Tỷ lệ Churn (Churn Rate) là một trong những chỉ số cực kỳ quan trọng đối với rất nhiều công ty. Trong một số trường hợp, nó có thể được xem như là chỉ số quyết định sống còn của một công ty. Đối với một Marketer hay một Data Analyst, bạn cần phải biết về thuật ngữ này khi thực hiện phân tích dữ liệu.
Trong bài này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu rõ hơn về Churn và Churn Rate là gì? Tầm quan trọng của nó như thế nào và ứng dụng vào đâu cho phù hợp.
Recommended:
- Outliers là gì và cách tính outliers như thế nào?
Mình sẽ sử dụng Churn như một thuật ngữ trong suốt bài viết này.
Customer Churn là gì?
Customer Churn, hiểu đơn giản là khi một khách hàng quyết định ngừng sử dụng một dịch vụ hay kết thúc hợp đồng (không muốn gia hạn) với một công ty nào đó. Churn thường được sử dụng trong các công ty kinh doanh với mô hình thanh toán theo kỳ (subscriber-based service model).
Ví dụ như khi các bạn quyết định ngừng sử dụng mạng di động X để chuyển qua dùng mạng của hãng Y. Lúc này các bạn sẽ được coi là churn của công ty X và là khách hàng mới của công ty Y.
Tỷ lệ Churn (churn rate) là gì?
Churn rate là tỷ lệ dựa trên lượng khách hàng churn và khách hàng hiện có trong một khoảng thời gian nhất định. Để tính churn rate khá đơn giản, chúng ta lấy tổng số lượng khách hàng churn chia cho tổng số khách hàng ở đầu một tháng/quý/năm.
Tổng khách hàng churn/tổng khách hàng
Trong đó tổng khách hàng churn là tổng lượng khách hàng ngừng hợp đồng hoặc sử dụng dịch vụ của một công ty trong một khoảng thời gian như tháng/quý/năm. Còn tổng khách hàng là tổng số lượng khách hàng hiện có trong khoảng thời gian đó.
Vấn đề ở đây là cách tính 2 con số trên như thế nào cho đúng và phù hợp. Tùy thuộc vào nhu cầu và mô hình kinh doanh mà chúng ta lựa chọn cách khác nhau để thực hiện việc phân tích. Các bạn đọc tiếp phần sau sẽ rõ.
Tầm quan trọng của phân tích churn rate?
Như mình nói ban đầu, Churn Rate có thể coi là một trong những chỉ số quan trọng hàng đầu trong các công ty subscriber-based. Đơn giản vì nguồn thu chính từ những công ty này đến từ phí sử dụng hàng tháng. Nếu lượng khách hàng hủy hợp đồng hay ngừng sử dụng dịch vụ hàng tháng cao hơn lượng khách hàng mới, đây chính là dấu hiệu của việc kinh doanh có vấn đề.
Việc phân tích churn rate đúng cách sẽ giúp cho công ty có được cái nhìn khá tổng quát về tình hình kinh doanh và hơn thế nữa. Dưới đây sẽ là một số ứng dụng của churn rate:
- Churn rate trend cung cấp tổng quát tình hình kinh doanh của doanh nghiệp cũng như những biến đổi bất thường (tốt hoặc xấu)
- Churn rate sẽ giúp chúng ta nhìn rõ hơn về customer behavior. Từ churn rate chúng ta có thể đi sâu vào phân tích vì sao khách hàng lại hủy hoặc ngừng sử dụng dịch vụ
- Giúp chúng ta tìm ra được đâu là khách hàng quan trọng và những đối tượng nào chúng ta nên chú trọng vào. Và cả cách tính Customer-lifetime-value (CLV)
- Giúp chúng ta có cái nhìn tổng quát về customer-retention (khách hàng tiếp tục sử dụng sản phẩm) sau mỗi tháng.
- Nó còn giúp chúng ta kiểm chứng xem những marketing-campaign có thật sự hiệu quả. Việc lượng new-churns (xem phần sau) thay đổi quá khác so với bình thường có thể là dấu hiệu quan trọng để xác định tính hiệu quả của Marketing-campaign.
- Cao hơn nữa là chúng ta có thể dự đoán tình hình kinh doanh trong thời gian sắp tới. Điều này cần sử dụng thêm các thuật toán Machine Learning để dự đoán churn rate của khách hàng.
- Dựa trên tỷ lệ churn chúng ta có thể đề ra những chiến lực giúp giảm tỷ lệ này một cách hiệu quả. “Chi phí để tìm kiếm khách hàng mới luôn cao gấp 5 lần chi phí để giữ khách hàng củ”
Những trường hợp nào nên cần churn rate?
Bất cứ công ty nào có kinh doanh trên hợp đồng hoặc thu phí hàng tháng đều có cần phân tích về churn-rate. Churn-rate không chỉ được dùng dựa trên số khách hàng churn mà còn có thể dùng để phân tích lượng khách hàng “Downgrade vs Upgrade”. Thậm chí cả những công ty về bán lẻ cũng có thể sử dụng nếu có các điều kiện nhất định kèm theo (ví dụ: nếu 1 KH không quay lại sau 6 tháng sẽ được tính là churn).
Những công ty kinh doanh theo mô hình dưới đây đều cần có Churn-rate analysis:
- Các công ty về viễn thông. Những công ty này thu phí người dùng hàng tháng cho các dịch vụ về Internet, điện thoại, truyền hình cáp (VNPT, Viettel, Mobifone, FPT, …)
- Các công ty công nghệ: những công ty cung cấp dịch vụ Cloud-based services (SAAS, IAAS, PAAS, …) hoặc hosting services, …
- Game và ứng dụng điện thoại: tỷ lệ “cài đặt mới vs xóa ứng dụng” (New Install vs Uninstall) hoặc tỷ lệ “Upgrade vs Downgrade”. Vì phần lớn các ứng dụng đều có bản sử dụng miễn phí và thu phí. Đây chính là lúc chúng ta cần đến “Upgrade vs Downgrade”.
Cách tính tỷ lệ churn rate
Để tính churn rate chúng ta có thể sử dụng 2 cách tính khác nhau, đơn giản & được điều chỉnh (adjusted). Với mỗi cách đều có cái hay của riêng nó. Vậy nên tùy vào tình hình mà bạn chọn cách nào cho phù hợp.
Trước tiên chúng ta cùng tìm hiểu xem các loại khách hàng mà chúng ta có trong một khoảng thời gian xác định.
Cách xác định loại khách hàng
Trong mọi khoảng thời gian (tháng/quý/năm), chúng ta đều có 4 loại khách hàng khác nhau như sau:
- Loại 1: Khách hàng cũ đã sử dụng sản phẩm của công ty và tiếp tục sử dụng đến khoảng thời gian hiện tại.
- Loại 2: Khách hàng cũ nhưng ngừng sử dụng dịch vụ/hợp đồng (churn)
- Loại 3: Những khách hàng đăng ký mới
- Loại 4: Khách hàng mới đăng ký nhưng lại churn trong cùng thời kỳ (VD đăng ký mới vào ngày 01/10 nhưng hủy vào ngày 15/10)
Cùng xem bảng dữ liệu dưới đây:
Loại khách hàng Tháng 10 Tháng 11 Loại 1: Đầu tháng 1000 1220 Loại 2: Old Churns (-)100 (-)100 Loại 3: New 350 200 Loại 4: New Churns (-)30 (-)30 Tổng cuối tháng = 1000 – 100 + 350 – 30 = 1220 = 1220 – 100 + 200 – 30 = 1290
Cùng nhìn vào tháng 10 chúng ta sẽ có 1000 khách hàng cũ sử dụng cho đến tháng 10 và trong 1000 khách đó có 100 người churn trong tháng. Cùng tháng 10 chúng ta có thêm 350 và trong những khách hàng mới này chúng ta có 30 người hủy hợp đồng ngay trong tháng. Cuối cùng chúng ta có 1220 khách hàng ở cuối tháng 10 với tổng 130 churns. Tương tự với tháng 11, chúng ta có tổng 1290 khách hàng cuối tháng với 130 churns.
Công thức tính tỷ lệ churn rate đơn giản
Cách tính churn rate đơn giản thì chúng ta chỉ cần quan tâm đến tổng khách hàng churn trong tháng và lượng khách hàng có đầu tháng. Công thức như sau:
Tổng khách hàng churn / tổng khách hàng đầu tháng
Tính churn rate cho tháng 10
=> (100+30)/1000*100 = 13.00%
Tính Churn rate cho tháng 11
=> (100+30)/1290*100 = 10.08%
Với kết quả trên chúng ta có thể thấy được tỷ lệ churn của tháng 11 thấp hơn của tháng 10. Nhưng với phép tính trên chúng ta lại bỏ qua lượng khách hàng đăng ký mới trong tháng. Lượng khách hàng này có thể làm ảnh hưởng đến Churn Rate.
Chúng ta sẽ giải quyết vấn đề này bằng công thức thứ 2 sau.
Cách tính churn rate được điều chỉnh
Công thức được điều chỉnh sẽ sử dụng trung bình lượng khách hàng đầu tháng và cuối tháng thay vì chỉ sử dụng đầu tháng. Lúc này chúng ta sẽ có công thức sau:
Tổng khách hàng churn / ((Tổng khách hàng đầu tháng + tổng khách hàng cuối tháng)/2)
Tính churn rate cho tháng 10:
=> (50 + 25)/((1075+1000)/2)*100 = 7.23%
Tính churn rate cho tháng 11:
=> (54+25)/((1075+1150)/2)*100 = 7.10%
Bạn có thể thấy được kết quả khá khác với cách đầu tiên vì chúng ta đã tính thêm cả những khách hàng mới vào. Việc sử dụng loại nào thì tùy thuộc vào bạn. Bạn có thể sử dụng cả 2 để so sánh và quyết định khi phân tích dữ liệu. Cuối cùng, bạn có thể dựa mô hình kinh doanh mà chọn cho phù hợp.
Lưu ý: các bạn cũng có thể chỉ sử dụng tổng khách hàng ở cuối tháng thay vì tính trung bình như công thức trên.
Những sai lầm cần tránh khi sử dụng churn-rate
Việc sử dụng churn-rate luôn cần những phân tích dữ liệu chuyên sâu trước khi đưa ra kết luận cuối cùng. Những con số tưởng chừng như khả quan lại ẩn chứa những nguy cơ không ngờ tới. Các bạn cần tìm hiểu kỹ những nguyên nhân sâu xa trước khi đưa ra kết luận lên cấp trên.
Tỷ lệ churn rate thấp chưa hẳn đã tốt
Khi bạn nhìn vào churn-rate của tháng trước và thấy nó quá thấp/cao hơn các tháng trước, đừng vội kết luận đó là điều tốt/xấu.
Lúc này bạn cần biết mục tiêu của bạn là gì?
Nếu chỉ quan tâm đến lượng churn của mỗi tháng, bạn có thể kết luận là tháng này chúng ta đang làm tốt/xấu hơn trước.
Nhưng nếu bạn đứng trên góc nhìn khác, net revenue hoặc net profit, kết luận có thể sẽ rất khác. Bạn cần phải so sánh xem lượng tiền mang lại của những khách hàng mới và lượng khách hàng bỏ đi. Nếu chúng ta mất đi những khách hàng thường xuyên và chỉ nhận lại vào những khách ngắn hạn, thì dù churn rate có thấp nó vẫn là điều xấu cho doanh nghiệp, và ngược lại.
Ví dụ:
Cùng nhìn vào công ty Netflix. Netflix là công ty chuyên về cung cấp dịch vụ video streaming và nó có nhiều loại plan khác nhau cho bạn lựa chọn. Mỗi gói như vậy có các tính năng cũng như giá tiền khác nhau. Chắc hẳn là ai cũng muốn bán những gói cao nhất vì nó mang lại giá trị cao cho doanh nghiệp.
Trong vài tháng liên tục gần đây, Netflix đều có mức churn-rate thấp hơn hẳn so với các tháng trước. Và khi phân tích sâu hơn họ phát hiện ra:
- Những khách hàng hủy bỏ dịch vụ đều là những KH sử dụng dịch vụ lâu năm với gói cao nhất. Nguyên nhân là vì họ quyết định chuyển sang sử dụng mới, Disney+, với những phim mới và rẻ hơn.
- Trong khi những khách hàng mới muốn thử dịch vụ nên chỉ đăng ký các gói căn bản hoặc chỉ dùng trial. Điều này ảnh dẫn đến lượng doanh thu giảm trong khi churn-rate lại luôn thấp.
Bỏ qua các yếu tố thời vụ
Có thể công ty bạn đang kinh doanh một dịch vụ mà đến thời điểm nhất định nào đó nó sẽ có biến động khá lớn. Việc này đôi khi chưa xác định được ngay trong 1 hoặc 2 năm đầu. Những biến đổi này đôi khi sẽ ảnh hưởng lớn đến tình hình kinh doanh chung của công ty bạn. Bạn có thể phân tích dữ liệu kinh doanh của công ty mình để kiểm chứng những thay đổi này.
Không hiểu về khách hàng và doanh nghiệp
Churn-rate có quan hệ trực tiếp với hành vi mua hàng của khách hàng. Trước khi thực hiện phân tích về churn-rate, các bạn cần phải hiểu được tổng quan về khách hàng của công ty cũng như mô hình kinh doanh. Những thông tin này sẽ giúp bạn dễ dàng giải thích được các con số bạn có được trong quá trình phân tích.
Trong phần lớn trường hợp, mình thấy khó khăn lớn nhất trong việc phân tích dữ liệu là hiểu được khách hàng và mô hình kinh doanh của doanh nghiệp. Hiểu sai 2 điểm này sẽ dẫn đến việc phân tích dữ liệu bị lệch hướng.
Kết luận
Phân tích churn rate là một trong những vấn đề dễ gây nhầm lẫn đối với nhiều người. Khá nhiều người vẫn chưa quen với thuật ngữ này nên các bạn cần giữ cho nó thật đơn giản nhé. Khi các bạn thực hiện phân tích dữ liệu liên quan đến churn, các bạn nên tìm hiểu kỹ về mô hình kinh doanh và hành vi khách hàng để có thể đưa ra những kết luận chính xác.
Chúc mọi người vui vẻ. Nhớ comment và share nếu thấy hữu ích.
Bài viết được viết bởi Data-fun. Có tham khảo thông tin tại Profitwell.
