Imagine esto: en los últimos seis meses, su tasa de abandono ha pasado de un respetable 4%, hasta ahora, más del 10%.
Confundido (y probablemente un poco preocupado), ¿te rascas la cabeza y te preguntas qué pasó en el mundo?
En este punto, puede entrar en modo de pánico y realizar cambios drásticos y aleatorios en su negocio para detener el sangrado.
O bien, puede hacer una pausa, dar un paso atrás y analizar lo que salió mal haciendo un análisis de abandono.
En este artículo, vamos a desglosar un proceso simple de tres pasos que puede usar para analizar su abandono. Al final de esta guía, podrá descubrir:
- ¿Qué clientes están batiendo?
- ¿Por qué están cancelando?
- Como solucionar el problema
¿Qué es el análisis de abandono de clientes?
El análisis de abandono es el proceso de usar datos para comprender por qué sus clientes han dejado de usar su producto o servicio.
Analizar tu abandono no , solamente personalizado sabiendo cuál es su tasa de rotación. Se trata de descubrir por qué los clientes se están agotando al ritmo que están y cómo solucionar el problema.
Si bien es similar, el análisis de abandono y la predicción de abandono no son lo mismo. Análisis de rotación le ayuda a comprender por qué los clientes están cancelando, por lo que puede hacer un plan para reducirlo. Predicción de abandono pronostica la probabilidad de que un cliente abandone en función de los comentarios y los datos históricos, para que pueda planificar con anticipación. Obtenga más información sobre la predicción de abandono aquí.
¿Por qué necesitas analizar la rotación?
Una cosa es saber que tiene una tasa de rotación del 13%. Pero a menos que comprenda qué clientes están cancelando, por qué su cancelación, cuándo están cancelando y otros puntos de datos, es realmente difícil de mejorar.
Es por eso que el análisis de abandono es tan importante para las empresas de suscripción.
Me he encontrado con situaciones en las que una empresa SaaS reconocerá que tienen un problema con la retención de clientes, pero no estoy seguro de cómo solucionarlo. Entonces recurren a hacer suposiciones o al azar usando tácticas que han encontrado en línea.
El problema con eso es que, a menos que comprenda el "por qué" detrás de su abandono, cualquier cambio que haga podría empeorar el problema.
Y cuando ya está lidiando con una alta rotación, lo último que necesita es perder más ingresos al cambiar sus precios, características y procesos sin ton ni son.
Cuando se toma el tiempo de analizar por qué los clientes están agitándose, tiene una idea más clara de qué cambiar. Luego, puede hacer algunas pruebas controladas para medir el impacto.
Cuando hacer análisis de abandono
La mayoría de las personas no solo se despiertan un día y piensan: "¡mmm, realmente quiero hacer un análisis de abandono hoy!"
Por lo general, hay un evento que desencadena la necesidad de analizar su abandono.
Por ejemplo, puede ver un salto repentino en su tasa de abandono un mes. O tal vez su rotación ha aumentado gradualmente durante los últimos seis meses.
Esas son señales de alerta de que algo está sucediendo, y debe profundizar en los datos para descubrir qué está sucediendo.
Sin embargo, el disparador no siempre tiene que ser malo. Es posible que haya lanzado recientemente una serie de correo electrónico de incorporación de productos para nuevos clientes hace unos meses, y desea ver si tuvo un impacto en su tasa de abandono. Ese es el análisis de abandono también.
Una buena regla general es que cada vez que notas algo fuera de lo común (bueno o malo), o haces un cambio que podría afectar la deserción, es un buen momento para un análisis.
Todas tus métricas, en un solo lugar.
Debería revisar regularmente su rotación, pero generalmente no es necesario hacer un análisis profundo todos los días, o incluso todas las semanas. Use Baremetrics para obtener paneles para monitorear su abandono y recibir notificaciones diarias / semanales de sus clientes abandonados.
Cómo hacer análisis de abandono en 3 simples pasos
Como especialista en marketing de contenidos, me encanta analizar datos. Pero debo admitir que puede ser un poco abrumador cuando estás comenzando.
Por lo tanto, creo que es más fácil crear un marco primero, en lugar de saltar a ciegas y hurgar.
Lo primero que debe preguntar es qué problema está tratando de resolver.
En este caso, queremos entender cómo reducir nuestra rotación. Para hacer eso, necesitaremos responder dos preguntas principales:
- ¿Qué clientes están batiendo?
- ¿Por qué están batiendo?
Con esas dos preguntas como nuestro punto de partida, tenemos contexto y dirección sobre cómo vemos nuestros datos. Eso hará que sea menos probable que caiga en un agujero de gusano de datos interminables sin un final a la vista.
Ahora que sabemos lo que estamos buscando, veamos una guía paso a paso para el análisis de abandono.
Paso 1: Configurar las herramientas de análisis de Churn
Este ni siquiera es el paso número uno. Es más como el paso 0. ¡Antes de que pueda hacer cualquier tipo de análisis de abandono, necesita tener datos para analizar!
Hay un montón de herramientas por ahí que podrían ayudar, pero mantengamos las cosas simples por ahora.
Necesitará algún tipo de herramienta de análisis de suscripción. Obviamente voy a recomendar Baremetrics. No solo porque es nuestro producto, sino porque puede obtener información suficiente con solo Baremetrics solo para tomar decisiones informadas.
Puede obtener toda la información que necesita directamente desde nuestros paneles y luego exportar datos a una hoja de cálculo si desea jugar aún más.
Además, voy a usar Baremetrics para el resto de esta guía, ¡así que te ayudará a seguirla más fácilmente!
Otra herramienta que es útil si desea hacer un análisis avanzado de abandono es una herramienta de análisis de productos como Mixpanel or Amplitud. Estas herramientas le permiten profundizar en cómo las personas usan e interactúan con su producto.
Por ejemplo, puede ver qué características son las más “adhesivas”, las que sus clientes vuelven a usar con mayor frecuencia. Por otro lado, puede ver qué características pueden usar sus usuarios una o dos veces y luego nunca volver.
La participación del producto puede ser un gran indicador de abandono, por lo que estos datos realmente pueden ser útiles.
No profundizaremos en eso en este artículo, ya que realmente queremos centrarnos en el análisis de rotación de clientes, en lugar del comportamiento del usuario. Pero si estás interesado, Mixpanel tiene una gran serie de videos sobre cómo analizar el comportamiento del usuario.
Sin embargo, trate de no obsesionarse con las diferentes herramientas disponibles. Comience con lo básico, y si no puede obtener la información que necesita, bájese.
Paso 2. Descubre por qué los clientes están agitando
Mencioné que una de las dos preguntas que vamos a responder con nuestro análisis de abandono es "¿por qué la gente cancela?"
Para obtener esas respuestas, ¡debes comenzar a preguntar! Hay un par de formas de hacer esto.
La opción A, que he visto que hacen muchas compañías SaaS más pequeñas, es enviar un correo electrónico después de que los clientes cancelen. Preguntarán a los clientes por qué cancelaron directamente en el correo electrónico o los dirigirán a un cuestionario (puede hacer uno a través de Typeform o Google Forms).
Aquí hay un ejemplo de Pat Walls, propietario de Paloma. Envía un correo electrónico a todos los clientes que cancelan y solicita comentarios.
Corto, claro y simple.
Este enfoque funciona bien en las primeras etapas de su empresa SaaS. Pero a medida que su negocio crezca, querrá una forma más escalable para descubrir por qué los clientes están agitándose. Ahí es donde entra la opción B.
Esto es lo que hacemos en Baremetrics. Usamos Perspectivas de cancelación para crear un cuestionario para que los clientes respondan antes de cerrar su cuenta (también tenemos una opción de correo electrónico). Se parece a esto:
El formulario captura toda la información y podemos rastrear cada respuesta en nuestro panel.
También permitimos que las personas brinden más detalles sobre por qué están cancelando, lo que es particularmente útil para los clientes que eligieron "Otro" como su motivo de cancelación.
Podemos hacer algunos análisis básicos de abandono solo con esta información.
Por ejemplo, podemos echar un vistazo a las razones más comunes por las cuales las personas abandonan, y ver exactamente cuánto MRR estamos perdiendo cada mes por cada razón de abandono.
Por razones de cancelación como "Demasiado caro", tendrá que cavar más. Pero no se preocupe, profundizaremos en las formas de analizar eso un poco más tarde.
Pero mirar los datos de esta manera le permite priorizar qué hacer a continuación.
Por ejemplo, si los clientes eligen "Cambiar a otro producto", tome nota de a qué competidores se están cambiando.
Luego, cree una matriz de comparación de características como este de Crayon para ver cómo su producto se compara con los competidores a los que los clientes están cambiando:
O tal vez el precio surge como un motivo de cancelación constante. Luego profundizaría en sus precios y posiblemente consideraría realizar algunas pruebas.
Sin embargo, una palabra de precaución. Si observa que el precio es un motivo de cancelación constante, ¡eso no significa automáticamente que deba cobrar menos!
Podría significar que necesita proporcionar un poco más de valor para justificar su precio actual, o los clientes que cancelaron estaban en el plan incorrecto.
Aquí hay una nota de nuestro jefe de crecimiento sobre por qué bajar el precio no siempre es la "solución" para la deserción.
corey haines
Jefe de Crecimiento @ Baremetrics
"Demasiado caro" es una de las razones de cancelación más comunes en todas las empresas. Pero antes de asumir que su producto tiene un precio demasiado alto, considere lo que me gusta llamar, el valor: relación de precios.
Una relación 1: 1 de valor: precio significa que los clientes obtienen tanto valor como lo que están pagando, y si bien esto parece razonable, probablemente sentirán que no están obteniendo mucho e intentarán encontrar algo a un precio más bajo
Mientras que con una relación valor / precio de 10: 1, los clientes prácticamente se sentirán obligados a contarle a otros sobre esto y quedarse por mucho, mucho tiempo.
Recientemente realizamos un experimento de precios en el que duplicamos los precios y prácticamente no vimos ninguna diferencia. Ese fue un buen indicador de que nuestro precio, de hecho, no era demasiado alto.
Otro ejemplo interesante es que vimos muchos retrocesos de nuestro plan de $ 100 / mes por parte de los clientes que se actualizaron del plan de $ 50 / mes. Y a menudo muchas respuestas de usuarios de prueba, que no convirtieron, que simplemente no podían justificar $ 100 / mes en sus ingresos.
Así que presentamos un nuevo plan entre $ 50 / mes y $ 100 / mes a $ 75 / mes y hemos visto muy poca rotación de ese plan y prácticamente ningún rechazo por parte de los clientes que se están actualizando a ese plan ahora.
Otra cosa a considerar es el tipo de abandono que está recibiendo. ¿Sus clientes están cancelando o simplemente no le están pagando?
En Baremetrics, puede ver un desglose de su abandono por cancelaciones frente a impagos.
La forma en que reduciría la cancelación de cancelación es diferente a la no pagada.
Los clientes cancelados se excluyen activamente y le dan una razón. Los clientes no pagados pueden haber pasado por alto su pago u olvidado actualizar la información de su tarjeta de crédito. Es importante saber a qué se enfrenta antes de tomar decisiones sobre qué solucionar.
Ahora que entendemos por qué los clientes se están agitando, necesitamos analizar quiénes son sus clientes.
Paso 3. Analizar la rotación por cohortes
Imagine que es una empresa SaaS que vende software de presupuestación. En los últimos tres meses, ha tenido 300 clientes abandonados.
Esos 300 clientes estaban en diferentes niveles de plan, se inscribieron en diferentes momentos y están en diferentes países.
¿Cree que sería más efectivo analizar a los 300 clientes al mismo tiempo, o agruparlos en “cubos” según el nivel del plan, la fecha de suscripción y la ubicación?
Si analiza su abandono de la primera manera, usted podría poder ver algunas tendencias de alto nivel.
Pero para obtener información más útil, es mucho más beneficioso tomar la segunda ruta y dividir a sus clientes en segmentos o cohortes más pequeños.
Dos buenas cohortes para comenzar son el nivel del plan y la fecha de suscripción.
Primero, veamos un ejemplo de cómo hacer análisis de abandono por punto de precio o nivel de plan.
Para obtener una descripción general rápida de qué planes tienen la mayor rotación en un mes determinado, puede ingresar a Métricas> Rotación de usuarios en Baremetrics. Desplácese un poco hacia abajo y podrá ver una lista de todos sus planes y la tasa de rotación de cada uno.
Una vez que identifique qué planes tienen la mayor rotación para un mes determinado, querrá concentrarse en por qué esos clientes específicos están cancelando. Vamos a usar una hoja de cálculo aquí.
Pásate por Perspectivas de cancelación y seleccione su rango de fechas. Luego vaya a la lista de clientes y descargue la tabla.
En la hoja de cálculo, puede ordenar los datos por planes y ver el motivo de cancelación específico para todos los usuarios que cancelaron bajo ese plan.
No aparece en mi captura de pantalla, pero incluso puede ver los comentarios de cada motivo de cancelación en la hoja de cálculo. A partir de ahí, querrá buscar cualquier tendencia en los motivos de cancelación por nivel de plan.
Otra forma de analizar la rotación por cohortes es mirar la retención de clientes por fecha de registro. Observará a todos los clientes que se inscribieron durante un mes determinado y verá cuántos meses permanecen después.
No te preocupes, es simple de hacer.
En Baremetrics, solo dirígete a tu Usuario Churn tablero. Luego, desplácese hacia abajo hasta la tabla de retención de clientes. Esto le muestra la tasa de retención mensual de sus clientes según la fecha de registro.
Una forma de utilizar estos datos es comparar las tendencias de abandono en función del momento en que las personas se registraron.
Por ejemplo, mirando la tabla anterior, una de las primeras cosas que noté es que las cohortes de julio de 2019 y abril de 2019 tienen una caída mucho más pronunciada después de los primeros meses en comparación con las otras cohortes. Por otro lado, la cohorte de marzo tuvo números bastante sólidos.
Tengo curiosidad por profundizar un poco más en esto. Entonces, mi próximo paso sería comparar los clientes que se inscribieron en julio y abril con los que se unieron en marzo.
Para hacer eso, iré a Clientes en Baremetrics. Luego, agregue un par de filtros para mostrar solo a los clientes que se inscribieron en julio de 2019, con un LTV superior a cero. El filtro LTV es para asegurarme de que solo estoy viendo datos de clientes pagos.
Hice lo mismo para las cohortes de marzo y abril también.
Ahora, quiero obtener un poco más de información sobre las dos cohortes diferentes para ver si algo destaca. Comenzaré comparando el ingresos promedio por usuario (ARPU) de las dos cohortes.
Esto me dará una idea del valor de los clientes en cada cohorte.
Los clientes con un ARPU más bajo pueden tener un nivel de entrada más alto y están interesados principalmente en probar Baremetrics. Eso ayudaría a explicar por qué los clientes de las cohortes de julio y abril se retiraron antes que los de marzo.
Esto es lo que encontré en una comparación de seis meses.
El ARPU para nuestra cohorte de marzo es más del doble que las cohortes de julio y abril.
En base a esto, una de mis suposiciones es que en marzo probablemente hubo algunos "peces más grandes" que se inscribieron en planes de mayor precio o incluso tuvieron algunos complementos.
Así que fui y verifiqué dos veces con qué planes se inscribieron los clientes de la cohorte de marzo, en comparación con abril y julio, y mi suposición parece bastante precisa.
En abril y julio, tuvimos bastantes clientes que se inscribieron en planes de menor costo, lo que podría explicar por qué no conservamos tantos de ellos.
Por otro lado, en marzo tuvimos más personas inscritas en planes de nivel superior, y retuvieron por más tiempo que el promedio.
La conclusión que obtuve de este análisis rápido de abandono es que tenemos una mayor probabilidad de retener clientes que:
- Utilice algunos de nuestros complementos como Información de cancelación y Recuperación
- Regístrese o actualice a nuestros planes más avanzados
Curiosamente, esto es realmente acertado con lo que encontró nuestro jefe de crecimiento (que ha investigado mucho más sobre esto que yo). Y es una de las filosofías centrales de nuestro Manifiesto de crecimiento, que compartió públicamente.
Aquí hay otra forma de usar los datos de análisis de cohortes para analizar su abandono.
Mire los meses 0-2 en la tabla:
Si ve descensos pronunciados dentro de los primeros 90 días, generalmente es una señal de que hay un problema. En la mayoría de los casos, puede reducirse a una combinación de:
- Expectativas desalineadas entre el cliente y su producto.
- Mala incorporación
- Un modelo de activación erróneo (freemium, prueba gratuita, prueba pagada, garantía de devolución de dinero, consulta, etc.)
Un buen próximo paso sería mirar las cuentas que se cancelaron dentro de ese período de 90 días. Para hacerlo, puede dirigirse a Clientes en Baremetrics y aplicar un par de filtros.
Para nuestro ejemplo, apliqué un filtro para mostrar a los clientes que se registraron en marzo, y otro para señalar a los clientes que cancelaron después de ~ 90 días.
Nota: Uno de los clientes cancelados se volvió a suscribir para que su estado sea "Activo"
Luego, puede ingresar a cada cuenta y ver su motivo de cancelación. En Baremetrics, puede ver una línea de tiempo de la actividad del cliente desde el momento en que se registraron hasta que cancelaron.
Aquí hay un ejemplo de uno de esos clientes abandonados en la captura de pantalla.
Podemos ver que el cliente se registró y canceló en cuestión de días. Y su motivo de cancelación fue "Demasiado caro". En este caso, podría ser una señal de expectativas desalineadas después de probar un poco el producto.
Si quisiéramos obtener más información sobre por qué este cliente canceló, podríamos enviarles un correo electrónico para realizar un seguimiento.
Si tiene muchos clientes en sus primeros 90 días, no sería una mala idea incluir entrevistas de salida en su flujo de cancelaciones para que pueda averiguar exactamente qué está sucediendo.
Además de analizar los primeros 90 días, también puede usar el gráfico de cohorte para encontrar tendencias de retención a largo plazo. De la misma manera que creamos segmentos para clientes que se agitaron en 90 días, podría repetir el proceso durante 6, 12, 18 y 24 meses.
Esos fueron solo algunos ejemplos de cómo hacer análisis de abandono. Hay un montón de formas en que puede segmentar a sus clientes abandonados y analizarlos más a fondo. Pero si se apega al marco que describimos, podrá obtener la mayoría, si no todas, las ideas que necesita para dar el siguiente paso.
Has analizado tu abandono, ¿y ahora qué?
El primer paso está completo. Usted sabe qué clientes están agitando y por qué. La siguiente pregunta es ¿qué haces con todo lo que encontraste?
Por suerte para ti, ¡escribimos un artículo completo al respecto! Pasé más de una semana hablando con un grupo de fundadores y vendedores para echar un vistazo a cómo han podido mantener su rotación bajo control.
Si está interesado en aprender más, le recomiendo leerlo aquí: 6 estrategias probadas para reducir la rotación (con ejemplos reales).
Y si estás listo para comenzar a analizar tu abandono, obtenga una prueba gratuita de Baremetrics, o inicie sesión si ya es cliente y utilice estos consejos.
