Analisis Atrisi & Retensi untuk Meningkatkan Pembeli Berulang

Retensi pelanggan adalah metrik penting bagi perusahaan mana pun. Tingkat retensi pelanggan yang tinggi berarti bahwa lebih banyak pelanggan menemukan nilai dalam produk Anda dan akan bertahan dengan Anda untuk jangka panjang.

Sebaliknya, tingkat retensi yang rendah dapat menjadi tanda bahwa pengguna dengan cepat kehilangan minat pada produk Anda dan mungkin akan segera pergi.

Untuk mendorong pelanggan agar tetap tinggal, penting untuk memahami analitik atrisi dan retensi Anda, karena analisis tersebut membantu Anda menentukan apa yang memengaruhi loyalitas pelanggan. Untungnya, mengoptimalkan metrik retensi tidak pernah semudah ini — asalkan Anda memiliki alat dan proses yang tepat.

Kesenjangan antara gesekan (churn) & retensi

Atrisi, atau churn, mengukur jumlah pelanggan yang berhenti menggunakan langganan produk atau layanan dalam periode tertentu. Beberapa faktor dapat menyebabkan gesekan, termasuk layanan pelanggan yang buruk, harga tinggi, dan perubahan kebutuhan atau keadaan pelanggan Anda.

Retensi adalah kebalikan dari atrisi. Ini adalah proses menjaga kepuasan pelanggan yang sudah ada dan mencegah mereka pergi. Mempertahankan biaya pengguna jauh lebih sedikit daripada memperoleh yang baru, jadi meminimalkan kesenjangan antara keduanya sangat penting.

Anda mungkin terbiasa melihat kurva retensi biasa, yang memetakan jumlah hari pada sumbu X (biasanya persentase) dan proporsi pengguna aktif pada sumbu Y.

Masalah dengan kurva retensi ini adalah bahwa ia menggabungkan banyak jenis pengguna yang berbeda menjadi satu kurva. Pada kenyataannya, tidak semua pengguna diciptakan sama.

Pengguna aktif melalui tiga tahap retensi yang berbeda:

1. Pengguna baru: pengguna yang baru mengenal produk Anda.
2. Pengguna saat ini: pengguna yang telah terlibat dengan produk Anda untuk waktu yang lama.
3. Pengguna yang dibangkitkan: pengguna yang sebelumnya menggunakan produk Anda dan kemudian menjadi tidak aktif untuk sementara waktu sebelum melanjutkan penggunaan.

Beberapa pengguna yang tidak aktif telah hilang dari radar dan tidak lagi menggunakan produk Anda. Pada titik ini, pelanggan ini dianggap bergejolak.

Anda perlu berinteraksi secara berbeda dengan pengguna baru dan pengguna saat ini, membuat rencana untuk mengembalikan pengguna yang tidak aktif, dan mendorong setiap segmen pengguna untuk aktif dan lebih terlibat dengan produk Anda.

Pelajari lebih lanjut tentang Kerangka Siklus Hidup Retensi ini sebagai bagian dari Buku Panduan Penguasaan Retensi gratis kami, yang membedah bagaimana Anda dapat melibatkan pengguna Anda di setiap tahap retensi untuk mencapai tingkat yang terdepan di industri.

Retensi vs. gesekan: KPI penting yang harus Anda lacak

Metrik Anda yang paling berpengaruh untuk retensi pengguna adalah peristiwa penting dan interval penggunaan produk Anda; namun, kami akan membahasnya secara lebih rinci di bagian berikutnya. Untuk saat ini, mari kita pahami tingkat churn dan tingkat retensi.

Tingkat churn

Tingkat churn pelanggan adalah persentase pelanggan yang berhenti berbisnis dengan Anda selama periode tertentu. Ini kebalikan dari tingkat retensi pelanggan.

Tingkat churn sangat penting karena membantu Anda memahami seberapa efektif Anda dapat mempertahankan pelanggan. Jika tingkat churn Anda tinggi, Anda perlu mencari tahu mengapa pelanggan pergi.

Rumus untuk menghitung tingkat churn pelanggan adalah [Y/X] × 100, di mana Y adalah jumlah pelanggan yang hilang selama periode tersebut dan X adalah jumlah pelanggan pada awal periode. Misalnya, jika Anda memulai bulan Januari dengan 400 pelanggan dan pada akhir bulan, Anda kehilangan 60 pelanggan, tingkat churn pelanggan Anda akan menjadi 15%. Berikut ini contoh churn rate sebagai rumus:

60/400 × 100 = 15%

Tingkat churn sering digunakan secara bergantian dengan tingkat gesekan — yang selanjutnya dikategorikan sebagai pengurangan sukarela dan tidak sukarela.

Pengurangan sukarela adalah pengurangan yang berada di bawah kendali pelanggan. Misalnya, jika pelanggan membatalkan langganan atau layanan mereka karena mereka pindah ke produk pesaing, itu akan dianggap sebagai pengurangan sukarela.

Pengurangan yang tidak disengaja adalah gesekan yang berada di luar kendali pelanggan. Jika kartu kredit pelanggan kedaluwarsa dan mereka tidak memperbarui informasi penagihan mereka, yang membatalkan langganan mereka, itu akan menjadi pengurangan yang tidak disengaja.

Anda mungkin bertanya-tanya: berapa tingkat churn yang dapat diterima?

Perusahaan B2B biasanya mencapai tingkat churn rata-rata sekitar 5% dibandingkan dengan 7,05% yang lebih umum untuk perusahaan B2C. Dan itu hanya puncak gunung es pada tingkat industri.

Penelitian mengungkapkan bahwa tarif bervariasi secara signifikan dalam industri yang tampaknya serupa. Rata-rata industri SaaS, misalnya, hanya 4,79%, sementara layanan bisnis umumnya mengumpulkan tingkat yang jauh lebih tinggi yaitu 6,25%.

Bahkan perusahaan yang mengutamakan pelanggan di industri media dan hiburan turun menjadi 4,67%, dibandingkan dengan tingkat churn yang jauh lebih tinggi dari bisnis barang konsumsi sebesar 9,62%.

Tingkat retensi

Tingkat retensi pelanggan adalah persentase pelanggan yang tetap bersama perusahaan Anda selama periode tertentu.

Pelanggan dapat dipertahankan dengan cara yang berbeda, seperti dengan terus menggunakan produk atau layanan Anda atau dengan membelanjakan lebih banyak uang untuk bisnis Anda.

Rumus untuk tingkat retensi adalah (XY) Z × 100, di mana X adalah jumlah pelanggan pada akhir periode, Y adalah jumlah pelanggan baru yang diperoleh, dan Z adalah jumlah pelanggan pada awal periode. .

Jadi jika Anda memulai bulan Januari dengan 575 pelanggan dan pada akhir bulan, Anda telah memperoleh 20 pelanggan baru pada akhir bulan, Anda memiliki 550 pelanggan, tingkat retensi Anda adalah:

(550-20) 575 × 100 = 92,17%

Tingkat retensi pelanggan adalah metrik penting, tetapi ini hanyalah awal dari KPI retensi.

Di Amplitudo, kami mengukur retensi dengan retensi N-Day, retensi tak terbatas, dan retensi braket.

Retensi N-Hari

Retensi N-Hari mengukur retensi pada hari yang ditentukan, dengan melihat berapa banyak pengguna yang melakukan tindakan tertentu pada hari ke-1, hari ke-7, dan seterusnya. Pada grafik di bawah, 4,96% pengguna kembali pada hari ke-14.

Retensi N-Day sangat ideal untuk game seluler atau aplikasi media sosial, serta jenis produk lainnya yang memerlukan perilaku reguler dan konsisten dari pengguna.

Retensi tak terbatas

Retensi tak terbatas menghitung persentase pengguna yang kembali ke produk atau layanan pada hari tertentu atau hari apa pun setelahnya. Di bawah, ~20% pengguna kembali pada hari pertama atau setelahnya. Angka ini mencerminkan persentase pengguna yang kembali pada hari pertama atau kapan pun setelah hari pertama.

Jenis analisis ini bisa lebih akurat daripada retensi N-Hari untuk bisnis yang tidak memiliki frekuensi pengguna yang kembali secara teratur.

Retensi braket

Retensi braket adalah cara yang lebih bernuansa untuk menganalisis retensi pelanggan. Ini melibatkan melihat perilaku pengguna selama periode khusus alih-alih jangka waktu tetap.

Misalnya, Anda dapat mengatur braket pertama sebagai hari 0 dan yang kedua sebagai hari 1-3. Amplitudo akan mengukur berapa persentase pengguna yang kembali selama setiap kurung waktu, seperti yang terlihat pada gambar di bawah.

Cara menganalisis metrik retensi dan atrisi

Mengirimkan data peristiwa yang optimal ke platform analitik Anda adalah langkah terpenting dalam memahami bagaimana pelanggan terlibat dengan produk Anda. Di bawah ini adalah proses yang kami rekomendasikan untuk memastikan instrumentasi Anda disiapkan untuk sukses.

Langkah #1: Periksa instrumentasi analitik Anda

Langkah pertama dalam analisis retensi atau gesekan apa pun adalah menetapkan bahwa Anda memiliki instrumentasi yang sesuai. Ini berarti melacak peristiwa yang paling penting bagi bisnis Anda dan memastikan peristiwa itu terekam secara akurat.

Katakanlah Anda ingin merekam seberapa sering pengguna kembali ke aplikasi Anda setelah mendaftar. Untuk melakukan ini, Anda harus mengikuti acara "daftar" dan "peluncuran aplikasi". Jika Anda tidak melacak salah satu peristiwa ini, Anda tidak akan dapat mengukur retensi secara akurat.

Untuk memulai, lihat pelacakan peristiwa Anda dan pastikan Anda menangkap semua peristiwa penting yang Anda perlukan untuk analisis Anda. Anda dapat mengumpulkan data ini melalui platform analitik seperti Amplitude, Heap, atau Mixpanel.

Terakhir, validasi data Anda dengan memeriksa orientasi dan jalur kritis Anda serta melakukan pengujian kesalahan yang ketat.

Langkah #2: Atur taksonomi acara Anda

Setelah Anda memverifikasi bahwa Anda melacak semua peristiwa yang benar, langkah selanjutnya adalah menyiapkan taksonomi Anda. Taksonomi adalah cara mengklasifikasikan peristiwa agar mudah dianalisis.

Misalnya, Anda mungkin ingin membuat taksonomi dengan dua jenis peristiwa: "peristiwa pengguna" dan "peristiwa produk".

Acara pengguna akan mencakup acara seperti mendaftar, masuk, dan memperbarui profil. Acara produk akan terdiri dari acara seperti melihat produk, menambahkannya ke kartu, dan membeli produk. Mengatur acara Anda ke dalam taksonomi akan memudahkan untuk menganalisisnya nanti.

Langkah #3: Tentukan peristiwa penting Anda

Peristiwa kritis adalah tindakan yang dilakukan pelanggan Anda di dalam produk Anda yang sangat mendukung proposisi nilai perusahaan Anda.

Jika Anda mencoba meningkatkan retensi, salah satu peristiwa penting Anda mungkin melakukan pembelian, yang Anda beri label sebagai “pembelian”. Ini karena pengguna yang membeli lebih mungkin untuk kembali dan menggunakan produk Anda lagi.

Tetapi jika Anda mencoba mengurangi gesekan, salah satu peristiwa penting Anda mungkin masuk ke produk yang Anda beri label sebagai "masuk". Ini karena pengguna yang masuk lebih cenderung bertahan dan menggunakan produk Anda.

Langkah #4: Tentukan interval penggunaan produk Anda

Langkah terakhir adalah menentukan interval penggunaan produk Anda, yang merupakan kerangka waktu yang ingin Anda gunakan untuk analisis retensi Anda.

Misalnya, beberapa produk, seperti aplikasi perpesanan, dibuat untuk digunakan setiap hari dan interval penggunaannya adalah satu hari. Atrisi akan didefinisikan sebagai pengguna yang tidak menggunakan produk selama satu hari.

Layanan lain, seperti toko e-niaga, mungkin memiliki interval penggunaan satu minggu atau satu bulan — dan pengurangan akan didefinisikan sebagai pengguna yang tidak menggunakan platform untuk periode tersebut.

Menerapkan analitik atrisi & retensi untuk meningkatkan tingkat churn Anda

Sekarang setelah Anda memiliki kerangka kerja untuk menganalisis atrisi dan analitik retensi, saatnya untuk menerapkannya. Eksekusi turun ke tolok ukur, menetapkan tujuan, dan memprioritaskan eksperimen Anda.

Tolok ukur retensi Anda

Analisis kohort dan analisis berbasis peristiwa adalah dua metode yang paling umum digunakan untuk membuat tolok ukur keterlibatan pelanggan.

Analisis kelompok memerlukan pengelompokan pengguna berdasarkan karakteristik atau perilaku umum, kemudian melacak metrik keterlibatan dari waktu ke waktu. Misalnya, kohort dapat didefinisikan sebagai semua pengguna yang mendaftar ke situs web pada bulan tertentu.

Memantau seberapa aktif pengguna ini selama beberapa bulan atau tahun memungkinkan untuk membandingkan tingkat atrisi dan retensi.

Analisis berbasis peristiwa berfokus pada peristiwa atau tindakan tertentu yang dilakukan pengguna dalam suatu produk atau layanan. Misalnya, suatu peristiwa dapat didefinisikan sebagai menambahkan item ke keranjang belanja, menyelesaikan pembelian, atau membaca posting blog tertentu.

Dengan melacak seberapa sering dan cepat pengguna menyelesaikan peristiwa tertentu, dimungkinkan untuk mengukur keterlibatan dan menilai area produk mana yang paling sering digunakan. Setiap pendekatan memiliki kelebihan dan kekurangan.

Analisis kohort sangat baik untuk mengukur tren jangka panjang, tetapi dapat menjadi tantangan untuk mengisolasi dampak peristiwa individu. Analisis berbasis peristiwa memberikan wawasan yang lebih terperinci tetapi tidak selalu memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan produk dari waktu ke waktu. Pendekatan terbaik adalah menggunakan kedua metode secara bersamaan, karena keduanya saling melengkapi dengan baik.

Tetapkan tujuan retensi Anda

Kami merekomendasikan penggunaan sistem penetapan tujuan yang disebut OKR (Objectives and Key Results). OKR ditemukan oleh salah satu pendiri Intel, Andrew Grove, dan dipopulerkan oleh Google — menyediakan kerangka kerja yang jelas untuk menetapkan dan mencapai tujuan.

Langkah pertama adalah menyatakan tujuan retensi Anda secara keseluruhan. Selanjutnya, Anda perlu menetapkan jangka waktu (30 hingga 90 hari) dan mengidentifikasi tiga hasil utama yang ingin Anda capai. Masing-masing hasil ini harus menjadi sesuatu yang terukur. Misalnya, Anda mungkin ingin meningkatkan retensi sebesar 20%, 2x, atau 10x. Setelah Anda mendapatkan hasil, lakukan brainstorming tujuan yang dapat ditindaklanjuti yang akan Anda gunakan untuk mencapai target tersebut.

Terkadang membantu untuk menulis kerangka kerja OKR sebagai kalimat sehingga jelas dan dapat ditindaklanjuti. Misalnya, “Dalam 30 hari ke depan, kami ingin meningkatkan retensi kelompok kami sebesar 20%.”

Prioritaskan eksperimen Anda

Sekarang setelah Anda memiliki sasaran retensi, saatnya untuk mulai menjalankan eksperimen untuk mencapai target tersebut. Tetapi dengan begitu banyak kemungkinan eksperimen, bagaimana Anda tahu mana yang harus diprioritaskan?

Tidak ada gunanya menciptakan kembali roda. Jadi kami sarankan menggunakan framework ICE yang dipopulerkan oleh Brian Balfour dan Sean Ellis. ICE membantu Anda memprioritaskan eksperimen berdasarkan dampak, keyakinan, dan kemudahan penerapannya:

• Dampak: Seberapa besar pengaruh eksperimen ini terhadap tingkat retensi kami?
• Keyakinan: Seberapa yakin kami bahwa eksperimen ini akan meningkatkan tingkat retensi kami?
• Kemudahan: Seberapa mudah untuk menerapkan eksperimen ini?

Untuk memprioritaskan eksperimen Anda, mulailah dengan melakukan brainstorming daftar pengujian potensial. Kemudian, skor setiap percobaan pada skala 1 sampai 10 untuk setiap elemen. Semakin tinggi skor, semakin penting untuk menjalankan eksperimen.

Prioritaskan eksperimen Anda berdasarkan urutan kepentingan (I × C × E).

Setelah Anda menjalankan eksperimen, jadwalkan check-in mingguan atau dua mingguan dengan tim Anda. Tinjau tingkat atrisi dan retensi Anda selama check-in ini dan diskusikan setiap perubahan yang Anda buat pada eksperimen Anda.

Simpan catatan kemajuan Anda untuk melihat seberapa baik strategi retensi Anda bekerja. Jika Anda tidak membuat kemajuan yang Anda inginkan, jangan takut untuk berputar dan mencoba sesuatu yang baru. Teruslah mengulangi dan bereksperimen sampai Anda menemukan strategi retensi yang berhasil.

Jika Anda mencari informasi lebih lanjut tentang cara melacak dan menganalisis tingkat pengurangan dan retensi produk Anda, kami dapat membantu. Mastering Retention Playbook adalah panduan langkah demi langkah yang membawa Anda melalui proses menyiapkan sasaran retensi, memprioritaskan eksperimen, dan melacak kemajuan Anda dari waktu ke waktu.

Referensi

• Apakah tingkat churn Anda dalam kisaran yang sehat?, Riset Berulang
• Panduan OKR terbaik, Perdoo
• 10 Metrik Retensi Pelanggan & Cara Mengukurnya, Oren Smith untuk HubSpot
• 70 Statistik Retensi Pelanggan yang Kuat yang Perlu Anda Ketahui pada tahun 2021, Elizaveta Pavlovskaya untuk Semrush
• Apa itu atrisi pelanggan?, BigCommerce