Churn rate (в переводе с англ. — «коэффициент оттока») — это показатель, отражающий долю клиентов, пользователей или подписчиков, которые прекратили пользоваться продуктом, сервисом или услугой за определённый период времени. Он используется для оценки способности компании удерживать свою аудиторию и часто применяется в бизнесах с подписочной моделью: SaaS, телеком, банковский сектор, стриминговые платформы, страхование, образовательные онлайн-сервисы и другие.

Зачем нужен churn rate

1. Оценка лояльности клиентов.
Высокий churn может сигнализировать о проблемах с продуктом, ценой, качеством обслуживания или удовлетворённостью пользователей. Это один из ключевых индикаторов оттока.

2. Прогнозирование выручки.
Churn напрямую влияет на LTV (Lifetime Value) — общую прибыль от одного клиента за всё время его использования продукта. Чем выше churn, тем меньше LTV.

3. Анализ эффективности маркетинга.
Даже если вы эффективно привлекаете новых пользователей, при высоком churn маркетинг становится нерентабельным — клиенты не задерживаются.

4. Управление ростом.
Даже при бурном росте базы клиентов, высокая скорость оттока может "съедать" весь прогресс. Отслеживание churn помогает более точно планировать бизнес-стратегию.

Базовая формула churn rate

Churn Rate=(Количество ушедших клиентов за периодОбщее количество клиентов в начале периода)×100Churn\ Rate = \left( \frac{\text{Количество ушедших клиентов за период}}{\text{Общее количество клиентов в начале периода}} \right) \times 100

Пример:
Допустим, на начало месяца у компании было 500 клиентов. За месяц 35 клиентов отменили подписку или перестали пользоваться сервисом.

Churn Rate=(35500)×100=7%Churn\\ Rate = \\left( \\frac{35}{500} \\right) \\times 100 = 7\\%

Вариации расчёта churn rate

Существует несколько видов churn rate в зависимости от контекста:

1. Customer churn (отток клиентов)
Наиболее часто используемая метрика, особенно в SaaS или телеком-индустрии.

Формула та же:

Churn Rate=(Ушедшие клиентыКлиенты в начале периода)×100Churn\\ Rate = \\left( \\frac{\\text{Ушедшие клиенты}}{\\text{Клиенты в начале периода}} \\right) \\times 100  

2. Revenue churn (отток выручки)
Показывает, сколько процентов от ежемесячной выручки было потеряно из-за ухода клиентов или снижения тарифов.

Revenue Churn=(Потерянная MRRНачальная MRR)×100Revenue\\ Churn = \\left( \\frac{\\text{Потерянная MRR}}{\\text{Начальная MRR}} \\right) \\times 100  

Пример:
MRR (monthly recurring revenue — ежемесячная повторяющаяся выручка) на начало месяца составляла $40,000. Из них $5,000 потеряны из-за ухода клиентов.

Revenue Churn=(5,00040,000)×100=12.5%Revenue\\ Churn = \\left( \\frac{5,000}{40,000} \\right) \\times 100 = 12.5\\%  

3. Logo churn (логотипный отток)
Используется в B2B, где клиенты — это компании. Считается число ушедших организаций, а не отдельных пользователей.

4. Gross churn и Net churn

• Gross churn — процент потерь без учёта возвратов, кросс-продаж или апгрейдов.

• Net churn — учитывает, что часть потерь могла быть компенсирована апселами:

Net Revenue Churn=(Потерянная выручка−АпсейлыНачальная выручка)×100Net\ Revenue\ Churn = \left( \frac{\text{Потерянная выручка} - \text{Апсейлы}}{\text{Начальная выручка}} \right) \times 100 Какой churn считается нормальным

Норма зависит от отрасли и типа клиентов (B2B или B2C):

Для молодого продукта churn может быть выше — это нормальный этап поиска product-market fit. Однако если показатель остаётся высоким длительное время, это повод для анализа.

Особенности и нюансы

1. Хард vs софт churn

• Hard churn — клиент полностью ушёл: удалил аккаунт, отписался.

• Soft churn — клиент не удалил аккаунт, но перестал быть активным или платящим.

2. Активность ≠ churn
Неактивный пользователь не всегда является "ушедшим". Например, подписчик может временно не пользоваться сервисом, но планирует вернуться.

3. Период расчёта
Churn можно считать на разных временных интервалах: ежедневно, ежемесячно, квартально или ежегодно. Для SaaS чаще всего используют месячный показатель.

4. Новые пользователи
Некоторые считают churn только по "старым" пользователям, исключая новых (например, в первых 7 днях).

Как анализировать и визуализировать churn

1. Когортный анализ
Пользователи группируются по дате регистрации, и отслеживается их поведение со временем. Это позволяет понять, как долго остаются активными клиенты из разных когорт.

2. Воронка удержания
Показывает, как постепенно сокращается база пользователей на каждом этапе: регистрация → активация → оплата → повторное использование и т. д.

3. Churn heatmap
Визуализация оттока по разным сегментам: возраст, тариф, география, канал привлечения и т.п.

SQL-пример расчёта churn rate

-- Рассчёт месячного churn

SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS churned_users,
(SELECT COUNT(DISTINCT user_id)
FROM users
WHERE registration_date <= '2024-06-01') AS users_at_start,
100.0 \* COUNT(DISTINCT user_id) /
(SELECT COUNT(DISTINCT user_id)
FROM users
WHERE registration_date <= '2024-06-01') AS churn_rate_percent
FROM users
WHERE last_active_date < '2024-07-01'
AND last_active_date >= '2024-06-01';

Этот запрос показывает, какой процент пользователей прекратил активность в июне, при этом оставаясь активным до июня (то есть не были новыми в июне).

Как можно снизить churn

• Улучшить онбординг. Чем быстрее пользователь получает ценность, тем меньше шанс, что он уйдёт.

• Работа с сигналами churn. Предиктивные модели на основе поведения пользователей (падение активности, снижение времени использования, отмена платежей).

• Опросы и обратная связь. Выяснение причин ухода.

• Ретеншн-кампании. E-mail- и push-уведомления, персональные предложения, программы лояльности.

• Сегментация клиентов. Работа с наиболее уязвимыми или прибыльными группами пользователей.

• Анализ UX и багов. Часто churn связан с неудобным интерфейсом или техническими сбоями.