Уровень оттока

Коэффициент оттока (иногда называемый коэффициентом истощения ) — это показатель доли отдельных лиц или элементов, покидающих группу за определенный период. Это один из двух основных факторов, определяющих устойчивый уровень клиентов, которых будет поддерживать бизнес. ^{[ нужны разъяснения ]}

Отток широко применяется в бизнесе для договорных клиентских баз. Примеры включают модель обслуживания на основе абонентов , используемую сетями мобильной телефонной связи и операторами платного телевидения . Этот термин часто является синонимом оборота , например оборота участников в одноранговых сетях. Коэффициент оттока является входными данными для моделирования пожизненной ценности клиента и может быть частью симулятора, используемого для измерения рентабельности маркетинговых инвестиций с использованием моделирования комплекса маркетинга . ^[1] Термин происходит от образа взбалтывания сливок в маслобойке .

Отток клиентской базы

Коэффициент оттока применительно к клиентской базе — это доля договорных клиентов или подписчиков, которые покидают поставщика в течение определенного периода. Это может указывать на неудовлетворенность клиентов, более дешевые и/или лучшие предложения конкурентов, более успешные продажи и/или маркетинг со стороны конкурентов или причины, связанные с жизненным циклом клиента.

Отток тесно связан с концепцией среднего времени жизни клиента. Например, ежегодный уровень оттока клиентов в 25 процентов означает, что средний срок службы клиента составит четыре года. Годовой уровень оттока клиентов в 33 процента означает, что средний срок службы клиента составляет три года. Уровень оттока можно свести к минимуму, создав барьеры, которые препятствуют клиентам менять поставщиков (сроки действия договоров, использование запатентованных технологий, услуги с добавленной стоимостью, уникальные бизнес-модели и т. д.), или посредством мероприятий по удержанию, таких как программы лояльности. Вероятность оттока клиентов может быть завышена, например, когда потребитель прекращает пользоваться услугой, но затем возобновляет ее в течение того же года. Таким образом, необходимо проводить четкое различие между «общим оттоком», общим количеством абсолютных отключений, и «чистым оттоком», общей потерей подписчиков или участников. Разница между этими двумя показателями заключается в количестве новых подписчиков или участников, присоединившихся за один и тот же период. Поставщики могут обнаружить, что если они предлагают «вводное специальное предложение» с лидером убытков , это может привести к более высокому уровню оттока и злоупотреблениям в отношении подписчиков, поскольку некоторые подписчики подпишутся на услугу, прекратят действие услуги, а затем снова войдут в систему, чтобы постоянно пользоваться преимуществами текущего специальные предложения.

Говоря о подписчиках или клиентах, иногда выражение «коэффициент выживаемости» означает 1 минус коэффициент оттока. Например, для группы подписчиков годовой коэффициент оттока в 25 процентов равен годовому коэффициенту выживаемости в 75 процентов. Оба подразумевают срок службы клиента в четыре года. То есть срок службы клиента можно рассчитать как обратную величину прогнозируемой скорости оттока этого клиента. Для группы или сегмента клиентов срок их службы (или срок пребывания) является обратной величиной их совокупного коэффициента оттока. Таким образом, модели распределения Гомпертца по продолжительности жизни клиентов также могут предсказать распределение показателей оттока клиентов.

Для компаний с быстрорастущей клиентской базой (например, цифровых медиа-компаний, находящихся в матрицы BCG проблемной дочерней или звездной фазе ) может возникнуть путаница между статистическими анализами, связанными с тем, какой процент всей клиентской базы теряется в конкретном году. процент базы подписчиков за весь 2010 год отштампован? – по сравнению со скоростью оттока конкретной группы клиентов. Например: если взять тех клиентов, которые подписались в данном месяце, скажем, в январе 2010 года. Сколько их ушло к январю 2011 года? Изучение оттока быстрорастущей совокупной клиентской базы приведет к занижению истинного уровня оттока по сравнению с когортным подходом к расчету. Когортный подход также позволит вам рассчитать уровень выживаемости и средний срок службы клиента, тогда как агрегированный подход не может рассчитать эти два показателя.

Исследователи из Deloitte утверждают, что анализ социальных сетей — хороший инструмент для расчета оттока клиентов. ^[2]

В последние годы использование искусственного интеллекта и машинного обучения в качестве средства расчета оттока клиентов становится все более распространенным среди крупных ритейлеров и поставщиков услуг. ^[3]

Фраза «ротационный отток» используется для описания явления, когда клиент уходит и немедленно возвращается. Это часто встречается в предоплаченных услугах мобильной связи, когда существующие клиенты могут оформить новую подписку у своего текущего провайдера, чтобы воспользоваться специальными предложениями, доступными только для новых клиентов.

В большинстве случаев отток рассматривается как свидетельство того, что клиенты недовольны обслуживанием. Однако в некоторых отраслях, чьи услуги оправдывают обещания, отток считается положительным сигналом, например, в сфере здравоохранения, услуг по снижению веса и платформ онлайн-знакомств. ^[4]

Некоторые исследователи оспорили простое предположение о том, что просто неудовлетворенность приведет к оттоку клиентов, и призвали к более тонкому подходу. ^[5]

См. также

Ссылки

^ «Уровень оттока клиентов: определение, измерение оттока и увеличение доходов» . ReSci . 30 октября 2014 г. Проверено 8 июня 2017 г.
^ «Удержание клиентов | Прикладная аналитика» . Делойт Чехия . Проверено 7 марта 2021 г.
^ Лалвани, Правин; Мишра, Манас Кумар; Чадха, Джасруп Сингх; Сетхи, Пратюш (14 февраля 2021 г.). «Система прогнозирования оттока клиентов: подход машинного обучения» . Вычисление . 104 (2): 271–294. дои : 10.1007/s00607-021-00908-y . ISSN 1436-5057 . S2CID 233947001 .
^ Дечант, Андреа; Спанн, Мартин; Беккер, Ян У. (27 августа 2018 г.). «Позитивный отток клиентов» . Журнал сервисных исследований : 109467051879505. doi : 10.1177/1094670518795054 .
^ «Сила анализа оттока на уровне категорий» . ciValue . 27 июля 2020 г. Проверено 7 марта 2021 г.

Дальнейшее чтение

Берри и Линофф, Майкл Дж. А. и Гордон С. (2000). Освоение интеллектуального анализа данных: искусство и наука управления взаимоотношениями с клиентами . Джон Уайли и сыновья . ISBN 0-471-33123-6 .
Сохраненная в кэше аналитическая статья об оттоке клиентов в индустрии мобильной связи.

[1] «Уровень оттока клиентов: определение, измерение оттока и увеличение доходов» . ReSci . 30 октября 2014 г. Проверено 8 июня 2017 г.

[2] «Удержание клиентов | Прикладная аналитика» . Делойт Чехия . Проверено 7 марта 2021 г.

[3] Лалвани, Правин; Мишра, Манас Кумар; Чадха, Джасруп Сингх; Сетхи, Пратюш (14 февраля 2021 г.). «Система прогнозирования оттока клиентов: подход машинного обучения» . Вычисление . 104 (2): 271–294. дои : 10.1007/s00607-021-00908-y . ISSN 1436-5057 . S2CID 233947001 .

[4] Дечант, Андреа; Спанн, Мартин; Беккер, Ян У. (27 августа 2018 г.). «Позитивный отток клиентов» . Журнал сервисных исследований : 109467051879505. doi : 10.1177/1094670518795054 .

[5] «Сила анализа оттока на уровне категорий» . ciValue . 27 июля 2020 г. Проверено 7 марта 2021 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]