Kunden verlassen uns – leise, ohne Beschwerde und oft bevor sie genug Wert generiert haben, um die Kosten für ihre Akquise zu decken. Die Churn-Analyse ist der Weg, um herauszufinden, wer geht, wann und warum – und was man dagegen tun kann. In diesem Video erkläre ich alles anhand einer Fitness-App als Beispiel und gehe durch alles: wie man die Churn-Rate berechnet, wie man eine Überlebenskurve liest, wie man Churn segmentiert und diagnostiziert und wie man die Warnsignale findet, bevor ein Kunde tatsächlich kündigt.
Am Ende wirst du verstehen:
✅ Die Formel zur Berechnung der Churn-Rate – und warum selbst kleine monatliche Abwanderungen schnell kumulieren
✅ Der Unterschied zwischen freiwilliger und unfreiwilliger (passiver) Abwanderung
✅ Die Überlebenskurve – und was ihre Form dir sagt
✅ Frühe vs. späte Abwanderung – zwei völlig unterschiedliche Probleme mit unterschiedlichen Lösungen
✅ Wie man segmentiert, wer abwandert, bevor man diagnostiziert, warum
✅ Wie man den Zeitpunkt der Abwanderung kartiert, um spezifische Auslösemomente zu finden
✅ Die Exit-Umfrage – wie man eine Zahl in eine Liste von behebbarem Ursachen umwandelt
✅ Frühwarnindikatoren – wie man Churn erkennt, bevor er passiert, und frühzeitig eingreifen kann
✅ Warum passive Abwanderung wiederherstellbar ist – und wie eine Mahnkampagne funktioniert
Perfekt für Anfänger – besonders nützlich für Abonnementgeschäfte, Apps und Treueprogramme.
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