9 Målinger av kundelojalitet og hvordan du kan spore dem

Målinger av kundelojalitet er en grunnlinje for alle PLG-selskaper, og hjelper deg med å forstå hvor mye inntekter virksomheten din beholder hver måned.

Ved å bygge opp et mer detaljert bilde med data fra både innsiden og utsiden av produktet ditt, kan du også bruke kundelojalitetsmålinger til å måle produktets vekstpotensial, oppdage områder for inntektsgenerering og begrense kundefrafall.

I denne guiden ser vi derfor nærmere på hvordan du kan måle kundelojalitet. Vi presenterer ni av de viktigste måleparameterne og en fremgangsmåte for analyse av kundelojalitet. Vi utforsker også Optimizely Warehouse-Native Analytics, en produktanalyseplattform som gjør det enkelt å forstå kundeatferd på tvers av kanaler.

Hva er målinger av kundelojalitet?

Målinger av kundelojalitet er innsikt som viser hvor godt du holder på kundene dine over tid. I motsetning til måling av engasjement, som fokuserer på hvordan kundene samhandler med produktene dine, ofte på engangsbasis, måler måling av kundelojalitet lojaliteten i kundeforhold på lang sikt.

Hvorfor måle kundelojalitet

Målinger av kundelojalitet er tall som viser din evne til å opprettholde engasjementet, fremme langsiktige relasjoner og redusere kundefrafall.

Reduser kundefrafall for å redusere kostnader

Å forstå disse dataene er avgjørende for å holde kostnadene nede når du skalerer. Det er tross alt billigere å beholde eksisterende kunder enn å skaffe nye. Dette er spesielt viktig i et PLG-miljø der produktet i seg selv fungerer som drivkraft for nye leads og salg.

Ved å gi hele teamet den innsikten de trenger for å redusere kundefrafallet, sparer du penger direkte. Når serviceteamet får den innsikten de trenger for å forbedre onboarding-prosessene, trenger du for eksempel ikke å investere i kostbare kampanjer for kundeverving og retargeting.

Bruk av målinger av brukeroppbevaring for å øke inntektene

Forskning viser at sannsynligheten for å selge til en ny kunde er 5-20 %, mens sannsynligheten for å selge til en eksisterende kunde er over 60 %. Det er derfor logisk at du også kan øke inntektene ved å identifisere områder der produktet ditt er fastlåst.

Med tall for oppbevaring av kunder i og utenfor produktet kan markedsføringsteamene fremme muligheter for mersalg til eksisterende kunder på en mer effektiv måte.

For å forstå hvordan dette ser ut i praksis: Tenk deg at du gjennom en detaljert analyse av retensjonsmålingene oppdager at en betydelig andel av brukerne dine er svært engasjerte i en bestemt funksjon. Markedsføringsteamet ditt kan deretter lage en kampanje som markedsfører denne funksjonen til lignende målgrupper, og tilpasse oppsalgstilbudet basert på data fra salgssamtaler og tilbakemeldinger fra kunder.

Med full oversikt over retensjonsmålingene kan du bygge et produkt som markedsfører seg selv - det ultimate målet for ethvert PLG-selskap. Brukerne vil oftere bli betalende brukere, kundene vil bli forkjempere, og forkjempere vil bli din mest vellykkede salgsfunksjon.

De viktigste måltallene for å holde på kundene

Ta en titt på tabellen nedenfor for å få en rask forståelse av de viktigste måltallene for brukeroppbevaring. Alternativt kan du dykke ned og utforske hvordan du måler kundelojalitet trinn for trinn.

1. Kundeopprettholdelsesgrad

Det datapunktet de fleste først tenker på når de blir spurt om måling av kundelojalitet, er andelen kunder som fortsetter å bruke produktet ditt. Den kan måles fra det tidspunktet produktet ble opprettet eller over en bestemt tidsperiode.

Når du ser på kundelojalitetsraten over en kort periode, kan du evaluere effektiviteten av kundelojalitetsstrategiene dine eller identifisere hvor det har oppstått produktproblemer.

Ved å analysere kundelojaliteten over en lengre periode kan du få en dypere forståelse av den generelle kundelojaliteten og identifisere mønstre eller sesongmessige svingninger i kundelojalitetsraten.

Du kan også sammenligne kundelojalitetsraten med bransjereferanser for å forstå hvordan du ligger an i forhold til konkurrentene dine.

Formel for kundelojalitetsrate: (brukere ved periodens slutt) - (nye brukere i løpet av perioden) / (totalt antall brukere ved periodens begynnelse) * 100 = CRR

2. Kundefrafallsrate

På motsatt side av målingen av kundeopprettholdelse viser churn rate hvor mange som forlater produktet i løpet av en gitt periode.

En gjennomgående høy frafallsrate over tid indikerer åpenbart problemer med produktet ditt. Men ved å gå dypere enn dette og analysere mønstre og trender knyttet til spesifikke kundesegmenter, bruksmønstre eller produktegenskaper, kan du utvikle strategier for å redusere frafallet generelt.

Optimizely Warehouse-Native Analytics' kundeanalyser gjør det mulig å spore spesifikke kundereiser for å forstå frafallspunkter. Du kan også få tilgang til data direkte fra lageret for å forstå hvordan for eksempel kundesuksess og berøringspunkter for kundestøtte henger sammen med frafall.

Formel for kundefrafallsrate: Antall kunder ved starten av en periode / antall kunder som forsvinner i løpet av en periode * 100

3. Inntektsfrafallsrate

Du kan også beregne churn i form av inntekter i stedet for kunder, slik at du kan kvantifisere tapene dine mer nøyaktig i stedet for å få et unøyaktig bilde ved å vekte alle brukere likt. Inntektsfrafallsraten tar hensyn til problemer som kanselleringer og nedgraderinger av abonnementer, i tillegg til generell kundefrafall.

Ved å overvåke inntektsfrafallsraten sammen med atferdsanalyse kan du identifisere trender og mønstre i kundeatferden som påvirker inntektsopprettholdelsen. Hvis du for eksempel observerer at kunder som er lite engasjerte i viktige funksjoner i produktet ditt, har større sannsynlighet for å slutte å bruke det, noe som fører til tap av inntekter, kan du prioritere arbeidet med å forbedre brukervennligheten til disse funksjonene.

Formel for frafallsrate for inntekter: {[(MRR i begynnelsen av måneden - MRR i slutten av måneden) - mersalg]/MRR i begynnelsen av måneden} × 100 = Revenue churn rate × 100 = Inntektsfrafallsrate

4. Reaktiveringsrate

Reaktiveringsfrekvensen viser hvor mange av de frafalte eller inaktive kundene som kommer tilbake til produktet ditt i løpet av en bestemt tidsperiode. Det er et viktig mål for kundelojalitet, fordi det direkte måler evnen din til å engasjere kunder som tidligere har sluttet å bruke produktet ditt, på nytt.

Sporing av reaktiveringsmønstre og -trender kan gi deg verdifull innsikt i hvorfor kundene sluttet eller ble inaktive i utgangspunktet. Du kan for eksempel finne ut at kunder som har fått personlig oppsøkende kontakt, er mer tilbøyelige til å engasjere seg på nytt. Dette kan i så fall påvirke støtten du gir til eksisterende kunder.

Formel for reaktiveringsrate: Reaktiverte kunder / totalt antall kunder som har sluttet * 100

5. Inntektsvekst for eksisterende kunder

Vekstraten for eksisterende kunders inntekter ser på økningen i brukernes forbruk fra år til år. På denne måten kan du ikke bare se om du beholder brukerne, men også om du engasjerer dem over tid.

Veksten i eksisterende kundeinntekter er en god indikasjon på kundelojalitet; kunder som konsekvent bruker mer penger på bedriften din, vil med større sannsynlighet anbefale den til andre. Et bedre tall tyder på at strategiene dine for å beholde og engasjere kunder er effektive når det gjelder å skape langsiktige relasjoner med lojale kunder.

Formel for vekst i eksisterende kundeinntekter: (inneværende måneds MRR - forrige måneds MRR) / forrige måneds MRR * 100 = vekst i eksisterende kundeinntekter

6. Kundens livstidsverdi

Kundens livstidsverdi, et estimat av hvor mye penger en gjennomsnittlig kunde vil bruke i løpet av den tiden han eller hun er kunde hos deg, er et åpenbart, men noen ganger glemt mål på brukeroppbevaring. Jo lenger brukerne blir værende, desto mer er det sannsynlig at de betaler, og desto høyere er den samlede livstidsverdien.

Når du forstår CLV, kan du sammenligne den med andre i bransjen, finne ut hvem som er de mest lønnsomme brukerne, og fordele ressursene dine mer effektivt.

Formel for kundens livstidsverdi: (Gjennomsnittlig kjøpsverdi x gjennomsnittlig kjøpsfrekvens) x gjennomsnittlig kundelevetid = CLV

7. Kundetilfredshetspoeng (CSAT)

Kundetilfredshetsscore gir deg en oversikt over hvor fornøyde brukerne dine er. Du samler inn disse dataene i form av en undersøkelse som fokuserer på en bestemt funksjon, interaksjon eller produktet som helhet. Dette måles vanligvis på en skala fra fem eller med binære ansikter for fornøyd/trist.

Du kan bruke CSAT til å evaluere effektiviteten av nylige produktoppdateringer, opprette en tilbakemeldingssløyfe med kundeservice og informere om markedsføringsprioriteringer.

Formel for kundetilfredshetspoeng: (Antall 4- og 5-svar) ÷ (antall svar) × 100 = CSAT

8. Net Promoter Score (NPS)

Net Promoter Score måler hvor sannsynlig det er at brukerne vil anbefale produktet ditt til andre.

Du stiller et spørsmål som ligner på "På en skala fra 0 til 10, hvor sannsynlig er det at du vil anbefale dette produktet til en venn?" De som svarer 6 eller høyere, kalles promotorer, mens de som svarer under 6, kalles kritikere.

Du kan bruke NPS til å belyse problemer med et bestemt aspekt ved produktet eller tjenesten din. Hvis du for eksempel spør brukerne om de vil anbefale deg kort tid etter at de har begynt å bruke produktet eller tjenesten, og du får et høyt antall negative svar, kan det tyde på at det er problemer som må løses.

Du kan også sammenligne din net promoter score med andre i bransjen.

Formel for nettopromotorscore: % promotorer - % kritikere = NPS

9. DAU til MAU-rate

Alle produktteam vil uunngåelig spore daglige aktive brukere og månedlige aktive brukere. Men hvis du jobber med andre bruksområder enn apper med lavfrekvent bruk, er det også verdt å vurdere DAU til MAU: forholdet mellom daglige aktive brukere og månedlige aktive brukere.

Denne beregningen, som også kalles "stickiness rate", indikerer hvor sterkt brukerengasjementet er, og hvor mye verdi brukerne får ut av produktet ditt.

For å få en bedre forståelse av hvilke brukere som blir værende og hvilke som faller fra, kan du kombinere DAU til MAU med en adferdskohortanalyse i en produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics. Dette vil hjelpe deg med å identifisere trender og mønstre som fører til at brukere forlater appen eller blir mer engasjerte.

DAU til MAU-rate: Daglige aktive brukere / månedlige aktive brukere

Forstå kundelojalitet med data på tvers av kanaler

Ofte forteller måling av kundelojalitet deg hva og hvordan, men ikke hvorfor. For å få en mer fullstendig forståelse av kundeopplevelsen og årsakene bak kundefrafall eller engasjement, trenger du en produkt- og kundeanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics.

Dette gir deg ikke bare direkte innsikt i kundelojalitet, men også

• Nøyaktig innsikt på tvers av kanaler (fordi den fungerer på toppen av datavarehuset ditt)
• Muligheten til å utforske data fritt for å besvare dine egne hypoteser
• En oversiktlig, tidsstyrt 360-graders oversikt over brukeratferd
• Muligheten til å lage tilpassede rapporter som tar hensyn til foranderlige data
• Selvbetjent trakt-, sti- og kohortanalyse