SaaS 이탈률이란 무엇인가요?

SaaS churn은 정해진 기간 내에 사용자가 SaaS 제품에 대한 비용 지불 또는 사용을 중단하는 비율을 말합니다. 이는 고객 이탈을 보여주는 중요한 지표이며, 고객 생애 가치, 유지율, 그리고 궁극적으로 수익성에 영향을 미칩니다. churn율은 수익을 예측하고 고객 해지 가능성을 판단하는 데 필수적입니다. Churn은 성장률, ARR, MRR, 갱신율을 포함한 주요 성과 지표에 직접적인 영향을 미치며, 안정적으로 자리 잡은 SaaS 기업의 고객 만족도와 밀접한 관련이 있습니다.

SaaS 제품을 포기하는 사용자 수를 보여주므로 수익과 성장에 직접적인 영향을 미치는 이탈률은 가장 중요한 지표입니다. 고객 유지 수준의 변화는 고객을 확장하고 매출을 늘릴 기회에 영향을 미칠 수 있습니다. 이탈률을 주의 깊게 관찰함으로써 고객 불만족의 원인을 파악하고 고객을 유지하는 데 필요한 조정을 할 수 있습니다. 높은 이탈률은 SaaS 비즈니스의 장기적인 생존 가능성과 재정적 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 관리하기 위한 적시 조치는 미래의 성공을 확보하는 데 매우 중요합니다.

SaaS churn율을 계산하려면 다음 공식을 사용하세요. 

SaaS Churn율 = 이탈한 고객 수기간 시작 시점의 고객 수 x 100

예를 들어, 한 달을 1,000명의 고객으로 시작하여 그 달 동안 50명을 잃었다면 이탈률은 5%(50 / 1,000 = 0.05 * 100 = 5%)가 됩니다. 

매출 이탈과 고객 이탈은 각각 고객 손실의 재정적 영향과 고객이 서비스를 중단하는 비율을 측정하는 두 가지 주요 지표입니다. 각 고객이 창출하는 매출을 고려하는 매출 이탈을 통해 비즈니스의 재정 건전성에 미치는 영향을 보다 정확하게 평가할 수 있습니다.

두 지표를 모두 모니터링하면 이탈이 회사에 미치는 영향을 더욱 철저하게 이해할 수 있습니다. 고객 이탈은 재정적 영향에 대한 어느 정도의 통찰력을 제공하지만, 특히 프리미엄 회원을 고려할 때 그 영향을 완전히 포착하지는 못합니다. 

다음을 포함하여 여러 가지 요인이 고객 이탈로 이어질 수 있습니다. 

• 일관되지 않은 가격 책정
• 제품 결함
• 경쟁으로 인한 압박
• 전사적 운영 변경
• 낮은 체감 가치
• 수준 이하의 고객 서비스
• 제한된 리더십 액세스

기업은 경쟁력 있는 가격 정책, 향상된 제품 품질, 개선된 고객 서비스, 경영진과의 열린 소통 채널 등의 정책을 시행하여 이직률을 줄일 수 있습니다. 솔루션을 적절하게 맞춤화하려면 고객 이탈의 정확한 원인을 파악하는 것이 중요합니다. 

이탈률 감소는 중요한 비즈니스 목표이지만 우선순위를 정하기 어렵게 만드는 몇 가지 요인이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. 

• 이탈의 재정적 영향에 대한 인식 부족
• 위험 고객 식별을 위한 데이터 부족
• 제한된 고객 지원 리소스
• 원활하고 긍정적인 사용자 경험을 만들지 못하는 온보딩 프로세스

이러한 영역을 성공적으로 관리하는 기업은 고객 충성도를 높이고 브랜드 평판을 구축하며 고객을 유지하는 동시에 새로운 사업 기회를 창출할 수 있습니다. 이탈 감소를 소홀히 하면 고객 생애 가치 감소, 수익 손실, 성장 둔화와 같은 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이탈 감소를 소홀히 하면 고객 생애 가치 감소, 수익 손실, 성장 둔화와 같은 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이탈은 자발적 이탈, 비자발적 이탈, 고객 이탈, 매출 이탈, 제품 이탈, 다운그레이드 이탈, 업그레이드 이탈, 계절적 이탈 등 다양한 유형으로 광범위하게 분류될 수 있습니다.

기업, 특히 SaaS 조직은 고객 유지 전략을 적절하게 조정하고 고객 이탈의 근본적인 원인을 해결하기 위해 이러한 다양한 형태의 이탈을 이해해야 합니다. 

기업은 다음을 늘리기 위한 집중적인 조치를 취할 수 있습니다. 고객 유지 운영에 영향을 미치는 정확한 이탈 유형을 파악하여 매출 안정성을 보장합니다. 이탈을 무시하면 비즈니스 성장을 저해하고 큰 재정적 손실을 초래할 수 있습니다. 따라서 장기적인 성공은 효율적인 유지 전략을 통해 이탈을 사전에 관리하는 데 달려 있습니다.

기업은 데이터 기반 전략을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객을 식별할 수 있습니다. 이러한 전략에는 다음이 포함됩니다. 

• 고객 대화를 분석하여 이탈 위험 지표를 찾는 대화 인텔리전스 플랫폼
• 고객 데이터의 패턴을 평가하여 이탈 가능성을 예측하는 예측 분석
• 특정 그룹 내에서 고객 활동을 추적하는 데 도움이 되는 코호트 분석
• 다음과 같은 회사 수준 변경 사항 모니터링 합병 또는 인수, 고객 행동에 영향을 줄 수 있습니다. 

위험에 처한 고객을 조기에 파악하려면 여러 출처에서 통찰력을 수집하는 것이 중요합니다. 이러한 고객을 조기에 감지하면 기업은 문제를 해결하고 사전에 비즈니스를 되찾을 수 있습니다. 이러한 전략은 특정 비즈니스 모델과 산업에 맞게 조정되어야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.