Định nghĩa nhanh: Số lượng khách hàng mà một tổ chức mất đi trong một khung thời gian nhất định.
Những điểm chính:
- Tỷ lệ rời bỏ được tính bằng cách xác định số lượng khách hàng đã ngừng tương tác với một tổ chức hoặc sử dụng dịch vụ của họ chia cho tổng số khách hàng nhân với 100 trong một khoảng thời gian cụ thể.
- Chỉ nhìn vào số lượng khách hàng còn lại có thể không đưa ra được bức tranh chi tiết bằng việc xem xét các yếu tố như tổn thất doanh thu đi kèm với việc khách hàng rời bỏ.
- Các công ty có thể dự đoán tình trạng rời bỏ bằng cách kiểm tra hành động của khách hàng để xác định các hành vi cho thấy nguy cơ rời bỏ cao.
- Với công nghệ mới, gần như mọi công ty đều có thể sử dụng dữ liệu rời rạc để làm lợi thế cho mình.
Các câu hỏi sau đây đã được trả lời trong cuộc phỏng vấn với Nate Smith, Giám đốc tiếp thị sản phẩm của Tập đoàn Adobe Analytics.
Mục tiêu của bất kỳ công ty nào là thu hút khách hàng và giữ họ lâu dài. Thật không may, các công ty không thể giữ chân được tất cả khách hàng của mình.
Mặc dù việc bỏ đi là điều tự nhiên nhưng các doanh nghiệp nên thận trọng trong việc tìm hiểu lý do tại sao khách hàng rời đi và họ có thể làm gì để cải thiện hơn. Xác định lý do khiến khách hàng rời bỏ bắt đầu bằng việc xác định tỷ lệ rời bỏ khách hàng.
Tỷ lệ rời bỏ khách hàng là gì?
Churn là một số liệu đơn giản đề cập đến doanh thu của khách hàng. Nói một cách đơn giản, tình trạng rời bỏ xảy ra khi khách hàng quyết định ngừng sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty. Càng có nhiều khách hàng rời bỏ, càng có nhiều khách hàng rời bỏ doanh nghiệp của bạn để đến với đối thủ cạnh tranh.
Mục tiêu của mọi doanh nghiệp là giảm tỷ lệ rời bỏ và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách cải thiện khả năng giữ chân khách hàng, các công ty có thể tạo ra lợi nhuận lâu dài bằng cách làm cho nhiều khách hàng của họ hài lòng.
Tỷ lệ rời bỏ là phần trăm khách hàng bị mất trong một khoảng thời gian và thường được cho là do thiếu trải nghiệm thương hiệu hấp dẫn đáp ứng nhu cầu, mong muốn hoặc mong muốn của họ. Các doanh nghiệp cần biết tỷ lệ rời bỏ của họ là bao nhiêu để xác định các cơ hội bán hàng bị mất và tinh chỉnh hoạt động của mình để ngăn chặn tình trạng thất thoát.
Rủi ro rời bỏ là gì?
Rủi ro rời bỏ đề cập đến khả năng khách hàng sẽ không mua hàng lặp lại từ một tổ chức. Một công ty chú ý có thể xác định các dấu hiệu cảnh báo, chẳng hạn như số lượng đăng nhập giảm, để xác định rủi ro rời bỏ khách hàng và thực hiện các bước để giữ chân họ.
Cờ đỏ sẽ khác nhau đối với mỗi doanh nghiệp, vì vậy các tổ chức cần xem xét các số liệu, tương tác và thị trường mục tiêu dành riêng cho doanh nghiệp để xác định rủi ro tiềm ẩn đối với khách hàng của họ.
Bạn tính toán tỷ lệ rời bỏ như thế nào?
Để tính toán tỷ lệ rời bỏ, hãy quyết định khung thời gian để kiểm tra hiệu suất. Chia số lượng khách hàng bị mất ở kỳ này sang kỳ khác cho tổng số khách hàng ở kỳ trước rồi nhân với 100.
Mục tiêu là để xem có bao nhiêu khách hàng còn lại ở giai đoạn xem lại đó. Về cơ bản nó là một vấn đề phân chia. Ví dụ: nếu một công ty có 100 người đăng ký vào ngày 1 tháng 1 và 90 người đăng ký vào ngày 1 tháng 2 thì tỷ lệ rời bỏ trong khoảng thời gian đó là 10%.
Dựa vào phương trình này, một số công ty xem xét tính thời vụ hoặc các chi tiết cụ thể khác trong một khung thời gian có thể thay đổi cách tính toán.
Dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng
Dự đoán tỷ lệ rời bỏ cũng có thể đưa ra những cân nhắc mới và thường các tổ chức sẽ tạo ra các mô hình có thể dự đoán dựa trên hành vi cụ thể của khách hàng để xem những hành vi đó có thể ảnh hưởng như thế nào đến tỷ lệ rời bỏ.
Ví dụ: một doanh nghiệp có thể xem số lần đăng nhập vào trang web là một trong những yếu tố để dự đoán tình trạng rời bỏ. Nếu số lượng đăng nhập giảm theo một tỷ lệ phần trăm nhất định, điều đó có thể cho thấy rủi ro. Sau đó, doanh nghiệp có thể lấy thông tin đó để xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ và nhắm mục tiêu cụ thể vào họ.
Các tổ chức thường có các phép tính để dự đoán số lượng khách hàng hoặc số lượng đăng ký dựa trên các chỉ số về tỷ lệ rời bỏ hoặc tỷ lệ rời bỏ, nhưng một trong những hiểu biết quan trọng nhất thu được từ tỷ lệ rời bỏ là tính toán lợi nhuận hoặc doanh thu.
Tác động của việc rời bỏ
Tỷ lệ rời bỏ có thể tác động đáng kể đến hiệu suất tài chính và dự báo.
Giả sử một công ty bán phần mềm doanh nghiệp có được 100 khách hàng mới trong một tháng, nhưng đến tháng tiếp theo, họ đã mất 10 khách hàng và hiện có 90 khách hàng. Đó là tỷ lệ giữ chân 90%, có vẻ không tệ. Nhưng nếu 10 khách hàng đó chịu trách nhiệm tạo ra 80% doanh thu thì công ty đã mất đi những khách hàng quan trọng nhất.
Tác động đến doanh thu từ tỷ lệ rời bỏ đó là rất lớn – trong khi tỷ lệ rời bỏ của khách hàng chỉ là 10% thì tỷ lệ rời bỏ doanh thu là 80%. Mặt khác, nếu một khách hàng mất đi 10 khách hàng chiếm 20% doanh thu thì tác động không quá khắc nghiệt. Việc xem xét nhiều kết quả của việc rời bỏ sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan đầy đủ hơn về tình hình hoạt động của một doanh nghiệp.
Tại sao việc dự đoán tỷ lệ rời bỏ lại quan trọng?
Bất kỳ tổ chức nào cũng có thể chia nhỏ tình trạng rời bỏ mạng thành các thành phần mà họ có thể sử dụng để đưa ra dự đoán. Việc chạy tỷ lệ rời bỏ cơ sở mang tính dự đoán đối với những khách hàng đang thể hiện một số hành vi nhất định, như khó chịu hoặc thờ ơ trong quá trình bán hàng, giúp các tổ chức chủ động giảm tỷ lệ rời bỏ.
Bởi vì tỷ lệ rời bỏ về cơ bản trái ngược với tỷ lệ giữ chân, việc giảm tỷ lệ rời bỏ mang lại lợi ích lớn cho các công ty. Phải tốn tiền để có được một khách hàng trả tiền. Tốt hơn hết là bạn nên giữ khách hàng hiện tại thanh toán liên tục hơn là liên tục chi tiền để cố gắng có được khách hàng mới cho một giao dịch.
Tại sao khách hàng rời bỏ?
Mặc dù có nhiều lý do khiến khách hàng rời bỏ, nhưng cốt lõi của vấn đề là khách hàng rời đi vì doanh nghiệp không còn đáp ứng được nhu cầu hoặc mong muốn của họ. Khi một doanh nghiệp phân tích chi tiết hoạt động của mình, doanh nghiệp có thể bắt đầu xác định những gì họ không cung cấp cho khách hàng. Bởi vì có rất nhiều đối thủ cạnh tranh phục vụ cùng một nhu cầu của người tiêu dùng, nên việc giảm tỷ lệ rời bỏ liên quan đến việc phải đáp ứng tốt nhất mọi mong muốn của khách hàng có thể tưởng tượng được.
Ví dụ: giả sử một công ty đang trả rất nhiều tiền để quảng cáo của họ hiển thị trên Google cung cấp một kỳ nghỉ sang trọng ở Hawaii. Cuối cùng, quảng cáo hoạt động tốt và thu hút khách hàng tiềm năng đến trang đích của công ty. Nếu khách hàng nhấp qua một trang đích không đề cập đến Hawaii và khách hàng không thể tìm thấy ưu đãi của Hawaii, họ có thể sẽ rời bỏ và không truy cập trang web.
Mặc dù chiến dịch quảng cáo có thể thúc đẩy lưu lượng truy cập nhưng dự kiến nó sẽ không thu hút được khách hàng vì trang đích không phù hợp với thông điệp quảng cáo.
Sự không hài lòng thường dẫn đến sự rời bỏ
Mọi ngành đều phải đối mặt với những vấn đề tương tự. Đối với một công ty từ doanh nghiệp đến doanh nghiệp (B2B), kỳ vọng của khách hàng có thể là dịch vụ và hỗ trợ sau bán hàng. Nếu khách hàng không nhận được sự hỗ trợ đó, chu kỳ hợp đồng tiếp theo có thể bị hủy.
Vào cuối ngày, nếu khách hàng không hài lòng hoặc không hài lòng với trải nghiệm hiện tại của họ với một thương hiệu và nghĩ rằng họ có thể làm tốt hơn ở nơi khác, họ sẽ rời đi. Việc xem xét các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến việc rời bỏ có thể giúp khách hàng hài lòng.
Làm thế nào để doanh nghiệp giảm bớt hoặc ngăn chặn tình trạng rời bỏ?
Có một số điều các công ty có thể nghĩ đến. Một là phải chủ động. Ngay khi một công ty nhận ra rằng họ đang mất khách hàng và tiền bạc, họ nên bắt đầu phân tích dữ liệu theo nhóm, theo doanh thu, theo bất kỳ yếu tố nào khác và xác định thời điểm và địa điểm mọi người sẽ rời đi.
Bằng cách phân tích hành động của khách hàng rời đi, các công ty có thể xác định một số yếu tố nguyên nhân tiềm ẩn và chạy thử nghiệm nội dung trang web. Ví dụ: một công ty nhận ra rằng họ đã mất hàng nghìn đô la do tỷ lệ thoát tăng lên có thể đánh giá các trang thoát phổ biến khỏi trang web của họ để xác định xem người dùng đang bối rối hoặc thất vọng ở đâu. Thử nghiệm phân tách có thể được chạy trên các trang đó để cải thiện khả năng sử dụng tổng thể và điều chỉnh nội dung trang web phù hợp hơn với mong đợi của người dùng.
Khi một tổ chức thu thập được nhiều dữ liệu hơn, tổ chức có thể xác định tính hiệu quả của bất kỳ thay đổi nào được thực hiện sau đó tiếp tục điều chỉnh. Đó là một quá trình sàng lọc liên tục — điều tra, cải tiến, triển khai và sau đó lặp lại chu trình cho đến khi vấn đề được xác định và giải quyết. Các công ty cũng có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và thuật toán học máy. Đây là những công nghệ thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực phân tích tỷ lệ rời bỏ và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Tỷ lệ rời bỏ tốt là gì?
Tỷ lệ rời bỏ tốt của một công ty thực sự phụ thuộc vào ngành, sản phẩm, việc giao hàng và một số yếu tố khác. Mỗi công ty sẽ phải xác định tiêu chuẩn riêng của mình, nhưng nhìn chung, tỷ lệ rời bỏ dưới 10% được coi là một con số tốt để hướng tới. Các công ty tài chính và bán lẻ thường có tỷ lệ rời bỏ ngành cao nhất.
Khách hàng rời bỏ có thể mang lại lợi ích gì cho công ty?
Mặc dù tỷ lệ khách hàng rời bỏ ngày càng tăng hoặc cao là dấu hiệu cho thấy công ty không đáp ứng được nhu cầu hoặc mong muốn của khách hàng, nhưng nó cũng có thể tạo cơ hội cho công ty đánh giá lại các dịch vụ của họ và xem xét cải tiến. Bằng cách xem xét tỷ lệ rời bỏ với cả lăng kính dài hạn và ngắn hạn, một công ty có thể xác định liệu nguyên nhân khiến tỷ lệ rời bỏ tăng lên là do vấn đề ngắn hạn, như sự cố với trang web hay vấn đề dài hạn, như gián đoạn trong ngành công nghiệp. Bằng cách chú ý đến tỷ lệ rời bỏ, các công ty có thể liên tục đánh giá trải nghiệm họ cung cấp cho khách hàng và tiếp tục phát triển để đáp ứng mong đợi của khán giả.
Nguồn: https://business.adobe.com/blog/basics/customer-churn
