Customer Churn là gì? Cách quản lý và giảm thiểu Customer Churn

Hiểu biết về Customer Churn (tỷ lệ rời đi của khách hàng) là chìa khóa quan trọng giúp doanh nghiệp đánh giá chính xác mức độ trung thành và sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ. Bài viết này hướng dẫn cách tính toán, đánh giá và giảm thiểu Customer Churn, cũng như cung cấp chiến lược, công nghệ giúp doanh nghiệp quản lý tình hình kinh doanh.

Tìm hiểu thêm: Hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu là gì? 13 hệ quản trị CSDL phổ biến

1. Customer Churn là gì? 

1.1. Định nghĩa

Customer Churn, hay tỷ lệ rời đi của khách hàng là tỷ lệ phần trăm khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian xác định. Chỉ số này không chỉ giúp doanh nghiệp nhận diện tốc độ khách hàng rời bỏ mà còn là bản chất thể hiện khả năng sinh lời và độ phát triển bền vững của doanh nghiệp. 

1.2. Phân loại Customer Churn

Có hai loại Customer Churn, với mỗi loại có những nguyên nhân và giải pháp quản lý khác nhau:

• Voluntary Churn (Churn tự nguyện): Khi khách hàng tự quyết định dừng sử dụng dịch vụ do trải nghiệm không tốt hoặc tìm thấy ưu đãi tốt hơn.
• Involuntary Churn (Churn không tự nguyện): Xảy ra mà không có sự chủ động của khách hàng, thường do các vấn đề kỹ thuật hoặc lỗi thanh toán.

1.3. Đặc điểm

Customer Churn thường được theo dõi hàng tháng và báo cáo vào cuối mỗi tháng, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá sự tăng trưởng và sức khỏe của doanh nghiệp. Chỉ số không chỉ bao gồm việc khách hàng chuyển sang nhà cung cấp khác mà còn ở việc chấm dứt sử dụng dịch vụ mà không chuyển đổi.

Điều cần lưu ý là Customer Churn có sự biến đổi đáng kể giữa các ngành, do đó, việc hiểu biết sâu sắc về thị trường mục tiêu là chìa khóa để giảm thiểu tỷ lệ một cách chính xác hơn. Một tỷ lệ chấp nhận được đối với doanh nghiệp của bạn phụ thuộc vào lĩnh vực bạn đang hoạt động. 

Trong ngành SaaS (Phần mềm dưới dạng dịch vụ), Customer Churn hàng tháng khoảng 1% là bình thường, nhưng mục tiêu lý tưởng là dưới 3% để đảm bảo sự phát triển bền vững. Đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử, chỉ số này có thể cao hơn nhiều do sự cạnh tranh và lựa chọn phong phú. 

Netflix, với tỷ lệ churn 3.5% trong năm 2022, là ví dụ về một tỷ lệ churn thấp trong ngành dịch vụ Streaming, cho thấy mức độ trung thành cao từ khách hàng. Một vài ví dụ khác về tỷ lệ Customer Churn của các ngành có thể kể đến như: viễn thông (3%), fintech & ngân hàng (2-4%), dịch vụ bán lẻ (10-15%),… đã cho thấy sự khác biệt đối với mỗi lĩnh vực.

Tuy nhiên, việc đo lường và quản lý Customer Churn là bài toán khó bởi tính phức tạp trong việc định nghĩa và tính toán số lượng khách hàng, thời điểm xác định, kích thước mẫu và phân khúc khách hàng khác nhau.

Điều này yêu cầu doanh nghiệp phải áp dụng một phương pháp tính toán nhất quán, cũng như cân nhắc đến các yếu tố thời vụ và đặc thù của ngành. 

Tham khảo: Master Data Management là gì? Chi tiết về Quản lý dữ liệu chủ

2. Cách tính Customer Churn

Tính Customer Churn là bước quan trọng giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả kinh doanh. Bằng cách áp dụng một trong hai công thức đơn giản và điều chỉnh, bạn sẽ có cái nhìn chính xác về số lượng khách hàng mất đi.

2.1. Công thức đơn giản

Theo công thức đơn giản, Customer Churn được tính với các bước thực hiện như sau:

• Đầu tiên, chọn khoảng thời gian bạn muốn đánh giá, từ hàng tuần, hàng tháng đến hàng quý hoặc hàng năm. 
• Sau đó, xác định số lượng khách hàng ban đầu và số lượng khách hàng mất đi trong kỳ, rồi áp dụng công thức:

Customer Churn Rate = (Số người dùng rời đi / Số người dùng đầu kỳ) x 100%

Ví dụ minh họa:

Giả sử bạn đang quản lý một dịch vụ Streaming âm nhạc trực tuyến. Vào đầu tháng 1, bạn có tổng cộng 1000 người đăng ký. Tới cuối tháng, bạn nhận thấy có 100 người đã hủy đăng ký dịch vụ của mình. Áp dụng công thức đơn giản để tính Customer Churn Rate:

• Customer Churn Rate = (Số người dùng rời đi / Số người dùng đầu kỳ) x 100 = (100 / 1000) x 100% = 10%

Công thức này thuận tiện bởi bạn chỉ cần hai số liệu cơ bản để thực hiện. Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng, dù thuận tiện, công thức này có thể không phản ánh chính xác mức độ rời bỏ khi doanh nghiệp của bạn có tăng trưởng về số lượng người dùng, đặc biệt trong các giai đoạn mở rộng.

2.2. Công thức điều chỉnh

Công thức điều chỉnh của Customer Churn là được phát triển từ công thức đơn giản, mang lại độ chính xác cao hơn. Phương pháp này giúp bạn đánh giá mức độ tăng trưởng của người dùng trong một khoảng thời gian cụ thể, được tính theo công thức: 

Customer Churn Rate = Số người dùng rời đi / [(Số người dùng đầu tháng + Số người dùng cuối tháng)/2] * 100%

Ví dụ minh họa: 

Bảng minh họa cách áp dụng công thức điều chỉnh

Dựa vào các thông số đo được trên, ta tính được tỉ lệ Customer Churn như sau:

• Tháng 4: (40+10)/[(600+100)/2)] * 100%  = 14,3% 
• Tháng 5: (20+40)/[(650+350)/2)] * 100%  = 12%

3. Vì sao việc đánh giá Customer Churn quan trọng?

Việc đánh giá tỷ lệ Customer Churn không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về hoạt động kinh doanh mà còn mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp:

• Phản ánh tình hình kinh doanh: Customer Churn cung cấp cái nhìn tổng quát về tình hình kinh doanh, giúp nhận diện sớm các vấn đề tiềm ẩn hoặc cơ hội mới, qua đó hỗ trợ việc đưa ra quyết định chiến lược một cách kịp thời.
• Hiểu biết hành vi khách hàng: Phân tích nguyên nhân rời bỏ của khách hàng  giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và kỳ vọng, từ đó điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ cho phù hợp, nhằm tăng cường sự hài lòng và trung thành.
• Tối ưu hóa chiến lược marketing: Customer Churn giúp kiểm chứng hiệu quả của các hoạt động marketing, nhận diện các chiến lược thành công và điều chỉnh những chiến lược không mang lại kết quả.
• Tăng hiệu quả tài chính: Customer Churn tăng cường sức khỏe tài chính bằng cách duy trì doanh thu định kỳ và giảm chi phí thu hút khách hàng mới, qua đó tăng lợi nhuận và sự bền vững.

Xem thêm: CDP là gì? Vai trò, quy trình thiết lập CDP cho doanh nghiệp

4. Cách để quản lý và giảm thiểu Customer Churn

Quản lý và giảm thiểu Customer Churn đòi hỏi doanh nghiệp phải áp dụng các chiến lược hiệu quả, đặc biệt là các nhóm khách hàng khác nhau. Dưới đây là phân tích các biện pháp chính:

4.1. Đối với khách hàng mới:

• Cung cấp bản dùng thử miễn phí: Khách hàng tiềm năng có cơ hội kiểm tra sản phẩm, giảm tỷ lệ rời bỏ do không phù hợp.
• Thu thập dữ liệu người dùng sớm: Phân tích hành vi sử dụng để phát hiện và giải quyết vấn đề ngăn cản trải nghiệm tốt nhất.
• Trải nghiệm nhập môn tuyệt vời: Tạo trải nghiệm làm quen liền mạch với hướng dẫn trong ứng dụng để giữ chân người dùng mới.

4.2. Đối với khách hàng đang sử dụng dịch vụ:

• Xác định và khắc phục vấn đề giao diện: Nâng cao trải nghiệm người dùng qua giao diện thân thiện và dễ sử dụng.
• Thúc đẩy việc áp dụng tính năng: Khuyến khích khách hàng khám phá và sử dụng đầy đủ tính năng qua email, nhắn tin trong ứng dụng.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: Đa dạng kênh hỗ trợ và nhanh chóng giải quyết vấn đề giúp tăng cường sự hài lòng và trung thành.

4.3. Đối với khách hàng lâu năm:

• Thu thập và hành động theo phản hồi: Liên tục cải thiện sản phẩm dựa trên phản hồi từ khách hàng lâu năm để đáp ứng nhu cầu và kỳ vọng.
• Thưởng cho khách hàng trung thành: Chương trình khách hàng thân thiết và giới thiệu khuyến khích sự gắn bó và giảm tỷ lệ rời bỏ.
• Xây dựng quy trình xác định khách hàng có rủi ro: Chủ động tiếp cận khách hàng có nguy cơ rời bỏ, giữ chân họ qua tin nhắn được nhắm mục tiêu hoặc ưu đãi đặc biệt.

Đối với mỗi giai đoạn khách hàng, việc áp dụng chiến lược phù hợp giúp doanh nghiệp giảm thiểu tỷ lệ churn một cách hiệu quả, từ đó tăng cường sự trung thành và giá trị lâu dài từ khách hàng.

Tham khảo: Customer 360 là gì? Lợi ích và thách thức khi triển khai

5. Xây dựng hệ thống dự đoán  Customer Churn với nền tảng FPT.dPLAT

FPT.dPLAT là nền tảng dữ liệu hiện đại dựa trên công nghệ Big Data được xây dựng bởi FPT IS. FPT.dPlat đem đến giải pháp toàn diện trong việc thu thập, quản lý, khai thác và khai phá dữ liệu không giới hạn ở bất kỳ loại hình dữ liệu nào, quy mô dữ liệu lớn ra sao, tần suất xử lý nhanh tới mức nào. 

Một trong những ứng dụng của FPT.dPlat chính là Customer360 – phân tích hồ sơ khách hàng đa chiều với hơn 1200 chỉ số đánh giá và Customer Churn – Dự báo khả năng khách hàng dừng sử dụng sản phẩm/dịch vụ trong giai đoạn tiếp theo.

FPT.dPLAT có thể dự đoán Customer Churn với độ chính xác lên tới 75% cho ngân hàng và 50% cho dịch vụ thẻ tín dụng. Đồng thời, nền tảng này đề xuất các biện pháp tối ưu để giữ chân khách hàng và tích hợp các cải tiến vào hệ thống CRM hiện hững, từ đó tăng hiệu quả các chiến dịch marketing, và tối ưu hóa chi phí hoạt động qua các phương pháp:

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Điều chỉnh các dịch vụ, sản phẩm dựa trên nhu cầu và sở thích riêng của từng khách hàng.
• Giá trị gia tăng: Cung cấp các lợi ích, dịch vụ phụ trợ để tạo thêm giá trị cho khách hàng hiện tại.
• Tăng cường truyền thông: Duy trì liên lạc thường xuyên với khách hàng để hiểu và đáp ứng kỳ vọng của họ.

Việc quản lý Customer Churn không chỉ giúp tăng cường sự trung thành mà còn là một yếu tố quan trọng trong việc tăng cường lợi nhuận và sự phát triển bền vững cho doanh nghiệp.

Các bài viết liên quan:

• Big Data là gì? Đặc trưng, ứng dụng công nghệ của Big Data
• Học máy (Machine Learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

Qua bài viết trên, đội ngũ FPT IS đã phân tích chi tiết về Customer Churn, bao gồm định nghĩa, cách tính toán, và tầm quan trọng của việc quản lý cũng như giảm thiểu tỷ lệ Churn cho các doanh nghiệp đa ngành. Để tìm hiểu thêm về cách quản lý Customer Churn hiệu quả, hãy để lại thông tin TẠI ĐÂY để được đội ngũ chuyên gia FPT IS tư vấn và nhận demo miễn phí.

Bài viết được tư vấn chuyên môn bởi chuyên gia Lê Khắc Đề – Giám đốc Trung tâm Nền tảng và phân tích dữ liệu, FPT IS