이탈률 대 유지율: 공식, 벤치마크 및 개선 방법
이탈률 대 유지율이 어떻게 다른지 궁금하십니까?
두 메트릭 모두 성공적인 제품 보존 전략을 구현하려면 추적해야 합니다.
다음 내용을 다룰 것입니다.
이러한 각 메트릭을 계산하는 공식
전환 및 유지 노력과 관련된 기타 중요한 지표
데이터를 기반으로 이탈을 분석하고 유지율을 향상시키는 방법
TL;DR
전환율 대 유지율은 고객 여정의 두 가지 측면을 측정하지만, 두 가지 목표는 동일합니다.
즉, 정기적으로 추적하고 개선하는 것입니다.
이탈률은 특정 기간 동안 고객이 구독을 중단한 비율을 나타냅니다.
주의해야 할 이탈 유형은 고객 이탈과 수익 이탈 두 가지입니다.
좋은 SaaS 전환율은 산업 및 성장 단계에 따라 다르지만 일반적으로 설립된 회사의 경우 연간 5~7%의 전환이 허용됩니다.
고객 유지율은 특정 기간 동안 반복 고객의 비율을 측정합니다.
고객유지율 공식 : ((기간말 총지급고객수 -기간중 획득고객수) / 시작시 고객수 ) X 100
고객 유지율은 일반적으로 SaaS 기업의 경우 높은 수준을 유지하고 있으며, 기존 기업은 평균 약 90%의 유지율을 누리고 있습니다.
이탈률과 유지율을 모두 추적하는 경우 극단을 목표로 삼아야 합니다. 즉, 0% 선회와 100% 유지를 목표로 합니다.
코호트 분석, 보존 테이블, 경로 분석 및 피드백 도구와 같은 방법을 통해 전환 및 보존 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다.
다음은 이탈을 줄이고 보존 상태를 개선하기 위한 몇 가지 전략입니다.
보조 온보딩을 사용하여 기존 고객을 안내하고 새로운 기능과 상호 작용할 때 마찰을 제거합니다.
고객이 자신의 의견이 중요하다는 것을 알 수 있도록 피드백 루프를 닫습니다.
앱 내 셀프 지원을 제공하고 고객이 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 지원합니다.
이탈률은 얼마입니까?
이탈률은 고객이 특정 기간 동안 회사와 거래를 중단하는 비율입니다.
고객 이탈률이 증가하는 것은 결함이 있는 제품이나 서비스의 징후이며, 이는 고객에게 불만을 남깁니다.
필연적으로 이것은 수익에 도달하여 수익이 감소합니다.
이탈률을 계산하는 방법은 무엇입니까?
고객 이탈과 수익 이탈의 두 가지 주요 유형이 있습니다.
이름에서 알 수 있듯이, 각 이직률은 회사 성장의 다양한 경로, 즉 고객 또는 수익에 초점을 맞추고 있습니다.
이 이탈률을 좀 더 자세히 살펴보고 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
고객이탈률식
이탈률을 계산하려면 손실된 총 고객 수를 일정 기간 시작 시 존재하는 총 고객 수로 나눕니다.
100을 곱하면 고객의 비율이 바뀝니다.
10월 초에 200명의 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 한 달 동안 30명의 고객이 떠나가 구독을 종료했습니다. 이 숫자를 사용하면 고객 이탈률은 (30/200) x 100 = 15%가 됩니다.
고객 이탈률 공식매출이탈률식
수익 이탈률은 특정 기간 동안 얼마나 많은 수익이 손실되었는지 계산합니다. 수익 이탈은 일반적으로 기존 고객이 구독을 일시 중지하거나 요금제를 하향 조정하는 두 가지 이유로 발생합니다.
수익 이탈률을 계산하려면 먼저 특정 기간의 시작과 끝의 총 수익을 추정합니다. 그런 다음 두 가지를 빼서 순이익을 잃습니다. 그런 다음 해당 기간 동안 손실된 수익을 해당 기간 시작 시 총 수익으로 나눕니다.
1월 초 기존 고객들의 수익이 25,000달러였다고 가정해 보겠습니다. 12월 말까지 22,000달러의 수익이 남습니다. 이 숫자를 공식에 연결하면 연간 이탈률은 (3,000/25,000) x 100 = 12%입니다.
수익이탈률식SaaS의 좋은 이탈률은 얼마입니까?
보편적으로 '평균' 이탈률은 없습니다. 평균 이탈률은 업종과 회사마다 크게 다릅니다. 또한, 이탈률은 회사가 어떤 성장 단계와 제품 수명 주기에 따라 다릅니다.
일반적으로 연 5~7%의 이직률과 월 1% 내외의 이직률은 기존 SaaS 기업에서 허용가능한 이직률로 간주됩니다.
이와 달리 초기 단계 스타트업은 아직 제품 시장에 적합하지 않을 수 있기 때문에 이탈률이 더 높을 것입니다. 그들의 경우, 연평균 10%에서 15%의 수익률이 좋은 것으로 간주됩니다.
리커리의 업종별 이탈률 분석.고객 유지율은 얼마입니까?
고객 유지율은 특정 기간 동안 반복 구매한 고객의 백분율입니다.
SaaS 기업의 전체 비즈니스 모델은 고객을 장기적으로 유지하는 것을 중심으로 구축되어 고객의 평생 가치와 월간 반복 수익을 증가시킵니다.
유지율을 계산하는 방법은 무엇입니까?
유지율을 계산하는 것은 매우 간단합니다.
같은 기간 동안 획득한 고객 수에서 특정 기간 말에 지불하는 고객 수를 빼야 합니다. 그런 다음 이 숫자를 기간 시작 시 총 고객 수로 나누십시오. 100을 곱하면 고객 유지율이 나옵니다.
6월 초에 귀사에 80명의 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 당신은 25명을 잃지만 같은 달에 10명의 새로운 고객을 확보합니다. 이 공식을 사용하면 고객 유지율은 (65–10) x 100 = 68.75%입니다.
사용자 유지율 공식좋은 고객 유지율은 얼마입니까?
이탈률과 마찬가지로 좋은 유지율이 무엇인지 정의하는 규칙이 없습니다. 일반적으로 좋은 것으로 정의되는 것은 귀하의 산업과 회사의 성장 단계에 따라 달라집니다.
새로운 SaaS 회사는 자연스럽게 유지율이 낮아질 것입니다. 반면 기성 기업의 경우 평균 고객 유지율이 90%에 이릅니다.
SaaS Capital 연구는 SaaS 기업 전체에서 순보유율 중앙값 102%와 총보유율 중앙값 91%를 보고하면서 이러한 높은 보유율에 대한 추가적인 증거를 제공합니다.
고객유지율이탈률 대 유지율: 무엇이 다르며 어느 것을 추적하나?
고객 유지율과 이탈률은 기본적으로 동일한 동전의 양면입니다. 이탈률은 회사가 한 기간 동안 얼마나 많은 고객을 잃었는지를 보여주는 반면, 유지율은 회사가 얼마나 많은 고객을 유지할 수 있었는지를 보여줍니다.
두 지표 모두에서 기업은 전환율의 경우 0%, 유지율의 경우 100%라는 한 가지 극단에 최대한 근접하는 것을 목표로 하고 있습니다.
또한 두 지표 모두 고객 만족에 대한 통찰력을 제공한다는 점에서 유사합니다. 높은 고객 유지율은 고객이 제공하는 가치에 만족한다는 것을 보여줍니다. 반대로 높은 이탈률은 정반대임을 시사합니다.
이러한 통찰력은 새로운 고객 성공 전략을 수립할 때 도움이 됩니다.
결론적으로, 포괄적인 데이터를 원한다면 두 가지를 모두 추적하는 것이 중요합니다.
고객 이탈 및 보존 데이터를 이해하는 방법은 무엇입니까?
단순히 고객 이탈률과 유지율을 계산하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 또한 결과를 제대로 읽을 줄 알아야 잘 활용할 수 있습니다. 바로 여기에서 고객 이탈 분석이 이루어집니다.
고객 유지 및 이탈 데이터를 해석할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 아래에서는 이 세 가지 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
코호트 유지 분석을 실시합니다.
코호트 분석을 통해 시간이 지남에 따라 다양한 사용자 세그먼트가 제품에 어떻게 참여하는지 연구할 수 있습니다. 이러한 분석을 보존 테이블을 사용하여 결합하면 여러 기간 동안 보존 경향을 살펴볼 수 있습니다.
사용자 행동 추세를 파악한 후에는 이러한 추세를 쉽게 사용하여 보존 전략을 개선하고 보존률을 높일 수 있습니다.
코호트 보존 분석을 통해 보존 위치와 시기를 정확히 파악할 수 있으며, 데이터에 대한 사전 조치를 취하고 이러한 메트릭을 개선할 수 있습니다.
Userpilot을 사용한 코호트 유지 분석.경로 분석을 통한 이탈 분석
역경로 분석으로 이탈을 파악하고 방지할 수 있습니다.
이는 기본적으로 사용자가 츄어링하기 전 단계를 살펴보고, 츄어링으로 이어지는 패턴을 식별하는 것입니다.
이를 통해 데이터에 대해 조치를 취하고 보존 전략을 조정하여 사용자와 빠르게 소통하고 사용자가 전환하기 전에 다른 경로로 전환할 수 있습니다.
Userpilot을 사용한 경로 분석.고객 만족도 조사를 통한 변화 파악
고객의 피드백은 유지율을 높이는 데 필수적입니다. 고객의 생각을 알고 있다면, 그래야만 고객 만족도 향상을 위해 그에 맞는 오퍼링을 설계할 수 있습니다.
이러한 피드백을 수집하는 쉬운 방법은 앱 내에서 고객 만족도 조사를 설정하는 것입니다.
고객 여정 전반에 걸쳐 만족도 조사를 위한 트리거를 설정할 수 있습니다. 이를 통해 고객을 좌절하게 만드는 접점을 식별하고 반복 구매를 유도할 수 있습니다.
Userpilot으로 만족도 조사 트리거이탈 원인 조사를 통해 이탈 원인 추적
이탈률을 줄이기 위해서는 먼저 고객이 떠나는 이유를 파악해 보세요.
고객을 괴롭히기 위해 취소 설문조사를 실행하고 결정의 배경을 묻는 것만으로 이를 수행합니다.
설문조사에서 가장 높은 순위를 차지하는 항목을 확인할 수 있도록 여러 개의 답변 옵션을 제공합니다.
더 깊은 통찰력을 위해 개방형 후속 질문도 추가합니다.
데이터를 사용하여 이탈을 줄이고 보존률을 개선하는 방법
마지막으로, 이탈을 줄이고 유지율을 높이기 위해 모든 이탈 분석을 사용해야 할 때입니다.
그러기 위해서는 몇 가지 구체적인 조치를 취할 수 있습니다. 여기에는 고객에게 더 많은 도움을 주기 위해
사용자 온보딩을 도입하고 피드백에 초점을 맞추고 사전 예방적 인앱 지원을 제공하는 것이 포함됩니다.
아래에서는 이 모든 것에 대해 더 자세히 설명합니다.
기존 고객 유지를 위한 보조 온보딩 구현
탑승은 새로운 고객만을 위한 것이 아닙니다.
오히려 모든 고객은 여정의 다른 지점에서 안내가 필요하기 때문에 지속적인 프로세스입니다.
예를 들어, 새로 시작된 기능은 생각보다 쉽게 이해할 수 없을 수 있습니다. 마찰을 일으키고 이탈로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 고객에게 효과적인 사용 방법을 알려주는 온보딩 흐름을 만들어야 합니다.
사용자를 돕기 위한 보조 온보딩.피드백 루프를 닫아 고객 만족도 향상
피드백을 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 또한 피드백에 대한 후속 조치를 취해야 루프를 닫을 수 있습니다.
피드백 루프를 닫는 것은 고객의 제안을 기반으로 한 업데이트에 대해 고객에게 다시 연락하거나, 고객의 피드백을 구현할 수 없는 이유를 설명하거나, 단순히 고객이 피드백을 받았다는 사실을 확인하는 것처럼 보일 수 있습니다.
이것은 대부분의 기업이 잊고 있는 중요한 단계입니다. 루프를 닫으면 사용자 신뢰를 구축하고 만족도를 향상시켜 유지율이 향상됩니다.
고객 피드백 루프의 시각사전 예방적 인앱 지원을 통해 마찰 제거
훌륭한 고객지원팀이 필요합니다. 그러나 고객에게 독립적으로 문제를 해결하는 데 필요한 리소스를 제공하는 것도 필요합니다. 이러한 방식으로 고객은 문제를 더 빨리 해결하여 사용자 마찰을 줄일 수 있습니다.
신속하고 간편한 고객 지원을 위한 인앱 리소스 센터를 도입하여 이를 실현합니다.
고객이 다양한 옵션을 선택할 수 있도록 여러 유형의 도움말 자료와 팁을 포함합니다.
사용자 편의를 위한 인앱 리소스 센터결론
이탈률 대 유지율을 이해하고 효과적으로 관리하는 것은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다.
두 가지를 모두 추적하고 개선하는 데 집중함으로써 고객 수명 가치를 향상시키고 지속적인 수익 증가를 유도할 수 있습니다.
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