Active Subscriptions
Aktive Abonnementer
Formål
At finde antal aktive subscriptions som er ”Aktiv” for beregningsdatoen. (Læs ekspertnote)
Ekspertnote
Problemet opstår, når vi snakker om ”På pause” eller ”Afventer annullering” da disse 2 subscription status’ kan afhænge af din forretningsmodel og dit produkt.
Vi foreslår som udgangspunkt følgende:
”På pause” – Disse bør som standard ikke indregnes i antallet af aktive subscriptions.
”Afventer annullering” – Disse bør indregnes i antallet af aktive subscriptions indtil den dato hvor de er ”Annulleret”
MMR / ARR
(Monthly Recurring Revenue & Annual Run Rate)
Månedlig tilbagevendende omsætning & årlig tilbagevendende omsætning
Formål
At se hvor meget en subscription er værd over en periode på 1 måneder eller 1 år (Ikke at forveksle med ”Lifetime”)
Beregning
Månedlige subscriptions er lige til (da MMR er værdien for subscription), men for ugentlige eller bi-månedlige subscriptions skal der beregnes værdien for 1 måned.
Eksempel
Ugentlig subscription: 50kr
50 x 4.3 = 215 MMR
(4.3 er antallet af uger i en almindelig måned)
2. måned subscription: 100kr
100 / 2 = 50 MMR
Ekspertnote
MMR og ARR beregnes på samme måde, for er perioden 12 måneder i stedet for 1. Dertil vil beregningerne være:
Ugentlig subscription: 50kr
50 x 52.18 = 2609 ARR
(52.18 er antallet af måneder i et almindeligt år)
2. måned subscription: 100kr
100 * 6 = 600 ARR
AMR
(Average Monthly Revenue)
Gennemsnitlig månedlig omsætning
Formål
At finde gennemsnitsværdien for én subscription ud af alle.
Beregning
Månedlig omsætning divideret med antal aktive subscriptions
Eksempel
Juni 2020: 1444 aktive subscriptions med en omsætning på 649.800 DKK
649800 / 1444 = 450 DKK AMR
Ekspertnote
Man kan sige at jo længere tid en virksomhed er aktiv, jo mere præcis vil det være at beregne AMR ud fra årlige omsætningstal.
Vores erfaring viser dog at beregningen for AMR ud fra årlige tal ofte er misvisende pga. store udsving i perioder, sæson og ikke mindst almen vækst.
Retention Rate
Fastholdelsesrate – Hvor stor en procentdel af kundebasen er fastholdt i en given periode
Formål
At se hvor mange % af foregående måneds aktive subscribers der er fastholdt (retained)
Beregning
Retention er beregnet ved at tage antallet af aktive subscribers i slutningen af hver måned, og sammenligne det med antallet af aktive subscribers i slutningen af efterfølgende måned.
Eksempel
Juni 2020: 100 aktive subscribers
Juli 2020: 120 aktive subscribers (Hvoraf 40 er nye subscribers i juli)
Vi fjerner de 40 nye subscribers for juli – da disse ikke er fastholdt (retained) fra tidligere.
Juni 2020: 100 aktive subscribers
Juli 2020: 80 aktive subscribers
80 / 100 = 80%
Ekspertnote
Retention Rate beregnes på både aktive subscribers og MMR. Dette giver indblik i beholdte subscribers og beholdte månedlige omsætning.
Tallet for nye subscribers bør ikke indeholde de subscribers som afslutter i samme måned som de tilmelder sig, da det vil give en fhv. højt og usammenligneligt renetion rate. Dette er dog ikke gældende hvis man har ugentlige subscription plans.
Churn Rate
Procentdel af kundebasen der har stoppet deres abonnement
Formål
Churn Rate giver indsigt i 2 forskellige ting:
1: Hvor mange aktive subscribers / MRR man har i starten af måneden
2: Hvor mange subscribers der er churned (stoppet)
Beregning
Churn rate er beregnet ved at tage antallet af stoppede subscriptions i starten af måneden, og sammenligner det med antallet af stoppede subscriptions i slutningen af samme måned.
Eksempel
Juni 2020: 100 aktive subscribers
Juli 2020: 120 aktive subscribers (Hvoraf 40 er nye subscribers i juli)
Vi fjerner de 40 nye subscribers for juli – da disse ikke er beholdt (retained) fra tidligere.
Juni 2020: 100 aktive subscribers (Hvoraf 20 er stoppet)
20 / 100 = 20%
Ekspertnote
Ud fra din forretningsmodel og dit produkt skal man vurdere hvornår en subscription er ”churned”. De fleste vil bruge standard opsætning som siger at ”Når en subscription er udløbet eller stoppet”. Dette tæller dog ikke subscriptions som er på pause, hvilket kan være relevant at indregne med det samme eller efter X antal måneder som ”på pause”.
Vi anbefaler derudover at man beregner churn-datoen for det tidspunkt at en subscription er sat på ”afventer annullering” og ikke ”annulleret”
Tallet for nye subscribers bør ikke indeholde de subscribers som afslutter i samme måned som de tilmelder sig, da det vil give en fhv. højt og usammenligneligt churn rate. Dette er dog ikke gældende hvis man har ugentlige subscription plans.
Lifetime
Livstid – Indsigt i gennemsnitstal for kundeværdi og fastholdelse
Formål
Lifetime giver indsigt i 2 forskellige ting:
1: Hvor mange måneder er en gennemsnitlig subscription ”aktiv”
2: Hvor meget værdi har en gennemsnitlig subscription indtil den stoppes.
Beregning
Beregningen af Lifetime kan laves på forskellige måder, dette er blot den metode vi bruger sammen med vores kunder, da den giver det ønskede indblik.
Eksempel
For at beregne Lifetime skal vi tage afsæt i 2 ”Churn rate” og ”AMR”.
Juli 2020: 93.6% retention rate & 450 AMR
Retention rate bruges til at beregne hvor mange måneder der skal gå, for at en kunde statistisk forsvinder ud af virksomheden. Dette gør man ved at sige at første måned er chancen for at kunden er aktiv 100%, for hver måned der går så fratrækker vi vores retention rate ganget med antal måneden ud over første måned (0.936) indtil tallet er udtømt (0 eller negativt).
https://i.imgur.com/7ySe5mg.png
Dette giver os en gennemsnitlig lifetime på 15.7 måneder
Dette ganger vi med vores AMR.
15.7 x 450 = 7065 DKK
Ekspertnote
For nogen brancher er en høj churn almindeligt da kunderne starter og stopper abonnementer efter behov og smag. Et eksempel på dette er måltidskasser hvor kunderne ofte veksler imellem flere virksomheder efter deres mad-ønske. Derfor er det vigtigt at forstår at lifetime er baseret på én subscription og ikke én kunde – da én kunde godt kan have flere subscriptions over en længere periode.
Cohorts Report
Kohorte – Oversigt over anskaffelse og fastholdelsesprocent over en given periode.
Formål
Cohorts Report giver dig en visualisering for hvornår i et subscription-forløb at kunderne i gennemsnittet vil forsvinde ud af virksomheden. Det vises oftest på månedlig basis og bruges til at optimere på kundens forløb i perioder med lave retention rates.
Derudover kan en visuel cohorts report give indblik i følgende:
1: Hvor lang tid efter tilmelding vil en subscription blive stoppet.
2: Findes der en bestemt periode eller sæson for hvornår kunder i større grad stopper.
3: Hvornår bliver churn/retention stabilt for nye kunder
Beregning
Beregningen laves oftest af jeres analysesystem og kræver indsigt i store mængder data.
Eksempel
Vi tager udgangspunkt i dette:
https://i.imgur.com/guAS3GO.png
Visualiseringen er lavet ud fra nye tilmeldinger i en givet måned, og hvor mange måneder efter tilmelding, en vis procentdel stadig er aktive.
Ekspertnote
Cohorts report er > r e d s k a b e t < til at analysere på sin kunderejse. Den giver ikke bare indsigt i samlede gennemsnit; men tager udgangspunkt i hvor mange churned subscriptions der har været i de forskellige måneder og sammenligner disse med andre måneder – for at skabe et billede af i hvilke sæsoner der er højt frafald; men også efter hvor mange måneder der sker større frafald.
På ovenstående kan vi bl.a. læse at ud af de 598 nye subscriptions i januar er 71.4% af dem stadig aktive efter 6 måneder.
Derudover kan vi læse ud fra gennemsnittet (farvekodningen) at nye tilmeldinger i oktober og marts har en langt større churn end gennemsnittet.
Vi kan ligeledes også læse ud fra tallene at churn/retention stabiliseres allerede efter første måned men at der efter 7 måneder sker et stort dyk i antal aktive subscriptions. (Her vil man normalt sætte ind for at optimere på sin kunderejse)
