Chrun Kundenabwanderungsrate berechnen

Ein Beitrag von Jan-Menko Grummer und Jan Brorhilker, Manager im Bereich Financial Accounting and Advisory Services bei der Ernst & Young GmbH.

Was bedeutet Churn?

In unserem ersten Artikel der Serie über Startup-KPIs wollen wir uns der Abwanderungsrate (engl.: Churn) nähern. Für jedes Startup, dass eine gewisse Größe erreicht hat, ist Churn von enormer Bedeutung. Vor allem Software-as-a-Service-Anbieter und E-Commerce-Abo-Modelle sollten besonderes Augenmerk auf die Abwanderungsrate legen, da deren Businesserfolg wesentlich von der Aufrechterhaltung wiederkehrender Zahlungen ihrer Bestandskunden abhängt.

Churn ist die prozentuale Rate, mit der Kunden ihre Abos/Laufzeitverträge kündigen. Als Kennzahl verwendet man sie, um die historische Performance des Unternehmens zu bewerten, sowie als Tool für Umsatzprognosen. Zu Prognosezwecken kann man die Abwanderungsrate heranziehen, um die Wahrscheinlichkeit festzulegen, wie lange Neukunden dem Unternehmen treu bleiben werden. In der einfachsten Form berechnet sich Churn als die Anzahl der Kunden, die pro Zeitintervall – beispielsweise ein Monat – ihr Abo kündigen, geteilt durch die Gesamtkunden zu Beginn des Zeitintervalls.

So einfach das Konzept in der Formel darstellbar ist, umso schwieriger kann es in der Praxis sein, Churn richtig zu definieren und zu messen.

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Drei gängige Wege, Churn zu definieren, ist auf Kunden-, Vertrag- oder wiederkehrender Umsatzebene (Monthly Recurring Revenue Churn, MRR Churn). Neben den unterschiedlichen Definitionsebenen, kann es schwierig sein, Churn im Zeitablauf konsistent zu interpretieren, beispielsweise wenn sich die Ziele der Gründer ändern. Wie interpretiert man beispielsweise Fluktuationen in der Abwanderungsrate nach Einführung einer neuen Pricing-Strategie oder nach Erschließung einer neuen Kundengruppe?

In der Forschung werden zur möglichst genauen Modellierung von Abwanderungsraten Poisson-Prozesse, Beta-geometrische Funktionen und Survival-Analysen herangezogen. Da in der Praxis für ein so aufwändiges Verfahren häufig die Zeit fehlt, werden im weiteren Verlauf des Artikels einige Methoden geschildert, die präzise sind und ohne aufwändige mathematische Kalkulationen auskommen.

Warum ist Churn überhaupt so wichtig für ein Startup?

Das Hauptziel jedes Startups ist, sich zu etablieren und auf dem Weg dahin möglichst schnell zu wachsen. Churn läuft dabei dem Wachstum zuwider. Als limitierender Faktor hat die Kundenabwanderungsrate einen negativen Einfluss auf die Profitabilität des Startups als auch auf die Unternehmensbewertung. Grafisch kann der Churnverlauf, wie in folgender Abbildung zu sehen, als negative exponentielle Funktion veranschaulicht werden. Das heißt, dass der Großteil der Kunden im Zeitraum eines typischen Customer Lifetime (hier fünf Jahre) das Startup verlassen wird.

Wie kalkuliere ich Churn in der Praxis?

Am besten startet man mit der einfachsten Methode und ergänzt sie bei Bedarf. Demnach kalkuliert man zunächst folgendermaßen:

Wichtig zu erwähnen ist, dass  für die Kunden steht, die am Ende des Monats noch da sind und zu den ursprünglichen  zählten.  stellt also nicht die Gesamtzahl an Kunden am Ende jenes Monats dar, da darin auch Neukunden enthalten sein könnten.

Diese einfache Formel liefert akzeptable Werte, bis eins der folgenden Probleme auftreten:

  1. Kleine Kundenanzahl (Messintervall zu kurz)
  2. Zu geringe monatliche Churn-Rate (Messintervall zu kurz)
  3. Zu hohe monatliche Churn-Rate (Messintervall zu lang)
  4. Hohe monatliche Wachstumsrate (zu messende Populationen nicht repräsentativ)
  5. Vertragsverlängerungsperiode länger als ein Monat (zu messende Populationen nicht repräsentativ)
  6. Verschiedene Vertragsverlängerungsperioden (keine einheitliche Kundenpopulation)
  7. Deutlich unterschiedliche Kundentypen und -verhalten (keine einheitliche Kundenpopulation)
  8. Hohe Kündigungsraten in der Anfangsphase, die nur loyale Kunden zurücklässt (keine einheitliche Kundenpopulation)
  9. Große Variation in MRR pro Vertrag (keine einheitliche Kundenpopulation)
  10. Kunden wechseln innerhalb der Tarife (MMR korreliert mit Churn)

Viele der Probleme werden unweigerlich auftreten. Die Churn-Messung deshalb aufzugeben oder blind auf die simple Formel zu vertrauen, wäre falsch. Daher abschließend einige Tipps, dennoch zu einer interpretierbaren Messgröße zu gelangen:

  • Messintervall so wählen, dass es möglichst nah an den Vertragsverlängerungsintervallen liegt. Kunden können erst abwandern, wenn ihr Vertrag abgelaufen ist. Wenn das Startup jährliche Verträge anbietet, kann immer nur jeweils einer von zwölf Kunden pro Monat kündigen. Darüber hinaus misst man für die ein von zwölf Kunden genau betrachtet die jährliche Churn-Rate, da sie bereits ein Jahr Kunde waren. Daher ergibt es Sinn, die Churn-Berechnung nah an die typische Vertragsdauer zu koppeln.
  • Ausschließliche Betrachtung der Verträge, die kurz vor Verlängerung stehen. Wenn es kein vernünftiges Mittelmaß zwischen zu kurzem und zu langem Messintervall gibt, dann ist die beste Herangehensweise, nur die Verträge zur Churn-Berechnung heranzuziehen, die kurz vor Verlängerung stehen. Da man mit dieser Methode nur die aktuell verlängerungsfähigen Verträge anschaut, kann es sein, dass man viele verschiedene Vertragsdauern in der Population hat. Als Messintervall sollte man hier die durchschnittliche Vertragsbindung aller Verträge in der aktuellen Population wählen. Die angepasste Formel dazu:

  • Aufteilung der Kunden in verschiedene Kohorten. Eine zu starke Aggregation von ungleichen Kundenpopulationen kann die Churn-Rate verzerren. Eine Aufteilung der Kunden in verschiedene Kohorten und damit eine getrennte Churn-Kalkulation kann helfen, wichtige Hebel für die jeweilige Kundengruppe zu identifizieren.
  • Recurring Revenue Churn. Der Churn auf Basis wiederkehrenden Umsatzes wird berechnet, in dem man in die einfache Churn-Formel MRR-Zahlen einsetzt. Damit hat man im Wesentlichen eine MRR-gewichtete Version des Churn, das heißt, große Kunden haben stärkeres Gewicht als kleinere Kunden.
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    Der Recurring-Revenue-Ansatz beseitigt zwei Probleme: Zum einen können wichtige Ereignisse wie Vertrag-Upgrades und/oder Downgrades ohne eine MRR-Betrachtung übersehen werden. Zum anderen können die Messweisen auf Kunden- oder Vertragsebene ein schlechteres Bild zeichnen, als es die Umsätze tatsächlich zeigen.

Im nächsten Artikel widmen wir uns den Customer Acquistion Costs (CAC). Diese Kennzahl versucht möglichst transparent darzustellen, wie viel für die Gewinnung neuer Kunden in verschiedenen Phasen aufgewendet wird. Im dritten Artikel kombinieren wir Churn und CAC, um so zum Customer Lifetime Value (CLTV) zu gelangen.

Bild: © panthermedia.net / Alberto Giacomazzi