SaaS 이탈이란?

SaaS 이탈은 지정된 기간 내에 사용자가 SaaS 제품을 사용하거나 비용을 지불하지 않는 비율을 추적합니다. 이는 고객 이탈을 나타내는 중요한 지표로, 고객 생애 가치, 유지, 그리고 궁극적으로 수익성에 영향을 미칩니다.  

이탈률은 수익 예측과 고객 해지 가능성을 추산하는 데도 필수적입니다. 고객 만족도와 이탈은 성장, ARR, MRR, 갱신률과 같은 주요 성과 지표에 직접적인 영향을 미칩니다. 

SaaS 이탈률 또는 고객이 제품 사용을 중단하는 비율을 분석하면 성장과 수익에 영향을 미치는 요인에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.  고객 이탈이 과도하면 고객을 확장하고 매출을 늘릴 기회를 놓칠 수 있습니다.  

이탈률을 주의 깊게 살펴보면 고객 불만의 원인을 파악하고 고객을 유지하는 데 필요한 조정을 할 수 있습니다.  이탈률이 높으면 SaaS 비즈니스의 장기적인 생존 가능성과 수익성이 위협받을 수 있으므로 이를 완화하기 위해 신속하게 조치를 취해야 합니다.  

Determine the number of clients you have at the start of a given time period in order to assess your churn rate.  Depending on your desired frequency, this could be one month, three months, or even a year.  

Next, figure out how many clients you lost in that same time frame.  Customers who quit doing business with you in any other way, such as canceling their accounts or subscriptions, are included in this. 

Divide the number of customers lost by the total number of customers you had at the beginning of the period.   Multiply the result by 100 to express it as a percentage.   This is your churn rate.  

For example, if you started the month with 1,000 customers and lost 50 during the month, your churn rate would be 5% (50 / 1,000 = 0.05 * 100 = 5%). 

Here are the differences between the two:  

• Revenue churn calculates the financial effect of those losses, including downgrades, while customer churn calculates the percentage of lost consumers.  
• Because revenue churn takes into account the revenue that each customer generates, it is possible to estimate the impact on a company’s financial health with greater accuracy.  

Monitoring these two indicators gives you a more complete picture of how turnover affects your company.  While premium member churn can influence financial outcomes, it may not completely account for the financial impact.

고객 이탈로 이어질 수 있는 원인은 다음과 같습니다.  

• 일관되지 않은 가격 책정 
• 제품 결함 
• 경쟁사의 압박 
• 회사 내부 운영의 변화 
• 인식된 가치 부족 
• 부적절한 고객 서비스 
• 리더십에 대한 제한된 접근 

기업은 효과적인 [name]을 개발하기 위해 고객 이탈의 근본적인 이유를 이해해야 합니다. 유지 전략.  

기업은 경쟁력 있는 가격, 더 나은 제품 품질, 더 우수한 고객 서비스, 임원과의 개방적인 의사소통 채널과 같은 전략을 구현하여 직원 이탈률을 줄일 수 있습니다.   

Companies can identify clients who are likely to leave by using data-driven strategies.  

These tactics include conversation intelligence platforms that analyze customer conversations to identify churn risk indicators, cohort analysis that assists in tracking customer activity within particular groups, predictive analytics that evaluates customer data patterns to predict churn likelihood, and monitoring company-level changes, like mergers and acquisitions, that may have an impact on customer behavior.  

To identify at-risk consumers early on, it is important to compile information from a variety of sources.  Recognizing clients who may be considering leaving allows companies to prioritize actions that address their concerns and possibly prevent them from departing.  It’s crucial to remember that these strategies need to be customized for the particular business model and sector.