- CX & Loyalty, Теория и практика
Отток клиентов в маркетинге: что такое Churn Rate и как его считать
В e-commerce и ритейле борьба за клиента не заканчивается после первой покупки. Чтобы расти, важно не только продавать, но и удерживать. В этом помогает Churn Rate — метрика, которая показывает, сколько клиентов вы теряете и почему. В материале — формулы расчета, отраслевые ориентиры, реальные кейсы и инструменты Retail Rocket, которые помогают снижать отток и увеличивать пожизненную ценность клиента.
Что такое Churn Rate и почему он важен для бизнеса
Churn Rate (или коэффициент оттока клиентов) — метрика, которая показывает какая доля пользователей перестала пользоваться продуктом, сервисом или совершать покупки за определённый период.
Эта метрика особенно критична для бизнесов с регулярными продажами: интернет-магазинов, подписочных моделей (SaaS, EdTech, медиа), телекомов и банков. В этих сферах удержание клиентов напрямую определяет прибыль, а стоимость привлечения нового клиента (CAC) зачастую в 5–7 раз выше стоимости удержания текущего.
Высокий churn говорит, что бизнес теряет клиентов быстрее, чем привлекает. Даже если маркетинг обеспечивает стабильный поток трафика, прибыль может падать из-за вымывания базы. В долгосрочной перспективе именно удержание, а не привлечение, становится драйвером роста.
Почему Churn Rate — стратегическая метрика
Связывает маркетинг и продукт. Отток — это не только результат плохой коммуникации, но и сигнал о слабых сторонах продукта, цены или сервиса.
Позволяет прогнозировать выручку. Зная churn, можно рассчитать, сколько клиентов останется через квартал или год, и построить реалистичную финансовую модель.
Влияет на LTV и ROMI. Даже небольшое улучшение удержания повышает lifetime value и делает рекламу более окупаемой.
Дает базу для когортного анализа. Отслеживание оттока по когортах помогает понять, на каком этапе «ломается» путь клиента.
CMO Retail Rocket Group
Как посчитать отток клиентов: формулы
Существует несколько способов расчёта — от базовых до продвинутых, учитывающих выручку, периодичность и тип клиентов. Ниже — основные сценарии.
Базовая формула
Пример: в начале месяца было 1 000 клиентов, к концу осталось 950. Отток составит: (1000 – 950) ÷ 1 000 × 100% = 5%
Эта формула подходит для небольших бизнесов, где база клиентов стабильна и нет резких колебаний притока.
Формула с учётом новых клиентов
Если активно привлекать новых пользователей, то базовая формула может искажать данные. В этом случае учитывают только исходную базу:
Такой подход помогает измерить именно удержание текущей базы, а не баланс между притоком и оттоком.
Расчёт по выручке
Иногда важнее понимать не количество потерянных клиентов, а объём потерянной выручки. Для этого используют:
Пример: в начале месяца выручка от подписок составляла 1 млн ₽, а в конце от оставшихся клиентов — 900 тыс ₽. Revenue Churn = (1 000 000 – 900 000) ÷ 1 000 000 × 100% = 10%
Этот показатель применяют в SaaS, EdTech, подписочных сервисах и e-commerce с повторными покупками.
Формула по периодам
Для корректного анализа важно выбрать подходящий временной горизонт:
- Месячный churn — SaaS, онлайн-кинотеатры, фитнес-приложения;
- Квартальный churn — e-commerce, fashion, FMCG;
- Годовой churn — банки, страховые, телеком.
Неправильно сравнивать месячный и годовой показатели без пересчёта — 3% ежемесячно и 30% в год — разные уровни риска.
Расширенная формула с весами
Для крупных компаний, где клиенты различаются по выручке, применяют взвешенную формулу:
Такой подход даёт более точное представление о реальных потерях и приоритетах удержания.
Какой коэффициент оттока клиентов считается приемлемым
Универсальной нормы не существует: уровень оттока зависит от стадии развития, модели бизнеса и поведения клиентов. Стартапы на раннем этапе обычно теряют больше пользователей, чем зрелые компании с развитой программой лояльности. Показатели в таблице усредненные по рынку и собраны из открытых источников.
Идеальный сценарий — Net Negative Churn, когда рост выручки от существующих клиентов (апсейлы, кросс-продажи, повышение тарифов) превышает убытки от ушедших пользователей. Это состояние стабильного роста без агрессивного привлечения.
Почему клиенты уходят
- Продукт не закрывает ключевую боль. Пользователь не чувствует ценности или не видит различий с конкурентами.
- Отсутствует постпродажное взаимодействие. После первой покупки или подписки компания перестаёт напоминать о себе.
- Нерелевантный контент. Без персонализации коммуникация воспринимается как спам.
- Сложный UX. Долгая регистрация, неудобная корзина, ошибки на сайте — всё снижает конверсию и удержание.
- Цена выше воспринимаемой ценности. Клиент не готов платить за то, что не оправдывает ожиданий.
- Плохой сервис. Медленные ответы поддержки и игнор отзывов.
- Смена потребностей. Пользователь вырос из продукта — типичная причина для EdTech и SaaS.
Методы анализа причин оттока
- Когортный анализ. Показывает, как ведут себя группы клиентов, пришедшие в одно время. Помогает увидеть, на каком этапе падает активность.
- RFM-анализ. Сегментирует базу по трём параметрам: давность покупки (Recency), частота (Frequency), сумма (Monetary). Клиенты с низким RFM — кандидаты на churn.
- Customer Journey Map. Визуализирует путь клиента от первого контакта до покупки и выявляет проблемные точки: где теряется интерес или возникают барьеры.
- Event-аналитика. Отслеживает конкретные действия, предшествующие оттоку: отказ от рассылок, снижение среднего чека.
- NPS и обратная связь. Если NPS падает, churn почти неизбежен.
- Модели прогнозирования. AI-инструменты вроде Retail Rocket Live CDP могут прогнозировать отток по паттернам поведения — кто с наибольшей вероятностью уйдёт в ближайший месяц.
Узнайте, как создавать сегменты со скоростью 1 млн контактов в секунду и усиливать персонализацию CJM
Стратегии снижения метрики Churn Rate и удержания клиентов
Персонализация и рекомендации
AI-алгоритмы Retail Rocket анализируют поведение пользователя и формируют индивидуальные предложения в рассылках, виджетах и баннерах. Результат — рост CTR, повторных заказов и удержания.
Сегментация и коммуникация
Через платформы автоматизации коммуникаций можно выстраивать триггерные сценарии: напоминания, бонусы, спецпредложения для «остывающих» клиентов.
Программы лояльности
Накопительные баллы, кэшбэк, уровни статуса удерживают внимание клиента и формируют привычку возвращаться.
Определяйте условия, по которым начисляются привилегии, — без единой строки кода.
Все настраивается через понятный интерфейс.
Товарные полки, баннеры, реклама digital in-store —настраивайте кампании в онлайне и офлайне
под любые стратегии и бюджет.
Аналитика и прогнозирование
Используйте когортные отчёты, дашборды, ML-модели прогнозирования churn. Это позволяет действовать до того, как клиент уйдёт.
Нюансы расчета: что важно учитывать
- Определите, кто считается ушедшим. Для e-commerce это может быть 90 дней без покупок, для SaaS — неактивный аккаунт 30 дней, для подписок — непродление тарифа.
- Период анализа. Слишком короткий — даст нерелевантную информацию, слишком длинный — сгладит пики.
- Сегментирование. Считайте churn по когортам, тарифам, каналам привлечения. У клиентов из performance-каналов churn выше, чем у пришедших по рекомендации.
- Ценность клиента. Потеря 10 дешёвых клиентов не эквивалентна потере 1 крупного. Используйте взвешенные метрики по выручке.
- Источники данных. Сверяйте CRM, платёжные системы, Google Analytics и BI, чтобы избежать искажений.
TOM TAILOR: рост конверсии сайта за счёт персональных рекомендаций
Задача. TOM TAILOR — международный fashion-бренд с активными онлайн-продажами в Европе. Цель: повысить вовлечённость покупателей на сайте и увеличить конверсию, используя данные о поведении в реальном времени.
Решение. Команда внедрила платформу Retail Rocket, интегрировала рекомендательные блоки в ключевые зоны сайта:
- главная страница,
- карточки товаров,
- корзина,
- страницы категорий и поиска,
Алгоритмы анализировали просмотры, добавления в корзину и историю покупок, подбирая товары, наиболее вероятные к покупке.
Результат
- 18 % всех заказов теперь содержат хотя бы один рекомендованный товар;
- конверсия из рекомендательных блоков в 2 раза выше, чем средняя по сайту;
- среднее количество SKU в заказе выросло на 25 %.
Отрицательный отток (Net Negative Churn)
Net Negative Churn (NNC) — состояние, при котором существующие клиенты приносят больше выручки, чем бизнес теряет на ушедших.
Пример: в месяц потеряно 10 000 ₽ выручки от ушедших клиентов, но оставшиеся увеличили траты на 15 000 ₽. Net Negative Churn = 15 000 – 10 000 = +5 000 ₽ — положительный эффект.
NNC достигается за счёт:
- апсейлов (переход клиентов на более дорогой тариф);
- кросс-продаж;
- апгрейда планов (например, платный функционал вместо бесплатного);
- роста ARPU.
В e-commerce это реализуется через персональные рекомендации, динамическое ценообразование и email-механики апсейлов.
Вывод
Отток клиентов — показывает, насколько продукт соответствует ожиданиям рынка и насколько эффективно работают retention-механики.
Чтобы управлять churn системно:
- анализируйте причины на уровне данных, а не ощущений;
- объединяйте аналитические и маркетинговые платформы в единый центр управления маркетингом
- запускайте персонализированные сценарии удержания;
- регулярно измеряйте показатели и сравнивайте с бенчмарками отрасли.
Даже 1–2% снижения оттока способны повысить прибыль за счёт увеличения LTV, повторных покупок и оптимизации рекламных затрат.
