El churn es una medida fundamental para todas las empresas, y más aún en el B2B, donde las cestas medias suelen ser más altas. Pero a menudo se calcula y se interpreta mal.
La fórmula tradicional del número de clientes perdidos en un periodo de tiempo determinado no tiene en cuenta una serie de factores importantes. Y lo que es peor, puede ser engañoso.
¿Cómo se calcula la tasa de abandono? ¿Cómo optimizarlo? ¿Qué KPIs debe seguir para mejorar su tasa de retención? Te lo damos todo en este artículo.
Sommaire
Cálculo de la tasa de abandono: la fórmula clásica![]()
Tasa de retención VS tasa de abandono
El índice de retención de clientes permite a una empresa medir la retención de clientes, es decir, el porcentaje de clientes que ha mantenido a largo plazo. La idea es poder optimizar la fidelidad de los clientes.
Para calcularlo, le sugerimos nuestra guía súper completa sobre la retención de clientes.
El CRR se suele contrastar con el índice de rotación, que es el porcentaje de clientes que una empresa ha perdido durante un periodo de tiempo.
La cuestión de la unidad de la tasa de retención
Pero en realidad, la retención de clientes también se mide por la tasa de abandono. No existe una unidad real de tasa de retención, y puede calcular su retención de clientes con estas diferentes métricas:
- El índice de retención de clientes, cuya fórmula se detalla en nuestra guía de retención de clientes. La tasa de retención es siempre >1.
- La retención de licencias, que puede ser negativa incluso para una empresa que va bien.
- Por último, y este es el meollo de la cuestión, la tasa de abandono, que a diferencia de la TCR puede ser negativa.
Ir más allá
Sólo podemos recomendar nuestra guía completa para la retención de clientes.
El problema del método tradicional de cálculo de las tasas de abandono
Es un poco complejo, pero es importante analizar el método clásico de cálculo de la tasa de deserción, que no siempre es pertinente porque hace una suposición falsa y dirigirá sus esfuerzos hacia las soluciones equivocadas.
Una suposición fundamentalmente falsa…
El cálculo del churn parte de la base de que un cliente tiene siempre la misma probabilidad de marcharse en cualquier momento, independientemente de la duración de su suscripción. Esto no suele ser cierto. Además, tener una probabilidad de abandono constante a lo largo del tiempo significa que no le quedarán clientes a largo plazo.
Si la probabilidad de pérdida de clientes es constante a lo largo del tiempo, esto implica que la vida de los clientes se modela mediante una distribución geométrica.
Si se tiene una tasa de abandono constante de c al mes, la probabilidad de que un cliente siga siendo abonado durante n meses es (1-c)^n: se trata de la distribución geométrica. Si los clientes pueden abandonar la suscripción en cualquier momento, estamos en tiempo continuo y tenemos que utilizar el análogo de tiempo continuo: la distribución exponencial.
Lo que hay que recordar es que es muy poco probable que un cliente que acaba de serlo tenga la misma probabilidad de cancelar que un cliente que lleva 3 años. Y, afortunadamente, de lo contrario sus clientes tendrían una vida muy corta.
El método tradicional de cálculo de las tasas de abandono ignora por completo este hecho, y asume una probabilidad constante a lo largo del tiempo, lo que puede provocar errores bastante graves.
… lo que provoca cifras engañosas
Ahora tenemos que entender por qué es importante una modelización correcta: para ello, tomamos dos ejemplos de una empresa que va mal y otra que crece mucho para ver qué dicen sus tasas de abandono cuando se calculan mal.
Hay que tener en cuenta que en cada uno de los ejemplos siguientes, simulamos vidas a partir de la misma distribución de vidas de clientes, y que esta distribución no cambia con el tiempo.
Ejemplo: una empresa a la que le va muy mal y en la que el número de altas diarias disminuye en una por día. ¿Cómo afectará esto a la tasa de abandono?
Con la disminución del negocio, la tasa de abandono parece mejorar, ya que se retiran menos suscripciones y más antiguas.
Está claro que se trata de una empresa que va mal, pero si se mira la tasa de abandono, ¡parece genial! La tasa de abandono por día disminuye constantemente, aunque sabemos que la vida útil de los clientes no cambia en nuestro modelo.
Este fuerte descenso de la tasa de abandono es simplemente una consecuencia del hecho de que la empresa no está consiguiendo nuevos clientes.
Además, al no estar en crecimiento, una gran parte de sus clientes lleva mucho tiempo y, por tanto, es menos probable que se den de baja, lo que significa que nuestra tasa de bajas baja baja más de lo que lo haría.
Este cambio a nivel de población se produce aunque no haya cambios en la duración de la vida de los clientes individuales subyacentes.
Segundo ejemplo: el escenario de una empresa que atraviesa una fase de hipercrecimiento. El tiempo de vida de sus clientes sigue siendo el mismo, pero el número de nuevas inscripciones al día aumenta linealmente.
Con un negocio en crecimiento, la tasa de abandono parece no variar, sólo porque la mayoría de las suscripciones son nuevas.
Aunque el tiempo de vida del cliente no cambie, el gráfico de la tasa de abandono es plano. Un inversor frunciría el ceño y diría que la empresa no está haciendo nada para mejorar su tasa de retención.
De hecho, la única razón por la que el gráfico se ve “mal” no tiene nada que ver con el churn, es porque tenemos un éxito increíble en conseguir nuevas inscripciones.
Basarse en esta medida para la empresa sugiere que la tasa de retención se mantiene estable o incluso disminuye simplemente porque está contaminada por la distribución desigual de la adquisición de clientes a lo largo del tiempo.
En resumen
El punto clave que hay que recordar es que este método de cálculo sólo estima la edad media de los clientes, que no es en absoluto representativa de la salud de un negocio si la distribución de las fechas de adquisición de los clientes no es constante. El crecimiento o la disminución del volumen de clientes adquiridos en un periodo repercute en la medición de la vida útil de los clientes en el periodo siguiente, mientras que estos dos elementos deberían ser independientes.
Ir más allá
Si quieres un repaso rápido a las diferentes métricas que debes calcular para optimizar tus ventas, te sugerimos :
Métodos ajustados de cálculo del índice de retención
Lo ideal es hacer estadísticas reales para determinar la probabilidad en un momento dado de que cada uno de sus clientes le abandone por un competidor.
En la vida real, a menos que tenga un gran número de clientes, esto es imposible. E incluso con muchos clientes, no podrá segmentar, lo que es fundamental para optimizar sus tasas de retención y hacer que el cálculo sea útil.
Por ello, en la práctica se utilizan métodos de cálculo que limitan el margen de error:
1. La tasa de abandono ajustada
Para ajustar la tasa de abandono a fin de tener en cuenta un crecimiento mensual significativo, se puede empezar por tomar el punto medio del número de clientes del mes, en lugar de utilizar su valor a día 1 del mes.
En este caso, el número de clientes dados de baja se divide por una media ajustada del número de clientes durante todo el periodo de estudio para suavizar el efecto de la adquisición a lo largo del tiempo del estudio.
Ventajas y desventajas:
- Este enfoque aborda el problema del crecimiento normalizando los cambios en el número total de clientes a lo largo del tiempo. Ahora dispone de una plataforma más estable en la que basar el churn, ya que la ventana de tiempo para el total de clientes es la misma que la del churn.
- Sin embargo, aunque este enfoque para calcular el churn aborda el problema del crecimiento, no tiene en cuenta las diferentes ventanas temporales. Utilizando el mismo cálculo y los mismos datos, obtendrá respuestas muy diferentes para la rotación diaria, semanal, mensual y trimestral.
Ejemplo: tomemos las cifras de una empresa B2B Saas imaginaria, como se muestra en la tabla siguiente.
Incluso con un número diferente de clientes al principio de cada mes, se obtienen las siguientes tasas de terminación:
- Agosto: 625 / 12.187,5 = 0,0513
- Septiembre: 844 / 16.453 = 0,0513
- Octubre: 1052 / 20.505 = 0,0513
- En el trimestre: 2521 / 16.239,5 = 0,1552
El principal problema de este enfoque para calcular el churn es que hace suposiciones sobre los datos. Si se calcula en 3 meses, se obtiene una tasa de abandono del 15,52%. Si lo dividimos entre los 3 meses, obtenemos un 5,17%, que se aproxima mucho a las tasas de abandono mensual de los clientes individuales. Hasta ahora, todo va bien.
¿Pero qué pasa si no tienes exactamente los mismos números para cada mes? Hagamos de agosto un mal mes para nuestra empresa imaginaria de B2B SaaS. Esta vez, sólo consigue 100 nuevos clientes, de los cuales 2 se dan de baja.
El comportamiento de las bajas es el mismo (5% de los clientes existentes y ~2,5% de los nuevos), y cuando se calcula individualmente, cada mes muestra la misma tasa de bajas del 5,13%.
Sin embargo, si se calcula por trimestre, la tasa de rotación de 3 meses es del 13,72%, que si se divide entre cada mes es del 4,57%.
- Agosto: 502 / 9799 = 0,0513
- Septiembre: 605 / 11.795,5 = 0,0513
- Octubre: 825 / 16.080,5 = 0,0513
- Trimestre: 1932 / 14 084 = 0,1371
Ahora, las tasas de abandono mensuales no se corresponden con la tasa de abandono trimestral, aunque utilicen exactamente los mismos datos.
En resumen
El churn nunca es tan útil. Un buen índice de rotación debería ampliarse o contraerse con la duración del periodo que mide, a la vez que proporciona resultados comparables.
2. El cálculo de la deserción por cohortes
Hay dos tipos de cohortes: las de comportamiento y las de adquisición.
Las cohortes de comportamiento se agrupan por acciones específicas que los usuarios realizan en su producto. Permiten definir un comportamiento específico, por supuesto, pero también un período de tiempo (durante el cual se aplica este comportamiento).
Son útiles para entender el comportamiento de los usuarios hacia su producto, pero para analizar las tasas de abandono, nos interesan sobre todo las cohortes de adquisición.
Las cohortes de adquisición se basan en el momento en que un usuario se inscribe en su producto (simplemente, las personas que se inscriben en febrero, por ejemplo, están en la misma cohorte).
Las cohortes de adquisición pueden ayudarle a determinar el LTV de los clientes, el tiempo medio de abandono y otros datos de retención.
Para evitar el sesgo de adquisición en la medición del churn, se puede simplemente fijar la adquisición y estudiar las cohortes por periodo de adquisición para ver cómo cambian con el tiempo.
Todos los meses, miramos todas las cohortes adquiridas en M-1, M-2, M-3, … hasta M-12 en general.
Ventajas y desventajas:
- La gran ventaja es que le ofrece una forma relativamente sencilla de calcular la tasa de abandono cada mes. Por el momento, el método de cálculo presentado inicialmente funciona.
- El gran inconveniente es que hay muchos números que seguir en lugar de un KPI mágico.
También se acerca más a la realidad operativa, porque es bastante complicado medir el impacto de pequeñas acciones en un gran KPI global. Con las cohortes, se puede ver rápidamente lo que tiene un impacto en la retención.
Atención
Cada cohorte puede ser muy diferente por diversas razones. Siempre tendrá la tentación de atribuirlo a las acciones que ha realizado (cambios en la oferta, el precio, etc.), pero tenga cuidado de pensar también en los factores exógenos. Por ejemplo: exceso o defecto de inversión de un competidor en un mes determinado, estacionalidad, actualidad, etc.
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Indicadores clave de rendimiento para mejorar la tasa de retención
1. La puntuación de NPS
El Net Promoter Score es un indicador de la satisfacción general y la fidelidad a la marca. Al calcular su NPS general, sabrá si sus consumidores están satisfechos con sus productos o servicios y están dispuestos a recomendarlos a otros.
Creado por Bain & Co, el NPS ha ido más allá de la simple medición y ahora se utiliza como un sistema de toda la empresa para impulsar la orientación al cliente. Calcula el crecimiento potencial a través de la retención de clientes y las referencias comparando su puntuación con su tasa de crecimiento de ingresos y la tasa de abandono de clientes.
A diferencia de la mayoría de las medidas, el NPS se calcula a partir de una pregunta habitual en las encuestas a clientes: “¿Qué probabilidad hay de que recomiende nuestra empresa a un amigo o colega?”
Se pide a los clientes que califiquen la probabilidad de recomendar su empresa a sus familiares y amigos en una escala de 0 a 11. Los clientes se dividen en tres categorías según la puntuación que otorgan:
- Promotores: 9-10
- Pasivo: 7-8
- Detractores: 0-6
Una vez registradas las puntuaciones de los clientes, utilice esta fórmula para determinar su NPS:
Puntuación del promotor neto = % de promotores – % de detractores
2. El índice de repetición
La tasa de repetición, o tasa de recompra, es el porcentaje de clientes que compran repetidamente otros productos y servicios de su empresa, un buen indicador de la fidelidad de los clientes.
Una aplicación útil de esta medida es capturar los datos de los diferentes grupos demográficos de los clientes. Los resultados pueden ayudarle a perfeccionar las características de los clientes y a mejorar el marketing dirigido a estos públicos.
El índice de repetición puede calcularse para cualquier periodo de tiempo, lo que lo hace útil para observar pequeñas ventanas de tiempo o una visión general. Para determinar su tasa de repetición, utilice esta fórmula:
Ratio de repetición de compra = Número de clientes que repiten / Número de clientes totales
3. Los ingresos generados por cada cohorte (de adquisición)
Conocer los ingresos generados por cada cohorte de adquisición es fundamental para su negocio.
- Si sube, demuestra que sus equipos y campañas tienen éxito y que sus clientes obtienen un valor significativo de su negocio.
- Si está estancado, significa que necesita gastar más dinero y esfuerzo en la retención de clientes y en elmarketing basado en cuentas.
- Si la cifra está cayendo, su negocio puede estar en problemas, así que tiene que averiguar qué es lo que falla y solucionarlo, rápidamente.
Para calcular la tasa de crecimiento de los ingresos de sus clientes actuales, necesita conocer los ingresos recurrentes mensuales (MRR) de sus clientes actuales, sin incluir las nuevas ventas. La fórmula es la siguiente:
Tasa de crecimiento de la facturación de los clientes existentes = (RMR a final de mes – RMR a principio de mes) / RMR a principio de mes.
3. Retorno de la inversión
Por último, puede calcular el periodo de recuperación del CAC y de la deuda. La deuda adopta muchas formas dentro de una empresa. Puede ser un bono o un préstamo bancario tradicional a largo plazo. Por lo general, hay un saldo principal que se devuelve con el tiempo, así como algún tipo de interés.
Pero también se puede imaginar que los costes de adquisición de clientes (CAC) son otra forma de deuda corporativa con una vuelta de tuerca: hay un saldo o importe principal, la cantidad gastada para adquirir un nuevo cliente, y un componente de interés. En este caso, los intereses representan el coste de oportunidad del dinero inmovilizado en CAC que podría haberse gastado en otra cosa (por ejemplo, en un nuevo producto).
Se trata de una métrica a la que no se presta mucha atención, a pesar de que es extremadamente importante para una empresa en un contexto de fuerte crecimiento.
Para calcularlo de forma significativa, hay que proyectar los ingresos existentes de una cohorte, lo que puede ser problemático porque supone una tasa de desgaste conocida. Excepto que no lo sabes precisamente porque estás trabajando en ello (estás tratando de derribarlo).
En la práctica, puede utilizar dos o tres aproximaciones en función de su curva de rotación. En SaaS, por ejemplo:
- La tasa de deserción suele ser muy alta al principio de la relación con el cliente (onboarding).
- Luego se estabiliza mucho más abajo (afortunadamente), en torno al 3-5%, a partir del tercer o cuarto mes.
- El otro punto clave suele ser el decimotercer mes, en el que aumenta de forma desproporcionada debido a las no renovaciones anuales, y al ciclo de compra significativamente diferente (la tasa de desgaste es efectivamente cero en estas suscripciones el resto del tiempo).
Para proyectar los ingresos de cada cohorte en el futuro, es realmente necesario tener en cuenta estos supuestos de estructuración y validar retroactivamente los supuestos realizados para cada cohorte.
Por ejemplo, en el informe de marzo de 2022, se valida la tasa de retención de las cohortes de diciembre de 2021 y marzo de 2021 y se ajusta la hipótesis de los meses siguientes si es necesario.
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