Como um Serviço de Vídeo por Assinatura Usa Dados + Marketing Inteligente para Reter Clientes

Sendo um Serviço de Vídeo sob Demanda por Assinatura (SVoD), os assinantes são o sangue vital do nosso negócio. E como ainda somos muito o novo da indústria, precisamos trabalhar muito por cada usuário que integramos.

Portanto, qualquer pico acentuado em churn (assinaturas canceladas) pode ser catastrófico para nós.

Refletindo sobre outubro, as coisas estavam indo bem, estávamos crescendo 4% mês após mês, mas sabíamos que poderíamos fazer melhor. A Black Friday estava logo ali e tínhamos um plano de marketing à prova de falhas.

O maior fim de semana do ano chega e passa, quebramos todos os nossos recordes, os números continuam subindo e então chegamos em janeiro…

Janeiro nos proporcionou aquele pico catastrófico! 

Havia muitas perguntas, muitas das quais não tínhamos as respostas imediatas.

Então, ao longo do restante deste artigo, vou passar por como encontramos as respostas para essas perguntas, quais táticas empregamos e, em última análise, como procedemos para reduzir o churn quando as coisas estavam começando a sair do nosso controle.

Primeiro, obtemos o Baremetrics

Foi aproximadamente nesta época que começamos a usar Baremetrics. Ao usar o Recurly, sabíamos exatamente quantos assinantes estavam entrando e saindo. No entanto, a profundidade do conhecimento simplesmente não estava lá. 

A a facilidade de integração com o Baremetrics tornou uma decisão óbvia para nós testá-lo, aprofundar nossas capacidades analíticas e começar a entender as tendências em nossos dados de assinatura.

Fico feliz em dizer que os insights fornecidos pelo Baremetrics mudaram a forma como abordávamos nossa aquisição e retenção, e nos deram uma melhor compreensão de por que nossos assinantes estavam saindo.

Os gráficos e tabelas que o Baremetrics pode produzir tornam a visualização de informações muito mais fácil do que simplesmente olhar para números e planilhas.

Enquanto a capacidade de anotar gráficos foi integral para nos ajudar a começar a determinar tendências no comportamento dos nossos usuários.

Um pouco de contexto do problema

Voltando à Black Friday, adquirimos uma quantidade extraordinária de novos assinantes durante nossa promoção, com esses números continuando a crescer bem em dezembro. 

Estávamos adquirindo constantemente bem abaixo do nosso custo-por-aquisição (CPA) alvo de £30, então decidimos aumentar nosso orçamento em várias ocasiões. 

Um exemplo disso foi quando uma grande tempestade atingiu, aumentamos nosso orçamento substancialmente para atingir aqueles presos em casa. Essa tática teve um ótimo ROI com nosso CPA caindo para £15 naquele fim de semana.

Descobrimos que duplicar essa tática em circunstâncias semelhantes funcionava bem inicialmente. No entanto, rapidamente percebemos que não poderíamos depender dessa tática e que ela tinha um efeito de ricochete no número de assinantes cancelando suas assinaturas. 

A taxa de cancelamento começou a subir rapidamente – de 6% para 9% em questão de semanas.

Enquanto nossa taxa de cancelamento estava aumentando, também notamos um grande número de período de teste terminando. Era evidente que podíamos adquirir clientes facilmente, mas precisávamos trabalhar seriamente em nossas técnicas de retenção, começando com nosso processo de integração.

Nossas métricas-chave de churn

Usando o Recurly, estávamos limitados a simplesmente acompanhar o número de assinantes, nosso Receita Recorrente Mensale Taxa de Churn. Armados apenas com essas estatísticas, estávamos severamente despreparados – quando isso acontecia – para compreender adequadamente o comportamento dos nossos clientes e começar a combater o churn.

Isso resultou em uma análise minuciosa de nossos dados. 

Nisto, fomos capazes de identificar as três maiores métricas que precisávamos monitorar ao lidar com churn de clientes.

• Valor Vitalício do Cliente – Nosso LTV mensal atingiu o pico de £68 em novembro, mas caiu rapidamente para £43 em um mês.

• Cancelamentos – Nossos cancelamentos totais subiram de ~350 para ~530 durante dezembro.

• Taxa de Conversão de Período de Teste – Nossa taxa de conversão caiu de 80% para 40% em questão de duas semanas.

Identificando tendências em nosso churn

Uma vez que identificamos as métricas-chave que precisávamos monitorar para estar atento ao churn, fomos então encarregados de identificar o que estava causando esses efeitos negativos.

É importante agrupar certas métricas para começar a entender como você pode começar a combater o churn com dados. 

Por exemplo, só foi quando conseguimos visualizar nossos dados em gráficos que começamos a notar as seguintes tendências.

• Uma promoção lucrativa prejudicou a retenção dos nossos clientes existentes

• O final de uma promoção teve um efeito catastrófico no número de períodos de teste sendo cancelados

• Um período de teste prolongado simplesmente significava que os clientes tinham mais oportunidade de nos deixar sem nunca se tornarem um assinante pagante

Ao identificar tendências, é importante não apenas olhar para dados, mas começar a identificar quais causas externas impactaram o comportamento do usuário. Alguns fatores fundamentais que devem ser considerados são:

• Quais atividades de marketing foram realizadas?

• Quais promoções estavam disponíveis?

• Quais alterações de produto e serviço foram feitas?

Você deve reconhecer todos os fatores internos e externos ao visualizar seus dados, pois eles fornecerão contexto e raciocínio para qualquer comportamento abstrato que você descobrir.

Identifique tendências em seu churn 🔎

History Hit usa Baremetrics para criar gráficos e painéis para rastrear churn. Quer fazer o mesmo com seu negócio?

O impacto das tendências

Conforme mencionado acima, nossas principais métricas de churn são CLV, cancelamentos de assinatura e taxa de conversão de testes. Então, quando notamos tendências negativas em todas essas áreas, iniciamos nossa batalha para começar a combater o churn.

Nosso CLV rapidamente decrescente era talvez a estatística mais preocupante de todas. No espaço de menos de duas semanas, diminuiu 33%. 

Analisamos os números e conseguimos identificar o fator-chave contribuinte—o término do período de teste gratuito dos clientes. Nosso custo por aquisição ultrapassou £30, então começamos a obter lucros muito pequenos ao adquirir novos clientes.

O número de assinaturas canceladas aumentou substancialmente ao longo de alguns meses. Este foi um resultado direto de nossa estratégia de marketing anterior, onde atraíamos clientes oferecendo descontos significativos devido à nossa falta de orçamento de marketing acessível. 

Vimos um aumento acentuado de ~66% em cancelamentos no espaço de um mês e, infelizmente, se estabilizou neste patamar mais alto. 

Felizmente, nossa taxa de churn permaneceu constante devido ao aumento de aquisição, porém, o churn absoluto estava aumentando constantemente para um nível quase insustentável.

Nossa taxa de conversão de testes forneceu dois números interessantes ao inspecionar os dados. Vimos que durante uma promoção, a taxa de cancelamento de clientes existentes era muito maior. No entanto, quando essa promoção terminou, nossa taxa de conversão caiu rapidamente de 80% para 40%—isso aconteceu em várias ocasiões no ano passado. 

Também conseguimos identificar que ofertas semelhantes que ofereciam aos usuários um período de teste mais longo (6 semanas) também resultavam em uma taxa de conversão muito mais baixa do que aquelas cujo período de teste era nosso comprimento regular de 30 dias.

Agora havíamos identificado a causa de nosso churn, então precisávamos planejar, criar e implementar uma solução; e rápido.

Para reduzir o churn, tivemos que mudar a forma como adquirimos clientes

A solução para qualquer startup é testar rapidamente e aprender mais rápido. Felizmente, conseguimos fazer isso rapidamente e podemos atribuir nosso sucesso na redução de churn à velocidade com que conseguimos aprender e adaptar nossos processos.

Para fazer isso, voltamos ao básico. 

• Reduzimos nossos gastos para o que sabíamos ser lucrativo
• Dobramos nossas apostas em nosso conteúdo campeão
• Duplicado criativo que impulsionou novas assinaturas

Isso sozinho, porém, nunca teria sido suficiente—embora tivéssemos conseguido reduzir alguns dos impactos das tendências mencionadas acima.

A chave para entender muitos de nossos problemas foi Saturação de Plataforma. Quando vimos nosso CPA crescer, conseguimos concluir que havíamos atingido o limite superior para o número de vezes que um anúncio poderia ser mostrado para nosso público. A frequência com que nossos anúncios estavam sendo mostrados para usuários individuais no Facebook e Twitter era prejudicial a ponto de estarmos recebendo comentários de alguns de nossos seguidores.

Com o tempo, conseguimos devolver nossa aquisição e CPA aos níveis que estavam anteriormente. No entanto, falhamos em romper para o próximo nível. 

Ao entrar em contato com muitos clientes que saíram recentemente, conseguimos descobrir dois fatores-chave que levam ao churn:

1. Eles estavam vendo muito mais anúncios de nosso negócio.
2. Estar constantemente em promoção diminuiu o valor percebido de nosso serviço e fez com que os assinantes existentes ressentissem ter que pagar uma taxa mais alta.

Decidimos agir com base nesse feedback e testar algumas novas plataformas. 

Reddit, por exemplo, foi um desses testes. Como não-usuários, estávamos entrando nisto às cegas. Sabendo que a plataforma era única, lemos o máximo que pudemos sobre a plataforma, incluindo que tom, mensagem, criativo e copy usar em anúncios. No entanto, ainda fomos surpreendidos pela resposta. 

Ninguém nos tinha avisado que os usuários odiavam anúncios e fariam trollagem nos comentários. Foi só depois de uma conversa com nosso gerente de conta que aprendemos essa lição.

Nossa métrica de sucesso tinha sido definida por um número alvo de usuários se inscrevendo usando o código 'reddit'. No entanto, mesmo com uma descoberta arqueológica revolucionária – o maior acervo de artefatos da Segunda Guerra Mundial encontrado desde a guerra – e o público certo 'r/history', ainda não conseguíamos ver os resultados que procurávamos.

Esta plataforma nos ensinou uma lição ao nos mostrar que a chave para o sucesso ao testar novas plataformas é estar preparado. 

Para evitar fracasso, você deve garantir que não apenas saiba como uma plataforma é usada, mas também como as empresas fazem publicidade nela, e além disso, como os usuários reagem a esses anúncios.

Instagram é outra plataforma que descobrimos funcionar bem para nós. No entanto, nossa campanha só foi bem-sucedida devido ao trabalho que havíamos colocado em outros canais. 

Ter um influenciador como fundador permite um certo nível de influência, com Dan (Snow) sendo um dos maiores nomes da história e acumulando mais de 280K seguidores no Twitter. Foi nesta plataforma que conseguimos aprimorar nossas mensagens de mídia social.

Conseguimos aplicar nosso conhecimento do Twitter ao Facebook, com pequenos ajustes para garantir que o criativo correspondesse ao público.

No entanto, foi o Instagram que se tornou o maior desafio para nós. É muito mais difícil gerar publicidade que pareça nativa no Instagram do que em outros canais, e como resultado, vimos nosso CPA inicial 3-4x mais alto do que esperávamos. 

Este foi um grande revés inicialmente com questionamentos sobre a viabilidade de fazer publicidade na plataforma para nosso negócio. No entanto, quando aplicamos nossos aprendizados de outras plataformas, vimos esses resultados se traduzirem em ganhos no Instagram. 

Facebook nos ensinou qual criativo ressoava melhor com nosso público e Twitter nos forneceu uma base para copy bem-sucedido, que conseguimos adaptar e melhorar para a plataforma relevante.

A chave para nosso sucesso veio da diversificação de públicos em nossas plataformas de mídia social. 

Conseguimos testar constantemente interesses específicos de história no Facebook com eficiência, enquanto descobríamos quais anúncios convertiam melhor para públicos particulares. 

Então conseguimos combinar esses dados com as taxas de conversão em todos os conjuntos de anúncios para duplicar qualquer anúncio em novos grupos de anúncios em que tínhamos confiança de que teriam sucesso. 

O sucesso do dimensionamento de nossa publicidade no Twitter e Instagram veio da criação de vários Públicos Semelhantes para aqueles que tiveram conversões comprovadas.

Para termos sucesso, tivemos que garantir que tínhamos objetivos e métricas claros ao testar um novo canal. 

Em conjunto com uma métrica de sucesso definida e um prazo estabelecido, conseguimos obter uma visão muito mais clara sobre a escalabilidade de um canal. 

Também descobrimos que a melhor forma para nossa empresa adotar isso era garantir que estivesse por escrito. Dessa forma, não apenas tínhamos um registro disso, mas também conseguíamos nos responsabilizar por isso ao analisar nossos resultados.

Ao diversificar nossa produção de marketing e explorar diferentes canais de publicidade e públicos, conseguimos diminuir muito a frequência com que nosso público via nossos anúncios, e assim reduzimos o churn.

Ouvindo nossos clientes e dados

Reduzir o churn é uma batalha constante para todos os negócios de assinatura e não somos diferentes. 

Seguindo as etapas descritas neste artigo, conseguimos colocar nosso negócio de volta nos trilhos. Identificamos quais eram nossas principais métricas, identificamos tendências em nossos dados e trabalhamos ativamente na implementação de táticas para combater essas.

Uma das principais conclusões para nós foi que é muito mais fácil reter assinantes que estão em uma assinatura anual do que aqueles em um plano mensal.

Para comparar, nossa taxa de retenção anual é ~80% após 12 meses, caindo apenas 10% para ~70% após 24 meses, enquanto nossa taxa de retenção mensal cai para 50% após apenas 6 meses.

Portanto, percebemos que era essencial atualizar nossos usuários mensais para um plano anual. A única questão que restava era como.

Para responder a essa pergunta, revisitamos nosso feedback de clientes existente e começamos a obter insights mais profundos. 

É crucial reunir feedback de clientes em todos os estágios do seu ciclo de vida para entender quaisquer problemas ou dificuldades que possam ter. Para nós, isso incluiu obter feedback no cadastro, durante a integração, enquanto ativo, após atualização e ao sair. 

Semelhante à análise de dados, é essencial notar tendências no feedback dos clientes. Descobrimos que a razão pela qual as pessoas estavam cancelando a inscrição era porque estavam atendendo aos mesmos critérios que, em última análise, levaram ao aumento de nossos assinantes mensais – assistindo pelo menos 2 horas de conteúdo por mês.

O maior insight que descobrimos ao lidar com churn veio dos dados que conseguimos reunir de usuários que recentemente atualizaram de uma assinatura mensal para anual. 

Descobrimos que o tempo mínimo para um usuário converter seu teste era assistir pelo menos 2 horas de conteúdo, enquanto a atualização para uma assinatura anual veio do envolvimento constante com nossos usuários e de um relacionamento adequadamente cultivado.

Para resolver a primeira questão, criamos novas playlists que promoveram nosso melhor conteúdo em uma variedade de eras históricas – o que descobrimos aumentar a audiência em 30%. 

Também descobrimos que 50% de nossos usuários visualizaram nossos programas em um PC, então começamos a promover nossas aplicações móveis e de TV em nossos canais próprios e vimos aumentos incrementais no total de visualizações como resultado.

Para construir relacionamentos mais profundos com nossos clientes, reconfiguramos nossa sequência de email de integração. Isso incluiu maior personalização e pedido de feedback inicial após a primeira quinzena.

Também começamos a ligar para coortes de usuários que completaram e não completaram seu teste que se cadastraram no mesmo momento.

Para agir sobre esse feedback, começamos reduzindo o período de teste, o que instantaneamente levou a um aumento em nossa taxa de conversão de teste e foi vinculado a uma taxa de churn diminuída nos primeiros três meses.

Outras questões que foram destacadas relacionadas ao processo de integração longo e falta de personalização em nosso produto.

Fomos capazes de pegar o feedback sobre falta de personalização e desenvolver novas estratégias para como agrupávamos e apresentávamos o conteúdo em nosso site. Construímos playlists mais coesivas e coleções de nicho para nosso público. 

Além disso, criamos uma série de novas playlists direcionadas a professores de escolas e alunos, combinando nossas playlists com seu currículo. Essas mudanças foram bem recebidas, pois começamos a ver menos feedback negativo sobre falta de variedade e conteúdo de assunto personalizado.

As lições que aprendemos

Fomos capazes de diminuir o churn atendendo aos principais obstáculos em cada estágio da jornada do cliente e aplicando as conclusões de nossos dados de assinatura. 

Ao adotar uma abordagem holística para combater o churn, fomos obrigados a interpretar números brutos, reconhecer o feedback dos clientes e fazer alterações em nossas atividades de marketing para que o projeto funcionasse.

Se nos concentrássemos em um único aspecto disso ou omitíssemos qualquer uma dessas três áreas, não teríamos conseguido ter sucesso da forma que temos.

Algumas lições importantes que aprendemos incluem:

• A importância de testar continuamente e otimizar.
• Ter cautela ao oferecer promoções.
• Definir métricas-chave e metas é essencial para medir o sucesso.
• Conheça seus canais e saiba quando é hora de mudar o foco.
• O churn de usuários em teste é tão importante quanto o churn de clientes ativos.
• Se a aquisição é constante – foco em churn.
• Feedback acionável é escasso, mas altamente valioso.
• Entender seus clientes é a chave para combater o churn.

Quer Reduzir Seu Churn?

History Hit usa o Baremetrics para medir churn, LTV e outras métricas comerciais críticas que ajudam a reter mais clientes. Quer tentar por si mesmo?