อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นตัวชี้วัดที่บอกจำนวนคนที่ยกเลิกความสัมพันธ์กับธุรกิจในช่วงใดช่วงเวลาหนึ่ง อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าให้ข้อมูลเชิงลึกกับธุรกิจเกี่ยวกับการรักษาลูกค้าและความพึงพอใจของลูกค้า และมีประโยชน์อย่างยิ่งต่อธุรกิจแบบสมัครใช้บริการ อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่สูงอาจส่งสัญญาณถึงปัญหาที่ซ่อนอยู่เกี่ยวกับสินค้าหรือบริการ การบริการลูกค้า หรือความพึงพอใจของลูกค้าโดยรวม ส่วนอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่ต่ำอาจบ่งชี้ว่าธุรกิจรักษาฐานลูกค้าไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ซึ่งการจะบอกว่าอะไรทำให้เกิดอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่ "ดี" ก็ไม่ใช่เรื่องง่าย เกณฑ์เปรียบเทียบแตกต่างกันไปตามอุตสาหกรรม โดบบริษัทที่ทำธุรกิจแบบธุรกิจต่อธุรกิจ (B2B) มีแนวโน้มที่จะมีอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของลูกค้าที่ต่ำ กว่าธุรกิจแบบสมัครใช้บริการที่ติดต่อกับผู้บริโภคโดยตรง (DTC) เป็นต้น และแม้แต่ในอุตสาหกรรมเดียวกันก็อาจมีความแตกต่างกันได้มาก การรู้วิธีคำนวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของคุณเอง วิธีการลดอัตราการเลิกใช้บริการ และวิธีการนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจจึงเป็นสิ่งสำคัญ นี่คือสิ่งที่คุณควรรู้

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• จะคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยอย่างไร
  
• อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเฉพาะอุตสาหกรรม
  
• ภาพรวมของตัวชี้วัด SaaS
  
• ทําไมอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยจึงสําคัญต่อธุรกิจแบบสมัครใช้บริการ
  
• วิธีที่ธุรกิจสามารถใช้อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยได้
  
• ข้อจํากัดในการใช้อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นตัวชี้วัด
  
• วิธีการปรับปรุงอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ย
  

จะคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยอย่างไร

ต่อไปนี้คือวิธีการคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยสําหรับระยะเวลาหนึ่งๆ

• คํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าในแต่ละรอบเวลา: ขั้นแรกให้คํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าในแต่รอบเวลาในกรอบเวลาที่คุณกําลังตรวจสอบ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าต่อเดือนโดยเฉลี่ยใน 1 ปี คุณจะต้องคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ารายเดือนของแต่ละเดือน คุณสามารถคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าได้โดยการหารจํานวนลูกค้าที่สูญเสียไปในรอบเวลาที่กําหนดด้วยจํานวนลูกค้าตอนต้นรอบเวลานั้น แล้วนําตัวเลขนั้นมาคูณด้วย 100 เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เป็นเปอร์เซ็นต์

• รวมอัตราการเลิกใช้บริการทั้งหมด: บวกรวมอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของทุกรอบเวลาที่คุณคำนวณ หากเป็นการคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าต่อเดือนโดยเฉลี่ยในหนึ่งปี คุณจะต้องบวกอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของแต่ละเดือนทั้ง 12 เดือน

• หารด้วยจํานวนรอบเวลา: หารผลรวมของอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าด้วยจํานวนรอบเวลาที่คุณจะพิจารณา สำหรับการประเมินอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเฉลี่ยรายเดือนในช่วงเวลาหนึ่งปี ให้คุณนำผลรวมของอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าทั้ง 12 เดือนมาหารด้วย 12

การคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยแทนที่จะใช้อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าต่อเดือนหรือต่อไตรมาส ช่วยให้คุณเข้าใจถึงอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของลูกค้าตามปกติได้ดีขึ้น ซึ่งช่วยลดความผันผวนที่อาจเกิดขึ้นในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งลง การคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าหลายๆ แบบอาจช่วยประเมินปัจจัยอื่นนอกเหนือจากลูกค้าทั้งหมดที่สูญเสียไป ตัวอย่างเช่น การคำนวณแบบอื่นอาจใช้พิจารณาจํานวนสัญญาที่คาดการณ์ว่าจะต่ออายุ หรือที่เรียกว่าอัตราการต่ออายุคาดการณ์ หรือตรวจสอบอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าในระดับค่าบริการต่างๆ เพื่อดูว่ามีการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าในระดับราคาที่สูงขึ้นหรือไม่ การดูอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแบบลงรายละเอียดอาจต้องแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มประชากรเป็นกลุ่มตามเวลาที่ลงทะเบียน ข้อกําหนดในสัญญา หรือระดับค่าบริการของลูกค้า แล้วจึงคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแยกตามกลุ่มเพื่อทําความเข้าใจว่าปัจจัยต่างๆ มีผลต่อการเลิกใช้บริการอย่างไร

ต่อไปนี้คือรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแบบต่างๆ

การคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจากการต่ออายุสัญญา

สูตร: อัตราการเลิกใช้บริการ/ (จํานวนสัญญาที่ไม่ได้ต่ออายุ / จํานวนสัญญาทั้งหมดที่มีผลอยู่ตั้งแต่ต้น) × 100

ตัวอย่าง: หากคุณเริ่มต้นด้วยสัญญารายปี 100 สัญญาและมี 20 สัญญาที่ไม่ต่ออายุตอนสิ้นปี อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าต่อปีของคุณคือ (20/100) × 100 = 20%

การคํานวณอัตราการต่ออายุคาดการณ์

สูตร: อัตราการต่ออายุคาดการณ์ = (จํานวนสัญญาที่มีผลอยู่ทั้งหมด / จํานวนสัญญาที่คาดว่าจะต่ออายุ) × 100

ตัวอย่าง: หากคุณมีสัญญา 100 ฉบับโดยคาดว่า 80 ฉบับจะมีการต่ออายุ อัตราการต่ออายุคาดการณ์ก็จะเป็น (80/100) × 100 = 80% อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจะเป็น 100% - 80% = 20%

อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเฉพาะอุตสาหกรรม

เกณฑ์เปรียบเทียบอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแตกต่างไปกันตามอุตสาหกรรม ต่อไปนี้คือภาพรวมเกี่ยวกับอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยเฉพาะอุตสาหกรรมบางส่วน (ณ เดือนเมษายน 2024):

ภาพรวมของตัวชี้วัด SaaS

สําหรับธุรกิจ SaaS อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นเพียงหนึ่งในตัวชี้วัดสําคัญที่มีอยู่มากมาย แม้ว่าอัตราการเลิกใช้บริการโดยเฉลี่ยจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการรักษาลูกค้าและความภักดีของลูกค้าโดยตรง แต่การเปรียบเทียบอัตรานี้กับตัวชี้วัดของ SaaSอื่นๆ เช่น ต้นทุนการหาลูกค้าใหม่ (CAC), มูลค่าตลอดช่วงอายุ (LTV), รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือน (MRR), ความพึงพอใจของลูกค้า, คะแนนผู้สนับสนุนสุทธิ (NPS), และรายรับจากการขยายการขาย จะให้มุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับสถานะและแนวโน้มการเติบโตของธุรกิจ ต่อไปนี้คือสรุปตัวชี้วัดของ SaaS ที่สําคัญอื่นๆ และความสัมพันธ์กับอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ย

อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยคือเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่ยกเลิกการสมัครใช้บริการในกรอบระยะเวลาหนึ่ง ในการคํานวณ ให้หารจํานวนลูกค้าที่เลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าในช่วงเวลาหนึ่งๆ ด้วยจํานวนลูกค้าทั้งหมดในตอนต้นของรอบเวลา แล้วคูณด้วย 100 ตัวอย่างเช่น หากบริษัท SaaSแห่งหนึ่งเริ่มต้นเดือนด้วยลูกค้าจำนวน 100 รายแล้วเสียลูกค้าไป 5 รายในตอนสิ้นเดือน อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าก็จะเป็น (5/100) x 100 = 5%

อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นข้อมูลบ่งชี้ความสามารถในการรักษาลูกค้าของธุรกิจ ซึ่งอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่สูงอาจเป็นสัญญาณของปัญหาเกี่ยวกับสินค้าหรือบริการที่ซ่อนอยู่

ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าใหม่ (CAC)

CAC จะวัดค่าใช้จ่ายรวมในการหาลูกค้าใหม่หนึ่งราย ซึ่งรวมถึงค่าใช้จ่ายด้านการตลาดและการขาย CAC เน้นการได้ลูกค้ามาใหม่ในตอนแรกในขณะที่อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจะวัดการรักษาลูกค้า หากการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าสูง ผลตอบแทนจากการลงทุนหาลูกค้าใหม่ก็จะลดลง ธุรกิจจะต้องรักษาสมดุลระหว่างการหาลูกค้าใหม่กับการรักษาลูกค้าเดิมเพื่อสถานะทางการเงินโดยรวม

มูลค่าตลอดช่วงอายุ (LTV)

LTVคือรายรับรวมที่ธุรกิจสามารถคาดหวังได้จากบัญชีลูกค้าหนึ่งบัญชีตลอดระยะความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับบริการ อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่สูงจะลดอายุการเป็นลูกค้าโดยเฉลี่ย ซึ่งเป็นการลด LTV ในขณะที่อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่ต่ำอาจบ่งชี้ถึง LTV ที่สูงขึ้น

รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือน (MRR)

MRR คือรายรับที่ธุรกิจ SaaS คาดว่าจะได้รับจากลูกค้าทุกเดือน การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจะส่งผลต่อ MRR โดยตรง เนื่องจากลูกค้าที่สูญเสียไป ทําให้รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือนลดลง การติดตาม MRR ควบคู่กับอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลกระทบต่อรายรับจากการสูญเสียลูกค้าโดยเฉพาะ

ความพึงพอใจของลูกค้าและคะแนนผู้สนับสนุนสุทธิ (NPS)

ความพึงพอใจของลูกค้าและ NPS เป็นตัววัดความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า NPS ประเมินความเป็นไปได้ที่ลูกค้าจะแนะนําบริการให้แก่บุคคลอื่น ตัวชี้วัดเหล่านี้ใช้บ่งชี้เบื้องต้นถึงโอกาสที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการ โดยลูกค้าที่ไม่พึงพอใจหรือคะแนน NPS ที่ต่ำบ่งชี้ได้ว่าอัตราการเลิกใช้บริการคาดว่าจะสูงขึ้น เพราะลูกค้าที่ไม่พอใจมักมีแนวโน้มที่จะจากไป

รายรับจากการขยายการขาย

รายรับจากการขยายการขายเป็นตัวชี้วัดที่ติดตามรายรับเพิ่มเติมจากลูกค้าปัจจุบัน ตั้งแต่การขายต่อยอด การขายที่เกี่ยวโยง หรือการอัปเกรด รายรับจากการขยายการขายชดเชยผลกระทบจากการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยการเพิ่มรายรับจากลูกค้าที่เหลือ ซึ่งแสดงว่าการให้ความสําคัญกับการเติบโตของบัญชีลูกค้าที่มีอยู่ช่วยบรรเทาผลกระทบจากการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าได้

เหตุใดอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยจึงสําคัญต่อธุรกิจแบบสมัครใช้บริการ

อัตราการเลิกใช้บริการโดยเฉลี่ยมีความสําคัญอย่างยิ่งต่อธุรกิจที่มีรายได้จากการสมัครใช้บริการ เนื่องจากส่งผลโดยตรงต่อรายได้และศักยภาพของธุรกิจในระยะยาว อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าช่วยให้ธุรกิจทราบถึงปัญหาที่ซ่อนอยู่ได้ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องผลิตภัณฑ์ การบริการลูกค้า ราคา หรือความเหมาะกับตลาด และปรับกลยุทธ์เพื่อปรับปรุงการรักษาลูกค้า และผลประกอบการของธุรกิจ

อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าส่งผลการดําเนินธุรกิจในด้านต่อไปนี้

• ความสามารถในการคาดการณ์รายรับ: ธุรกิจแบบสมัครใช้บริการต้องพึ่งพากระแสรายรับจากการเรียกเก็บเงินตามแบบแผนล่วงหน้าที่คาดการณ์ได้ อัตราการเลิกใช้บริการจะส่งผลต่อความสามารถในการคาดการณ์เนื่องจากอัตราการเลิกใช้บริการที่สูงขึ้นหมายถึงรายได้ที่มั่นคงน้อยลง ทําให้การวางแผนการลงทุนหรือค่าใช้จ่ายในอนาคตเป็นเรื่องท้าทายสำหรับธุรกิจ

• ค่าใช้จ่ายในการรักษาลูกค้า: การหาลูกค้าใหม่มักมีต้นทุนสูงกว่าการรักษาลูกค้าที่มีอยู่ อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่สูงบ่งชี้ว่าธุรกิจกำลังสูญเสียลูกค้าในอัตราที่เร็วกว่าการได้ลูกค้าใหม่ ทำให้มีต้นทุนการหาลูกค้าใหม่เพิ่มขึ้นเพื่อรักษาระดับรายรับไว้

• ความสามารถในการทํากําไร: ความสามารถในการทํากําไรของธุรกิจแบบสมัครสมาชิกมักต้องอาศัยความสัมพันธ์กับลูกค้าในระยะยาว ยิ่งลูกค้าใช้บริการนานขึ้นเท่าใด ก็จะทําให้กําไรมากขึ้นเท่านั้น เนื่องจากต้นทุนเริ่มแรกในการหาลูกค้าจะถูกเฉลี่ยในระยะเวลาที่ยาว อัตราการเลิกใช้บริการสูงทําให้อายุการเป็นลูกค้าสั้นลง ซึ่งส่งผลต่อความสามารถในการทํากําไรโดยรวม

• ตัวชี้วัดการเติบโต: สําหรับธุรกิจแบบสมัครใช้บริการ การเติบโตหมาคือสมดุลระหว่างการเพิ่มจำนวนลูกค้าใหม่กับการรักษาลูกค้าเดิมเอาไว้ อัตราการเลิกใช้บริการสูงเป็นการหักล้างผลที่ได้จากการการได้ลูกค้าใหม่ ทําให้การเติบโตหยุดนิ่งหรือลดลง

• ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความพึงพอใจของลูกค้า: อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอาจเป็นตัวแทนที่บ่งบอกความพึงพอใจของลูกค้า หากลูกค้าจํานวนมากจากไป อาจบ่งชี้ว่าสินค้าหรือบริการมีปัญหา เช่น ขาดคุณค่า การสนับสนุนลูกค้าไม่ดี หรือความคาดหวังของลูกค้าไม่ได้รับการตอบสนอง

• การประเมินมูลค่าธุรกิจ: สําหรับนักลงทุนและผู้มีส่วนได้เสีย อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นสิ่งบ่งชี้หลักถึงสถานะของธุรกิจและแนวโน้มในระยะยาว อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่ต่ําบ่งชี้ว่าโมเดลธุรกิจนั้นยั่งยืน ซึ่งอาจดึงดูดความสนใจด้านการลงทุนและความร่วมมือทางธุรกิจได้

ธุรกิจจะใช้อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยอย่างไร

ต่อไปนี้คือข้อมูลเจาะลึกว่าธุรกิจใช้อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ยในเชิงกลยุทธ์อย่างไร

• การวิเคราะห์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแบบแบ่งส่วน: แทนที่จะพิจารณาอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นตัวชีวัดเดี่ยวๆ ธุรกิจควรแบ่งการพิจารณาแยกตามกลุ่มลูกค้า สายผลิตภัณฑ์ หรือภูมิภาคต่างๆ วิธีนี้จะทำให้เห็นรูปแบบหรือแนวโน้มที่มองไม่เห็นในระดับรวม ตัวอย่างเช่น อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่สูงขึ้นในส่วนใดส่วนหนึ่งอาจบ่งบอกสินค้าที่นำเสนอกับความคาดหวังของลูกค้าไม่สอดคล้องกัน หรือเผยให้เห็นความท้าทายในบางตลาดโดยเฉพาะ

• โมเดลการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแบบคาดการณ์: ธุรกิจสามารถคาดการณ์โอกาสการเลิกใช้บริการในระดับลูกค้ารายคนได้ด้วยการผสานข้อมูลอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ากับเครื่องมือการวิเคราะห์ขั้นสูงและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ข้อมูลคาดการณ์เชิงลึกนี้ช่วยให้ใช้กลยุทธ์สร้างความผูกพันกับลูกค้าเชิงรุกได้ โดยทำโครงการริเริ่มเพื่อรักษาลูกค้าโดยกำหนดเป้าหมายไปที่ลูกค้าที่มีความเสี่ยงก่อนที่ลูกค้าจะตัดสินใจจากไป

• ส่งสัญญาณเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์: อัตราการเลิกใช้บริการสูงอาจเป็นอาการของปัญหาเกี่ยวกับสินค้าหรือบริการในระดับลึก ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเพื่อจัดลําดับความสําคัญในการพัฒนาหรือปรับปรุงประสิทธิภาพสินค้า โดยออกแผนงานผลิตภัณฑ์เพื่อรับมือกับสาเหตุที่แท้จริงที่ทำให้เกิดความไม่พึงพอใจของลูกค้า

• การเพิ่มประสิทธิภาพ CLTV: การทําความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการเลิกใช้บริการกับมูลค่าตลอดอายุการเป็นลูกค้า (CLTV) อาจนำไปสู่งการทำโมเดลทางการเงินและการวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น ธุรกิจสามารถแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามความสามารถในการทํากําไร รวมถึงแนวโน้มการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า แล้วปรับแต่งกลยุทธ์เพื่อเพิ่ม CLTV ในกลุ่มต่างๆ

• ข้อมูลความสําเร็จของลูกค้า: ธุรกิจควรมองอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นส่วนหนึ่งของชุดตัวชี้วัดความสําเร็จของลูกค้าในภาพรวม การนำอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ามาใช้ร่วมกับตัวชี้วัดอื่นๆ เช่น คะแนนผู้สนับสนุนสุทธิ (NPS), คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT) หรือคะแนนความพยายามของลูกค้า (CES) ช่วยให้ธุรกิจได้มุมมองหลากหลายเกี่ยวกับสภาพการณ์ของลูกค้า และคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าได้แม่นยำขึ้น

• การจัดการบัญชีเชิงกลยุทธ์: สําหรับธุรกิจ SaaS แบบ B2B ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอัตราการเลิกใช้บริการจะช่วยระบุบัญชีที่มีความเสี่ยงสูงที่จะเลิกใช้บริการ ทำให้สามารถพัฒนาแผนสร้างการความผูกพันที่จัดทำเพื่อรักษาลูกค้าโดยเฉพาะ โดยมุ่งเน้นให้เห็นคุณค่าและช่วยให้ลูกค้าบรรลุเป้าหมาย

• อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าและตำแหน่งทางการตลาด: อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอาจส่งสัญญาณถึงแรงกดดันจากการแข่งขันหรือการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อีกด้วย การวิเคราะห์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าในบริบทความเคลื่อนไหวในตลาดทำให้สามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการวางตำแหน่งทางการตลาดและปรับปรุงการนำเสนอคุณค่าได้

• การผสานการทำงานกับระบบวงจรคําติชม: การวิเคราะห์อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าควรเข้าไปอยู่ในวงจรคําติชมซึ่งติดตามข้อมูลเชิงลึกลูกค้าที่จากไป แล้วผนวกรวมกันเพื่อทำให้เกิดกระบวนการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องทั้งในด้านการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การตลาด การขาย และบริการลูกค้า

• นักลงทุนสัมพันธ์: สําหรับบริษัท SaaSที่มีการซื้อขายหุ้นในตลาดหลักทรัพย์หรือได้รับการสนับสนุนจากธุรกิจเงินร่วมลงทุน การจัดการและการสื่อสารเกี่ยวกับอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพมีผลต่อการรับรู้ของนักลงทุนและการประเมินมูลค่าของบริษัท การจัดการกลยุทธ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอย่างโปร่งใสและจัดทำกลยุทธ์เพื่อการปรับปรุงสามารถสร้างความมั่นใจให้นักลงทุนได้

• การปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับและความปลอดภัยของข้อมูล: ในอุตสาหกรรมบางประเภท อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่สูงอาจสะท้อนถึงข้อกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลหรือการปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับของอุตสาหกรรม การรับรู้และจัดการกับข้อกังวลเหล่านี้จะช่วยลดอัตราการเลิกใช้บริการและยกระดับชื่อเสียงและความน่าเชื่อถือของธุรกิจ

ข้อจํากัดในการใช้อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นตัวชี้วัด

แม้อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจะเป็นตัวชี้วัดที่สําคัญสําหรับธุรกิจ SaaS แต่กมาพร้อมกับข้อจํากัด ต่อไปนี้คือข้อจํากัดโดยสรุปของการพึ่งพาอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเพียงอย่างเดียว

• ขาดความลึกในเชิงบริบท: อัตราการเลิกใช้บริการจะแสดงข้อมูลสรุปเกี่ยวกับการดําเนินธุรกิจหนึ่งด้านแต่ขาดมิติความลึกว่าทำไมลูกค้าจึงจากไป หากไม่รู้สาเหตุที่แท้จริง ธุรกิจก็อาจจะปรับใช้กลยุทธ์เพื่อลดอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าได้ลำบาก

• ข้อมูลเชิงลึกแบบรวมกับแบบเฉพาะกลุ่ม: อัตราการเลิกใช้บริการโดยรวมอาจซ่อนรูปแบบที่แตกต่างในหลายกลุ่มลูกค้า สายผลิตภัณฑ์ หรือภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ ข้อมูลแบบรวมอาจทําให้ธุรกิจตัดสินใจโดยมีข้อมูลที่ผิดหากไม่มีการซอยข้อมูลออกเป็นหลายๆ กลุ่ม

• ความไวต่อช่วงเวลา: อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอาจผันผวนเพราะปัจจัยตามฤดูกาล เงื่อนไขของตลาด หรือเหตุการณ์ประเภทครั้งเดียว รูปแบบที่แตกต่างแค่ระยะสั้นอาจนำไปสู่การตอบสนองแบบไม่ทันเตรียมตัว เว้นแต่จะมีการพิจารณาตัวชี้วัดนี้ในบริบทของภาพรวมที่กว้างขึ้น

• วงจรการเป็นลูกค้า: อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าไม่มีการแยกแยะลูกค้าใหม่และคนที่เป็นลูกค้ามานาน การสูญเสียคนที่เป็นลูกค้ามาอย่างยาวนานอาจมีผลกระทบต่อธุรกิจต่างจากการสูญเสียลูกค้ารายใหม่

• ปริมาณเทียบกับความแตกต่างของคุณค่า: โดยปกติอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจะนับลูกค้าโดยไม่พิจารณาคุณค่าที่ลูกค้าแต่ละรายมอบให้ แม้ว่าการสูญเสียลูกค้าที่มีมูลค่าสูงจะส่งผลกระทบมากกว่าการสูญเสียลูกค้าที่มีมูลค่าต่ำ แต่อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเพียงอย่างเดียวไม่ได้เก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแบบนี้ไว้

• การจดจ่อกับด้านลบ: การให้ความสําคัญกับอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ามากเกินไปอาจทําให้ธุรกิจให้ความสำคัญกับการรักษาลูกค้ามากกว่าการหาลูกค้าใหม่หรือการขยายธุรกิจมากเกินไป ซึ่งทำให้ความริเริ่มด้านการเติบโตคับแคบ

• การปฏิบัติงานแบบแบ่งแยก: อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอาจดูแลโดยทีมหนึ่ง (เช่น ความสําเร็จของลูกค้า) ซึ่งส่งผลให้มีการตีความและดําเนินการแบบแยกส่วน เพื่อให้มีการดำเนินการกับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพ จะต้องมีการผสานข้อมูลกับทุกแผนก เพื่อนำมาใช้กับทุกด้านตั้งแต่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ไปจนถึงกลยุทธ์การตลาด

• ความล่าช้าของผลตอบรับ: อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นตัวชี้วัดที่ล่าช้า เพราะกว่าจะสะท้อนถึงปัญหา ธุรกิจก็อาจสูญเสียลูกค้าไปแล้วเป็นจำนวนมาก การพึ่งพาผลตอบรับในรูปแบบอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเพียงอย่างเดียวอาจทําให้ตอบสนองต่อปัญหาที่เกิดขึ้นหรือปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดล่าช้า

• ระดับความผูกพันของลูกค้า: อัตราการเลิกใช้บริการจะไม่แยกแยะระหว่างลูกค้าที่ผูกพันกับไม่ผูกพันก่อนที่จะเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า การทําความเข้าใจระดับความผูกพันอาจทําให้ได้ข้อมูลเชิงลึกปลีกย่อยที่เกี่ยวกับความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าและโอกาสในการแก้ไข

• การไม่ชอบความเสี่ยง: บางครั้งการจดจ่อกับการลดอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ามากเกินไปอาจทำให้ธุรกิจกลัวความเสี่ยงมากเกินไป ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคต่อการสร้างนวัตกรรม ธุรกิจอาจลังเลที่จะเปลี่ยนแปลงตามที่จำเป็นหรือนำฟีเจอร์ใหม่ๆ ที่เป็นประโยชน์ในระยะยาวมาใช้เพราะกลัวว่าอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าจะเพิ่มขึ้นในระยะสั้น

หากต้องการเอาชนะข้อจํากัดเหล่านี้ ธุรกิจต่างๆ ควรผสานข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ากับตัวชี้วัดอื่นๆ คําติชมเชิงคุณภาพ และการวิเคราะห์ตลาด แนวทางแบบองค์รวมนี้ช่วยให้ทำกลยุทธ์ได้อย่างมีข้อมูลและเข้าใจถึงความละเอียดอ่อน

วิธีเพิ่มอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยเฉลี่ย

ทําความรู้จักลูกค้าของคุณ

ดูเหตุผลว่าทําไมลูกค้าประเภทต่างๆ จึงใช้สินค้าของคุณ แล้วปรับแต่งบริการให้ตรงตามความต้องการเฉพาะเจาะจงของลูกค้า หากลูกค้าตัดสินใจที่จะเลิกใช้บริการ ให้สอบถามถึงประสบการณ์ของลูกค้าเพื่อทําความเข้าใจว่าคุณควรต้องเปลี่ยนแปลงสิ่งใดบ้าง

วิธีการทํา:

• สัมภาษณ์เพื่อเรียนรู้ความต้องการและความชอบของลูกค้า
  
• แบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมหรือรูปแบบการใช้งานเพื่อออกแบบบริการหรือสินค้าที่ปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้าโดยเฉพาะมากขึ้น
  
• เมื่อลูกค้ายกเลิกการสมัครใช้บริการ ให้ทําแบบสํารวจอย่างง่ายที่ไม่บังคับให้ต้องทำเพื่อให้ลูกค้าบอกเหตุผล
  
• วิเคราะห์ความคิดเห็นเมื่อเลิกใช้บริการเพื่อหารูปแบบหรือปัญหาที่เกิดซ้ำ
  

ระบุหาลูกค้าที่มีความเสี่ยง

ใช้ข้อมูลของคุณเพื่อเพื่อหาสัญญาณว่าลูกค้าอาจกําลังคิดที่จะเลิกใช้บริการ ติดต่อลูกค้าเหล่านี้เพื่อดูว่าจะปรับปรุงประสบการณ์ให้ได้อย่างไร

วิธีการทํา:

• ติดตามตรวจสอบรูปแบบการใช้งานแล้วเฝ้าระวังบัญชีที่มีกิจกรรมลดลง
  
• ตั้งค่าการแจ้งเตือนให้ทีมของคุณทราบเมื่อลูกค้ามีการโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์น้อยลง
  

ช่วยให้ลูกค้าประสบความสําเร็จ

ตรวจสอบว่าลูกค้าได้รับสิ่งที่ต้องการจากผลิตภัณฑ์ของคุณ ซึ่งอาจจะหมายถึงการให้คําแนะนําหรือการฝึกอบรมเพื่อให้ลูกค้าได้รับประโยชน์สูงสุดจากผลิตภัณฑ์ของคุณ

วิธีการทํา:

• ทำบทแนะนําการใช้งาน คู่มือ หรือจัดสัมมนาผ่านเว็บให้กับลูกค้า
  
• มีบริการช่วยเหลือหรือฝ่ายสนับสนุนลูกค้าซึ่งสามารถตอบคําถามได้อย่างรวดเร็ว
  

ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของคุณ

อัปเดตและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นประจํา โดยพิจารณาจากวิธีการใช้บริการของลูกค้าและความคิดเห็นที่ลูกค้าให้ เมื่อลูกค้าให้คําติชม จงให้ความสําคัญและนำคำแนะนำมาพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้ดีขึ้น

วิธีการทํา:

• นําระบบวงจรคำติชมอย่างง่ายมาใช้ ซึ่งลูกค้าสามารถแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับสินค้าหรือบริการของคุณได้ง่าย
  
• ตรวจสอบความคิดเห็นและดําเนินการตามขั้นตอนที่ทำได้เพื่อแก้ไขข้อกังวลทั่วไปและตอบสนองความต้องการใหม่ของลูกค้า
  
• พิจารณาเพิ่มฟีเจอร์ที่มีผู้ขอบ่อย
  
• ทดสอบฟีเจอร์ใหม่ๆ กับลูกค้ากลุ่มเล็กก่อนที่จะเปิดตัวเต็มรูปแบบ เพื่อให้แน่ใจว่าฟีเจอร์เหล่านี้จะเพิ่มมูลค่าได้
  

คิดราคาแบบยืดหยุ่น

หากเป็นไปได้ ให้ทำตัวเลือกราคาหลายๆ แบบ เพื่อที่ลูกค้าจะได้เลือกสิ่งที่เหมาะกับตนเองที่สุด

วิธีการทํา:

• นำเสนอแพ็กเกจหรือระดับค่าบริการหลายๆ แบบเพื่อตอบโจทย์ความต้องการหรือขนาดของลูกค้าที่ต่างกัน
  
• พิจารณาให้ส่วนลดหรือข้อเสนอพิเศษสำหรับการใช้บริการระยะยาวเพื่อกระตุ้นการรักษาลูกค้า
  

ทํางานเป็นทีม

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกคนในธุรกิจของคุณ ไม่ใช่แค่ทีมขายหรือทีมบริการลูกค้า ตระหนักถึงความสำคัญของการทำให้ลูกค้าพึงพอใจ

วิธีการทํา:

• ตรวจสอบว่าสมาชิกทีมทุกคนเข้าใจบทบาทของตัวเองในการรักษาลูกค้าไว้
  
• สนับสนุนให้แผนกต่างๆ แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและร่วมกันทำกลยุทธ์ลดอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า
  

สร้างนวัตกรรมอยู่เสมอ

มองหาวิธีที่จะทําให้ผลิตภัณฑ์ของคุณดียิ่งขึ้นและตอบสนองกับความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

วิธีการทํา:

• คอยติดตามข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับแนวโน้มอุตสาหกรรมและคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลกระทบต่อความต้องการของลูกค้า
  
• ส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งนวัตกรรมที่พนักงานได้รับการกระตุ้นให้เสนอและพัฒนาแนวคิดใหม่ๆ
  

เลือกลูกค้าที่เหมาะสม

เน้นการดึงดูดลูกค้าที่ต้องการสิ่งที่คุณนําเสนอจริงๆ ลูกค้าที่ไม่ได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างเต็มที่มีแนวโน้มที่จะเลิกใช้ผลิตภัณฑ์

วิธีการทํา:

• จัดทำโปรไฟล์ลูกค้าเป้าหมายที่จะทำการตลาดด้วยให้ชัดเจน
  
• ปรับแต่งขั้นตอนการขายของคุณเพื่อดึงดูดลูกค้าที่จะได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ของคุณและเห็นคุณค่าของผลิตภัณฑ์
  

กระตุ้นให้ลูกค้าที่พึงพอใจบอกต่อ

หากลูกค้ารักผลิตภัณฑ์ของคุณ ให้กระตุ้นลูกค้าให้บอกต่อ คำบอกเล่าปากต่อปากในด้านดีจะช่วยดึงดูดลูกค้าใหม่ที่จะอยู่กับคุณนานๆ

วิธีการทํา:

• สร้างโปรแกรมแนะนําเพื่อนเพื่อตอบแทนลูกค้าที่ชวนให้คนอื่นมาลงทะเบียน
  
• ลงคำยืนยันจากลูกค้าหรือกรณีศึกษาต่างๆ ในเว็บไซต์ของคุณและในสื่อการตลาด