Come Calcolare il Tasso di Fidelizzazione: Guida Completa + Formule
Molti leader di prodotto affermano che il tasso di retention sia il sacro Graal di tutti gli indicatori chiave di prestazione (KPI) di prodotto. La maggior parte di noi si assicura di monitorare attivamente e migliorare i propri tassi di retention. Tuttavia, spesso finiamo anche per monitorarlo in modo errato o utilizzando strumenti e processi sbagliati per risolvere il problema.
Questa guida ti aiuterà a comprendere cos'è il tasso di retention in diversi contesti, come monitorarlo (nel modo giusto) e come apportare miglioramenti concreti.
Cos’è il Tasso di Retention? (E Perché È Importante)
Il tasso di retention indica la percentuale di clienti che continuano a utilizzare il tuo prodotto in un determinato periodo (ad esempio, 4 settimane, 6 mesi, ecc.) su tutti i tuoi utenti. In sostanza, ti dice quanti dei tuoi utenti restano con te.
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Poiché mostra il numero di persone che sono rimaste, la retention è l'esatto opposto del churn. Quindi, se dici che la retention a 3 mesi del tuo prodotto è dell'80%, il churn per lo stesso periodo sarà del 20%.
Retention e churn sono due facce della stessa medaglia, ma i team di prodotto li monitorano entrambi perché raccontano storie diverse. La retention mostra quanto bene il tuo prodotto stimola l’abitudine e offre valore costante, mentre il churn evidenzia dove e perché gli utenti abbandonano. Insieme, danno un quadro più completo della salute del prodotto.
La retention è solo uno dei grandi tre indicatori di crescita di prodotto che devi misurare (gli altri due sono acquisizione e coinvolgimento). Tuttavia, basandomi sulla mia esperienza nella gestione di oltre 15 prodotti di successo (e alcuni falliti miseramente), direi che la retention è “l’unica metrica che le governa tutte”.
La logica qui è semplice. Se la tua retention è malsana, non puoi far crescere la tua base utenti e finirai per perdere tutti gli utenti acquisiti tramite l'acquisizione.
C’è un altro motivo per cui la retention è importante. La retention aumenta il valore a vita del cliente (LTV). È un ottimo modo per ottenere quel tanto desiderato rapporto sano di 3:1 tra LTV e costo di acquisizione cliente (CAC) — rendendo sostenibile il modello di business.
Quando la Crescita Maschera i Problemi di Retention
Devo ammettere che ho imparato ad apprezzare l’importanza della retention a caro prezzo. Tanto tempo fa ero a capo di uno strumento di marketing che consentiva le notifiche push web come canale marketing per i siti web.
Semplicemente, la retention era pessima. Perdevamo il 100% dei nostri utenti dopo circa 4 mesi dall’iscrizione. Il funzionamento di questo prodotto era molto semplice: bastava aggiungere uno snippet di codice al sito. Questo snippet abilitava le notifiche push e permetteva ai visitatori di usarle.
Il problema di questo snippet di codice era che utilizzava un solo dominio per gestire le notifiche. Quindi, quando alcuni clienti usavano le notifiche per diffondere contenuti espliciti o illegali, Google segnalava lo snippet come malware. Così, tutti i clienti, compresi quelli che utilizzavano il prodotto in buona fede, subivano un crollo vertiginoso nel posizionamento SEO dei loro siti.
Non abbiamo dato troppa importanza alla retention negativa poiché i nostri canali di acquisizione portavano così tanti nuovi utenti che continuavamo a vedere una crescita generale, nonostante metriche di churn sconcertanti.
Naturalmente, come avviene per qualsiasi nuovo strumento, il periodo di forte acquisizione ha subito un rallentamento. È stato allora che abbiamo iniziato a notare e percepire gli effetti di una retention scarsa. La nostra base utenti non solo ha smesso di crescere, ma ha cominciato a ridursi!
Per fortuna, siamo riusciti a trovare una soluzione. Abbiamo implementato filtri per bloccare i contenuti nocivi, oltre alla segregazione dei domini. Così, il cattivo comportamento di un cliente non avrebbe più avuto effetti sugli altri. Ma avremmo dovuto occuparcene fin dall'inizio, evitando la perdita di utenti.
L’ultima nota importante è che la retention è fondamentale, ma non significa che tu debba ignorare altri indicatori di successo di prodotto. Invece, dovresti monitorare e ottimizzare tutti questi indicatori, ma dare alla retention la maggiore attenzione.
Come Calcolare il Tasso di Retention (Con Formula ed Esempi)
Il calcolo del tasso di retention è piuttosto semplice. Calcolalo solo sulla coorte di partenza—escludi i nuovi utenti acquisiti durante il periodo, poiché non hanno ancora completato l'intero intervallo.
Dopodiché, applica questa formula.
Il risultato finale sarà una percentuale.
100% retention = nessuna perdita. 0% retention = secchio vuoto.
Vediamo un esempio. Stai misurando la retention mensile e hai i seguenti numeri.
- 1.000 utenti all'inizio del mese
- 920 utenti alla fine del mese
- 150 nuovi utenti si sono uniti durante il mese.
Il tasso di retention in questo caso sarebbe:
Quindi, possiamo dire che il 77% dei nostri utenti è rimasto con noi durante il mese, mentre il 23% li abbiamo persi.
Puoi utilizzare questa formula anche per altri periodi (ad esempio, settimanali, giornalieri, trimestrali, ecc.). Ecco alcuni esempi.
È importante ricordare che occorre monitorare la retention per ogni periodo, non una sola volta. Se si tratta di retention mensile, allora devi tracciarla ogni singolo mese.
Andare oltre: analisi delle coorti per approfondire la retention
Esaminare il tasso di retention generale è utile per avere una visione d'insieme, ma ricorda—si tratta solo di una media su tutti gli utenti entrati in diversi momenti. Quella media può oscurare l'impatto di cambiamenti specifici del prodotto.
Ad esempio, supponiamo che il tuo tasso di retention fosse del 50%. Poi hai lanciato una funzionalità che ha migliorato notevolmente l'esperienza dei clienti. Per vedere il reale effetto, dovresti misurare solo la retention degli utenti che si sono iscritti dopo il rilascio della funzionalità. Il loro comportamento riflette la nuova realtà del prodotto, non le vecchie problematiche.
Questo approccio—misurare la retention per gruppi di utenti che si sono iscritti nello stesso intervallo di tempo—si chiama analisi delle coorti. Ecco come appare per un monitoraggio della retention su 6 giorni:
Le coorti sono basate sul giorno di iscrizione.
Qui si può vedere che la retention al giorno 3 è scesa significativamente per la coorte del 22 ottobre. Vale forse la pena indagare cosa sia successo in quel periodo per causare questo calo.
Come varia il tasso di retention a seconda del contesto
Probabilmente non è corretto generalizzare il tasso di retention e considerarlo un indicatore universale per ogni contesto. Il motivo è che il tasso di retention funziona in modo diverso a seconda di dove lo applichi. Vediamo dunque le diverse tipologie di retention per comprenderne meglio le varie sfumature.
Retenzione dei clienti (SaaS / eCommerce)
Nel SaaS, la retention si misura attraverso gli abbonamenti—ovvero se i clienti continuano, rinnovano o espandono il loro piano. Oltre al numero di clienti, la Net Revenue Retention (NRR) è altrettanto critica, in quanto mostra quanto ricavo si trattiene e si fa crescere dai clienti già acquisiti. Entrambe queste metriche influiscono direttamente su MRR (ricavi ricorrenti mensili) e ARR (ricavi ricorrenti annuali), rendendole indicatori fondamentali per la salute di una realtà SaaS.
Nell'eCommerce, la retention riguarda gli acquirenti abituali—la percentuale di clienti che tornano e acquistano di nuovo. Anche piccoli aumenti nel tasso di riacquisto si traducono in una crescita significativa dei ricavi, poiché spesso mantenere un cliente esistente costa meno che acquisirne uno nuovo.
Retenzione degli utenti (Prodotto/App)
La retention degli utenti non riguarda il denaro che continuano a pagarti. Piuttosto, riguarda il loro uso ripetuto del tuo prodotto.
A seconda della frequenza naturale del problema che il tuo prodotto risolve, misurerai la retention giornaliera, settimanale, mensile o persino trimestrale. I social network, per esempio, hanno una frequenza naturale quotidiana. Quindi, per loro misureresti i tassi di retention del giorno 1, giorno 7 e giorno 30.
La differenza tra il giorno 1 e il giorno 7 di solito ti permette di misurare le tappe di adozione. Il giorno 30, invece, mostra l'aderenza al prodotto e la qualità dei loop abituali.
Fidelizzazione dei Dipendenti (HR)
La retention dei dipendenti ti dice quanto è buona l'esperienza lavorativa all'interno dell'azienda. Un tasso di retention basso significa che molte persone lasciano l'azienda.
Ecco come si calcola la retention dei dipendenti:
Tradizionalmente, i team HR usano come riferimento il trimestre per misurare il tasso di retention dei dipendenti, considerando che ci vuole del tempo prima che le persone lascino o entrino in azienda. Dovresti anche escludere i contratti a breve termine da questo calcolo, dato che il tasso di retention per loro non è rilevante.
È importante comprendere la differenza tra retention dei dipendenti e altre 2 metriche che i team HR usano per analizzare i cambiamenti occupazionali nell'azienda.
Turnover dei Dipendenti: A differenza della retention, che mostra la % che rimane. Il turnover mostra quale % di tutte le persone che hanno lasciato durante quel periodo.
Attribuzione: Si concentra sulla diminuzione della dimensione del team. Se il tuo team cresce, allora l'attribuzione è 0%.
Dove il Tasso di Fidelizzazione viene Calcolato Male (E Come Correggerlo)
Molti di noi guardano la formula della retention e pensano sia così semplice che non è possibile sbagliarla. Ebbene, basandomi sulla mia miserabile esperienza nel calcolarla manualmente agli inizi della mia carriera, posso assicurarti che è assolutamente possibile sbagliarla.
Ma non preoccuparti. La maggior parte dei tool di analisi del comportamento utente lo calcolano automaticamente. Se devi comunque farlo a mano, ecco una lista di errori comuni con i rispettivi rimedi.
- Inclusione di nuovi utenti nella formula. Questo aumenta artificialmente il tasso di retention, poiché i nuovi utenti non hanno ancora abbandonato. Puoi evitarlo tracciando il numero dei nuovi utenti ed escludendoli dal conteggio degli utenti alla fine del periodo.
- Disallineamento dei periodi temporali. Non puoi confrontare la retention a 7 giorni con quella a 14 giorni. Sono due stati diversi per i tuoi utenti e non sono equivalenti.
- Ignorare le riattivazioni. Quando gli utenti lasciano il prodotto e ritornano dopo un po' di tempo, queste dinamiche complicano la tua curva di retention: la retention cala e poi ricresce nel tempo. Per gestire questa situazione, consiglio di creare coorti separate su Amplitude o su un altro tuo dashboard di product analytics: una per i trattenuti, una per i nuovi e una per i riattivati.
L'ultimo è un errore che ho visto moltissime volte. In generale, dovresti aspettarti che il tasso di retention si stabilizzi a un certo punto. Significa che le persone restano con te. Quando noti che la retention cresce col tempo, è un segnale che i dati sono errati e possono trarti in inganno.
Almeno a me è capitato più di una volta. Una volta, quando guidavo lo sviluppo di uno strumento di sintesi delle chiamate, mi sono entusiasmato vedendo il tasso di retention aumentare, pensando fosse un segno della qualità dei nostri sforzi sul prodotto. Beh, quando l'ho fatto vedere al CEO, lui mi ha guardato con aria delusa. Ero completamente fuori strada. Quel picco di retention era dovuto in realtà ai nostri sforzi di retargeting e celava un calo della fidelizzazione nello stesso periodo, facendomi credere erroneamente che andasse tutto bene.
Benchmark di Fidelizzazione per Settore
Quello che potresti considerare un alto tasso di retention dipende dal settore e dal tipo di prodotto che hai. Per alcuni, un tasso di abbandono dell'80% è perfettamente accettabile, mentre per altri sarebbe un chiaro segnale di una fedeltà catastrofica dei clienti.
Ecco i tassi medi di retention per i settori e i tipi di prodotto più comuni.
Non dimenticare che è assolutamente normale che le prime versioni del tuo prodotto abbiano un tasso di retention basso. Migliorerà con il tempo. Dopotutto, i benchmark qui sono basati principalmente su prodotti maturi.
Come Migliorare il Tasso di Fidelizzazione (Checklist + Playbook)
Non considererei una guida alla retention completa senza una serie di consigli pratici per migliorare il tuo tasso di fidelizzazione. Eccone sei che so funzionano bene sia per esperienza personale che per quella di prodotti digitali molto conosciuti.
1. Migliora l’attivazione e l’onboarding
L’attivazione è la prima parte del funnel. Più persone si attivano, più avranno modo di utilizzare il tuo prodotto e di rimanere con te. Perciò aumentare il tuo tasso di attivazione è fondamentale.
Per questo ti suggerisco:
- Fai una scoperta progressiva mostrando le tue funzionalità una alla volta.
- Fornisci agli utenti dei template così non dovranno configurare il prodotto da zero. Il Miroverse di Miro è un ottimo esempio di questo.
- Utilizza delle checklist per guidare gli utenti nella configurazione e nel primo utilizzo del prodotto.
In termini di checklist, Trello è il migliore.
Hanno una board "Starter Guide" con una checklist di 6 attività. Se le completi, sperimenti il valore principale del prodotto.
2. Personalizza il coinvolgimento con gli utenti
Puoi sfruttare canali come email, notifiche in-app e push per mantenere gli utenti coinvolti con il tuo prodotto.
L’uso più efficace di questi 3 canali avviene includendoli in un ciclo di abitudine.
Lo strumento di sintesi delle chiamate di cui accennavo prima, di cui ero responsabile, aveva un serio problema di retention. Una volta terminata la chiamata, le persone si dimenticavano che avevamo preparato un riassunto per loro e non lo visualizzavano. È bastato aggiungere una piccola notifica desktop subito dopo la chiamata – che avvisava che il riassunto era pronto. Il risultato? Il tasso di retention è quasi raddoppiato!
3. Usa suggerimenti per l’adozione delle funzionalità
Questo è un altro modo per garantire che gli utenti abbiano sperimentato il valore di una funzionalità. Di nuovo, più persone lo fanno, più aumentano le possibilità di restare con te.
Questi suggerimenti possono essere qualsiasi cosa: da tooltip o icone info accanto ai pulsanti a tour all’interno del tuo prodotto. Uno dei vantaggi delle piattaforme di digital adoption è che possono aiutarti in questo. Strumenti come Gainsight ti permettono di impostare questi suggerimenti e tour. Assicurati solo che non siano troppo invasivi. Alcuni utenti preferiscono scoprire le cose da soli senza il tuo aiuto attivo.
Infine, assicurati di tracciare l’efficacia dei tour utilizzando un funnel su qualsiasi strumento di reportistica visiva.
4. Raccogli feedback con survey NPS e exit interview
Per aumentare il tasso di fidelizzazione, devi prima capire la causa dell’abbandono dei clienti. Ci sono due modi per farlo.
- Sondaggi NPS che trovi nella maggior parte dei tool di raccolta feedback utenti. Ti mostreranno quanto è probabile che le persone raccomandino il tuo strumento e perché lo amano o lo odiano.
- Exit interview. Quando qualcuno cancella il proprio account, chiedi di prenotare un’intervista per spiegare perché sta lasciando.
C’è un interessante studio di caso su Bonobos, sito eCommerce d’abbigliamento maschile, che mostra il valore dei sondaggi NPS. Secondo il team Bonobos, quando introdussero una funzionalità che aggiungeva uno step extra al checkout, videro un calo immediato nel loro punteggio NPS. Ciò permise di prendere la decisione, basata sui dati, di annullare la modifica ed evitare la perdita di clienti.
5. Segmenta il churn per motivo
Ecco una configurazione di product analytics di livello professionale. Puoi impostare una catena di strumenti per raccogliere e analizzare i feedback. Per esempio, HubSpot può raccogliere i motivi di abbandono chiedendo agli utenti, quando eliminano l’account, perché stanno andando via.
Poi puoi trasferire questi dati a un tool di product analytics come Amplitude o Mixpanel. In questo modo puoi creare coorti basate sui motivi di churn e vedere i comportamenti degli utenti che hanno portato all’abbandono.
Per esempio, puoi confrontare queste coorti con gli utenti attivi e vedere che chi abbandona arriva all’aha! moment più tardi o non ci arriva affatto (motivo molto comune).
Puoi anche associare questi dati a un tool di tracciamento utenti per vedere come questi utenti navigavano nel prodotto e quali funzionalità utilizzavano.
Per saperne di più sulle configurazioni avanzate di analytics, puoi consultare la nostra lista selezionata di corsi di product analytics.
Domande frequenti
Qual è un buon tasso di fidelizzazione dei clienti?
Dipende dal prodotto e dal settore. Per il SaaS B2C, si aggira intorno al 90-95%. Per i giochi mobile, il 20% è considerata una buona fidelizzazione. Per l’eCommerce ci si aspetta circa il 70%.
Qual è la differenza tra fidelizzazione e churn?
La fidelizzazione riguarda chi rimane con te. Il churn riguarda gli utenti che lasciano. Sono due facce della stessa medaglia. Tuttavia, permettono di ottenere informazioni diverse. La fidelizzazione ti permette di concentrarti sull’efficacia della formazione delle abitudini e dell’adozione. Il churn ti permette di identificare e correggere i problemi nella consegna del valore.
Come si calcola il tasso di fidelizzazione dei dipendenti?
Si divide il numero di dipendenti alla fine del periodo (esclusi i nuovi assunti) per il numero di dipendenti presenti all’inizio del periodo. È inoltre opportuno escludere il personale assunto con contratti temporanei, poiché la fidelizzazione non si applica a loro.
Perché l’analisi delle coorti è migliore della fidelizzazione complessiva?
Ti permette di vedere l’effetto degli interventi sul prodotto sul tasso di fidelizzazione. I nuovi utenti sperimentano il prodotto in una versione migliorata e si fidelizzano meglio rispetto agli utenti precedenti – il che dimostra che i tuoi interventi hanno risolto il problema della fidelizzazione.
Con quale frequenza dovrei misurare la fidelizzazione?
Per la fidelizzazione dei dipendenti: trimestralmente. Per la fidelizzazione di prodotto: il ritmo deve corrispondere alla frequenza naturale del bisogno che il tuo prodotto soddisfa. I social network misurano la fidelizzazione quotidianamente mentre Airbnb la monitora su base annuale.
L’intelligenza artificiale può aiutare a migliorare la fidelizzazione?
Sì, gli strumenti moderni di intelligenza artificiale possono aiutarti a trovare segmenti di utenti a rischio churn, ad analizzare e riassumere i reclami degli utenti e a prevedere il churn sulla base dei dati precedenti.
Iscriviti per ulteriori approfondimenti su fidelizzazione e coinvolgimento degli utenti
Il tasso di fidelizzazione degli utenti è una delle metriche più importanti da monitorare e ottimizzare. Trattenere un utente costa molto meno rispetto a doverne acquisire uno nuovo.
Spero che questa guida ti abbia aiutato a comprendere e monitorare efficacemente la fidelizzazione per i tuoi prodotti.
Ma la fidelizzazione è soltanto una delle molte metriche su cui lavorare e migliorare. Per conoscere le altre, assicurati di iscriverti alla nostra newsletter.
