Como saben existen diversas formas de ver los indicadores del módulo de Tablero, lo que pretendemos es llevarles las mejores prácticas aplicadas a este módulo para tener una visión global de cómo las empresas llevan sus operaciones.
La tasa de cancelación es un término empresarial que hace referencia a la migración, rotación o cancelación de clientes. También puede referirse al movimiento de mercancías.
Una aplicación práctica es la forma de calcular este índice de cancelaciones en las tareas de visitas a los clientes para un análisis del manejo de visitas a sus clientes.
A continuación se explica una forma mas eficiente de medir las cancelaciones de los clientes aplicados a los negocios de suscripción.
Las mejores prácticas mantequilleras para calcular la tasa de cancelación.
En 2004, Netflix fue demandado por sus accionistas sobre sus tasas de pérdida de clientes reportados. Los accionistas argumentaron que Netflix “[ha utilizado] un cálculo incorrecto de la tasa que produce una tasa de rotación artificialmente bajo.” Un juez desestimó el caso, al dictaminar que no existe una definición única de toda la industria de la tasa de pérdida de clientes.
Claramente, la tasa de Cancelación es una métrica crítica para cualquier negocio de suscripción.Pero también hay una variedad de opiniones sobre cómo calcularlo.
En esta entrada del blog, nos centraremos en la tasa de rotación del cliente.En el futuro, hablaremos de la rotación de ingresos.
La definición más básica de una tasa mensual de cancelación clientes es el número de clientes que batió en el mes dividido por el número total de clientes en el mes.
Pero, ¿cómo contar el número total de clientes en un mes? Algunas empresas utilizan el número de clientes a principios de mes. Otros usan el final del mes. Aún otros, promedian el número de clientes al inicio y al final del mes.
Todas estas definiciones pueden dar lugar a problemas, especialmente para las empresas con muchos nuevos clientes (como Netflix en 2004). Veamos un ejemplo en el que el mismo comportamiento del cliente en dos meses diferentes conduce a tasas de cancelación significativamente diferentes.
Comencemos un negocio ficticio de la suscripción: Mantequilla del mes. Cada mes ofrecemos una nueva y deliciosa variedad de mantequilla a nuestros clientes.
La Mantequilla del Mes comienza en julio con 1000 clientes. De estos clientes originales, el 5% dejan a finales de mes. También añadimos 500 nuevos clientes; 12 de los cuales cancelan a finales de julio.Según la definición básica, nuestra tasa de cancelación es de 6.2%.
Ahora, imaginemos que tenemos el mismo comportamiento del cliente en agosto. Comenzamos con los 1.438 clientes a partir de finales de julio (de los cuales 5% de cancelan), al añadir 500 nuevos clientes y perder 12 de ellos. La definición básica produce una tasa de cancelación es de 5,8% en agosto.
¡Hurra!, nuestra tasa de cancelaciones bajó!. Agosto debe haber sido un gran mes. Pero en realidad, no había ninguna diferencia en el comportamiento del cliente. Comenzamos en agosto con más clientes que en julio, lo que hizo que el denominador fuera mayor, disminuyendo la tasa de cancelación.
Una métrica que cambia basado en entradas similares no es confiable. No queremos tomar decisiones importantes sobre nuestro negocio basadas en una métrica que cambie tanto.
Stephen Noble en Shopify propone una solución mejor (nuestro ejemplo es una adaptación de su puesto). Piense en la tasa de Cancelación como una probabilidad – ¿cuántos clientes cancelaron, y cuántas oportunidades tienen para cancelar?
Cada día que un cliente mantiene su suscripción es otro día que el no cancela. (Ejemplo) Si su cliente factura un servicio por un periodo de siete días y renueva en el séptimo día, su cliente tenía siete oportunidades de cancelar, y si el cliente ejerció esa opción en uno de los siete días. Otra manera de pensar en esto es que su cliente canceló en 1/7 de los días en que él podría haber tenido su oportunidad.
Podemos agregar esa probabilidad a través de todos nuestros clientes y llegar a una tasa de cancelación más precisa.Requiere que calculemos el número total de días de clientes en el mes.
Un día – cliente es un día que un cliente tenía una suscripción activa. Contamos el número de días en julio que cada cliente tenía una suscripción activa, luego suma ese número en todo el negocio.
Volvamos a nuestra compañía ficticia, Mantequilla del mes:
Para calcular la tasa de cancelación, comenzamos con el número de cancelaciones de clientes en julio, igual que antes.Entonces, dividimos por el número total de días del cliente en julio. El resultado son los cancelaciones por día del cliente.
Las cancelaciones por día de cliente es un poco difícil de desempacar, por lo que multiplicar por el número de días en el mes, 31. El resultado es una tasa de cancelación del 5,1%.
¿De dónde viene el 0.5 en “Cliente días en mes”? Para la “Mantequilla del mes”, se está asumiendo que las nuevas suscripciones y las cancelaciones ocurren en una tarifa constante a través del mes.En otras palabras, la ganancia neta de los clientes es lineal. Con esa hipótesis (y la fórmula para el área de un triángulo), calculamos el número de días de cliente:
Otra manera de pensar en el 0.5 en esta fórmula es que los nuevos clientes y los clientes cancelados están activos en la mitad del mes en promedio.
Recuerde que esta suposición es sólo para nuestra compañía ficticia. Para el panel de recuperaciones (que esperamos analizar pronto), calculamos los días de los clientes sumando el número real de suscriptores que estaban activos en cada día.
Entonces, ¿cómo se mantiene esta fórmula en agosto?
Como puede ver, las tasas de cancelación para julio y agosto están ahora en línea. Mismo comportamiento, mismo resultado.
Es cierto que esta definición de Tasa de Cancelación es más compleja que la definición básica. Pero creemos que constituye una mejor base de comparación entre diferentes períodos de tiempo. Y, en última instancia, le da una mejor imagen de su Cancelación mensual de suscriptores.