I part l så vi på et simpelt eksempel med en abonnementstype og konstant churnrate, men sådan er virkeligheden ikke. Ofte vil der blive tilbudt flere forskellige abonnementstyper og de abonnenter de hver især tiltrækker, vil sandsynligvis have forskellig adfærd. De billige entry-abonnementer vil givetvis have højere churn end de dyrere premium-abonnementer, som typisk tiltrækker de mere loyale abonnenter.
Hvis du har flere abonnementstyper med samme løbetid, så er det mest korrekte alt andet lige, at lave et vægtet gennemsnit på hvert nøgletal. Her ses formlerne hvis du har 2 abonnementstyper Ab1 og Ab2.
Retention Total = (Retention Ab1 *antal abonnenter Ab1 + retention Ab2*antal abonnenter Ab2)/(antal abonnenter Ab1+ antal abonnenter Ab2)
Churn Total = (Churn Ab1 * antal abonnenter Ab1 + Churn Ab2*antal abonnenter Ab2)/(antal abonnenter Ab1+ antal abonnenter Ab2)
Levetid Total = (Levetid Ab1 * antal abonnenter Ab1 + Levetid Ab2*antal abonnenter Ab2)/(antal abonnenter Ab1+ antal abonnenter Ab2)
Livstidsværdi Total = (Livstidsværdi Ab1 * antal abonnenter Ab1 + Livstidsværdi Ab2*antal abonnenter Ab2)/(antal abonnenter Ab1+ antal abonnenter Ab2)
Som det ses er det kun selve nøgletallet der er forskelligt i hver formel. Hvis du har mulighed for at lave udregningerne for hvert abonnement du har i porteføljen, så er det altså den meste præcise måde.
Det kan dog hurtigt blive besværligt, hvis du har endnu flere abonnementstyper eller hvis der er vandringer mellem abonnementerne. Det er især vandringer mellem abonnementstyper, der kan give anledning til fejl da en abonnent, der har skiftet abonnement ikke skal regnes som churned, når der ses på total churn.
Der vil jeg anbefale at lave totaltællinger på hele din abonnementsbase og udregne nøgletallene på den baggrund helt som vi gjorde i Part 1 af denne artikel.
Retention Total = Total antal kunder primo/ Total antal kunder ultimo ekskl. nye kunder
Churn Total = 1- rentention Total = antal opsigelser total /Total antal kunder primo
Levetid Total = 1/Churn Total
Livstidsværdi Total = ARPU * levetid
ARPU = samlede omsætning pr. måned/total antal kunder
Nedenfor kan du se et forenklet eksempel på hvordan data kunne se ud for en virksomhed med to abonnementstyper til henholdsvis 100 og 200 kr. pr. md. Klik på pilene/swipe for at se alle data og beregninger. Når vi ser eksemplet er de fleste nøgletal ens uanset om vi ser på de vægtet eller dem der er beregnet på total basen.
| Eksempel for 1 måned | Ab1 100 kr. pr. md. | Ab2 200 kr. pr. md. | Total | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Abonnenter | 1.000 | 6.000 | 7.000 | ||
| Omsætning | 100.000 kr. | 1.200.000 kr. | 1.300.000 kr. | ||
| Retention | 92%= 920/1000 | 94% = 5640/6000 | 93,7% = 6560/7000 | ||
| Churn | 8%= 80/1000 | 6% = 360/6000 | 6,3% = 440/7000 | ||
| Levetid | 12,5= 1/8% | 16,7 = 1/6% | 15,9 = 1/6,3%* | ||
| Livstidsværdi | 1250= 12,5*100 | 3333= 16,7*200 | 2955 = (1.300.000/7000)*15,9* | ||
| Eksempel på churnmatematik - *Denne forsimplede metode er ikke helt korrekt, swipe for at se hvordan du regner vægtede tal | |||||
| Nøgletal | Vægtet (mest korrekte) | Beregnet på totalbase | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Retention | 93,7%= (1000*92%+6000*94%)/(6000+1000) | 93,7%= 6.560/7.000 | |||
| Churn | 6,3%= (1000*8%+6000*8%)/(6000+1000) | 6,3%= 440/7.000 | |||
| Levetid (måneder) | 16,1= (1000*12,5+6000*16,7)/(6000+1000) | 15,9=1/6,3% | |||
| Livstidsværdi (kr.) | 3.036= (1000*1250+6000*3333)/(6000+1000) | 2.955=15,9*186 | |||
| ARPU (kr.) | 186= (1000*100+6000*200)/(6000+1000) | 186=1.300.000/7.000 | |||
| Forskellene fra de vægtede tal til dem der er beregnet på hele basen er små. Derfor kan du med fordel gøre det, du synes er nemmest. | |||||
Hvorfor er det det de vægtet tal, der er mest korrekt? Tænker du måske. I de eksempler du har set, er der konstant churn i de enkelte abonnementer, men fordi sammensætningen mellem de 2 abonnementstyper i totalbasen ændrer sig over tid, så ændrer churn sig også over tid i totalbasen. Det betyder, at det ikke er det helt rigtige churn vi får og dermed bliver levetiden og livstidsværdien heller ikke helt korrekt.
Når vi derimod ser på de vægtede tal, så bliver de rigtige, fordi beregningerne er rigtige for de enkelte abonnementstyper og fordi de har konstant churn. Du kan efterprøve ved at udelade nye abonnenter helt og lade baserne gå mod nul og summmere op, så ses det at de vægtede tal stemmer.
Det er stadig simple eksempler og jeg har udeladt at vise hvad der sker, hvis vi har vandringer mellem abonnementstyperne. Så er det helt klart nemmest at regne på totalbasen og leve med at det måske er lidt skævt.
I part lll vil vi se på hvordan du kan regne gennemsnitlig churn pr måned hvis du har kvartalsabonnementer eller helårs for den sags skyld.