Это простой материал. Даже если нет опыта, не бойтесь цифр. Если все же боитесь – делайте с ИИ, инструкция и промпт во второй части статьи.
Если делаете сами. Дальше расписан каждый этап расчета churn rate (показателя оттока клиентов) с примерами.
Сделать с ИИ. Не нужно уметь управлять нейросетями. Мы уже все сделали, только подставляйте данные. Работает по умному скрипту. Как делать – описано в разделе по ИИ.
✔️ (в конце статьи также есть ссылка на наш бесплатный ИИ-чат)
| Рассчитать churn rate самому | Рассчитать churn rate с ИИ | |
| Кому | Хочу понять логику расчета и проверить цифры руками | Хочу быстро получить результат с подсказками |
| Что делать | Читать статью и считать по шагам | Перейти в раздел "Расчет churn rate с ИИ" |
| Время | ~15–40 минут | ~5–15 минут |
| Что нужно | Число клиентов на начало периода и число ушедших клиентов за период | Те же данные от вас |
| Знания | Не обязательны | Не нужны |
( ✔️ если делаете с ИИ – начало копирования после черты)*
–––––––––––
1. Общая схема расчета
Churn rate – это показатель оттока клиентов. Простыми словами: какой процент клиентов ушел за выбранный период. Синонимы, которые можно встретить: отток клиентов, уровень оттока, коэффициент оттока.
Сначала зафиксируем термины:
- Период – отрезок времени, за который вы считаете отток. Например: месяц, квартал, год.
- Клиенты на начало периода – все активные клиенты в первый день периода.
- Ушедшие клиенты – те, кто перестал быть клиентом в течение периода по вашему правилу учета.
- Активный клиент – клиент, которого вы считаете действующим. Это нужно определить заранее. Например: есть действующая подписка, был заказ за последние 30 дней, договор не расторгнут.
Базовая формула такая:
Churn rate = (ушедшие клиенты ÷ клиенты на начало периода) × 100%
Почему в знаменателе именно клиенты на начало периода, а не на конец и не среднее число? Потому что отток показывает, какую долю вы потеряли из уже имеющейся клиентской базы на старте периода.
Что включаем в расчет, а что нет
| Включаем | Не включаем |
| Клиентов, которые были активны на первый день периода | Новых клиентов, пришедших внутри периода, если вы считаете классический churn rate |
| Клиентов, которые перестали быть активными по вашему правилу учета | Лидов, заявки и контакты, которые еще не стали клиентами |
| Только один раз каждого ушедшего клиента | Дубли одного и того же клиента в разных системах |
| Тех, кто отменил подписку, не продлил договор или перестал покупать – в зависимости от модели бизнеса | Клиентов, чей статус неясен и не подтвержден вашим правилом учета |
Если считать без этой границы, цифра получится красивой, но бесполезной: разные сущности смешаются в один показатель.
2. Пошаговый пример расчета
Возьмем простой пример подписочного сервиса.
Дано:
- На 1 апреля было 250 активных клиентов.
- За апрель 35 клиентов отменили подписку и больше не вернулись в этом же периоде.
Считаем по формуле:
Churn rate = (35 ÷ 250) × 100%
Сначала делим:
35 ÷ 250 = 0,14
Теперь переводим долю в процент:
0,14 × 100% = 14%
Ответ: churn rate за апрель = 14%
Как это выглядит в таблице
| Показатель | Значение | Как получено |
| Клиенты на начало периода | 250 | Фиксируем число активных клиентов на 1 апреля |
| Ушедшие клиенты за период | 35 | Считаем всех, кто перестал быть клиентом за апрель |
| Доля оттока | 0,14 | 35 ÷ 250 |
| Churn rate | 14% | 0,14 × 100% |
Для понимания в людях это значит: из каждых 100 клиентов, которые были у вас в начале апреля, за месяц ушли 14.
Еще один короткий пример
На начало месяца было 80 клиентов. Ушли 6 клиентов.
Churn rate = (6 ÷ 80) × 100% = 0,075 × 100% = 7,5%
Если получилось дробное значение процента, это нормально. Округляйте одинаково во всех отчетах, например до одной десятой: 7,5%.
3. Как интерпретировать результат
Сам по себе churn rate не говорит, хорошо у вас или плохо. Он отвечает на более узкий вопрос: какую долю стартовой базы вы потеряли за период.
Что можно понять сразу:
- Чем выше churn rate, тем быстрее вы теряете клиентскую базу.
- Чем ниже churn rate, тем стабильнее удержание клиентов.
- Если клиентов приходит много, но churn rate высокий, рост может быть ложным: новые клиенты просто закрывают дыру от оттока.
На примере выше:
- Было 250 клиентов на старте периода.
- Ушли 35 клиентов.
- Отток составил 14%.
Это значит, что за один месяц вы потеряли чуть больше одной десятой стартовой базы.
Важно: интерпретация зависит от бизнес-модели. Для подписки, фитнес-клуба, SaaS-сервиса, агентства на абонентской оплате и интернет-магазина логика ухода клиента может отличаться. Поэтому перед сравнением всегда фиксируйте:
- как именно вы определяете активного клиента;
- какой период берете;
- считаете ли возвраты клиентов в этом же периоде;
- смотрите ли общий churn rate или отдельно по сегментам.
4. Самопроверка расчета
У churn rate есть простая обратная проверка.
Если вы знаете число клиентов на начало периода и churn rate, можно восстановить число ушедших клиентов.
В нашем примере:
- Клиенты на начало периода = 250
- Churn rate = 14%
Переводим процент в долю:
14% = 14 ÷ 100 = 0,14
Теперь обратное действие:
250 × 0,14 = 35
Совпало с исходным числом ушедших клиентов. Значит расчет корректен.
Есть и вторая быстрая проверка здравым смыслом:
- churn rate не может быть меньше 0%;
- churn rate не может быть больше 100%, если данные очищены от дублей и правило учета задано правильно;
- число ушедших клиентов не может быть больше числа клиентов на начало периода в классическом расчете.
✓ Первичный расчет завершен
У вас на руках:
- процент оттока клиентов за выбранный период;
- понятная формула расчета;
- обратная проверка на ошибку;
- база для сравнения по месяцам или сегментам.
Что делать дальше: если у вас есть новые клиенты внутри периода, возвраты, сезонность, разные тарифы или нет CRM, переходите к разделу 5. Если таких нюансов нет – сразу к разделу 6, там короткая выжимка.
5. Граничные случаи
Новые клиенты пришли в том же периоде
Что происходит: в периоде были и старые клиенты, и новые продажи.
Почему это важно: новички могут запутать расчет. Для классического churn rate они не должны попадать в знаменатель, если их не было на старте периода.
Конкретное решение: считайте отток только от числа клиентов на начало периода. Например: было 250 клиентов на старте, пришло еще 40 новых, ушло 35. Формула все равно такая: 35 ÷ 250 × 100% = 14%.
Клиент ушел и потом вернулся в этом же периоде
Что происходит: клиент отменил подписку или перестал покупать, а потом снова активировался.
Почему это важно: без правила учета вы можете завысить отток.
Конкретное решение: заранее зафиксируйте правило. Самый практичный вариант: если к концу периода клиент снова активен, не считать его ушедшим за этот период. Главное – использовать одно и то же правило из месяца в месяц.
У бизнеса нет подписки, клиент покупает нерегулярно
Что происходит: не всегда понятно, кого считать ушедшим клиентом.
Почему это важно: без четкого правила churn rate превращается в субъективную оценку.
Конкретное решение: задайте окно неактивности. Например: клиент считается ушедшим, если не покупал 90 дней. Тогда на начало периода вы берете всех, кто был активен по этому правилу, а ушедшими считаете тех, кто в течение периода вышел за пределы этого окна.
Несколько тарифов или сегментов клиентов
Что происходит: общий churn rate может скрывать проблему в одной части базы.
Почему это важно: если у дешевого тарифа churn 20%, а у дорогого 4%, средняя цифра сгладит разницу и уведет вас не туда.
Конкретное решение: после общего расчета считайте churn rate отдельно по сегментам: тариф, канал привлечения, город, менеджер, тип клиента.
Период слишком короткий или слишком длинный
Что происходит: показатель начинает шуметь или запаздывать.
Почему это важно: за неделю отток может сильно прыгать случайно, а за год – скрыть момент, когда проблема уже началась.
Конкретное решение: для регулярной отчетности чаще всего берут месяц. Если клиентов мало, дополнительно смотрят квартал, чтобы не делать выводы по слишком маленькой выборке.
Churn rate получился больше 100%
Что происходит: число ушедших оказалось больше числа клиентов на начало периода.
Почему это важно: для классического расчета это сигнал ошибки в данных или в логике учета.
Конкретное решение: проверьте дубли, смешение периодов и правило “кто считается клиентом”. Частая причина – в ушедших учли и клиентов на старте, и тех, кто пришел уже внутри периода.
Нет инструмента для учета клиентов
Что происходит: нет CRM-системы и непонятно, где брать цифры.
Почему это важно: без минимального учета churn rate нельзя посчитать честно.
Конкретное решение: используйте Google Таблицы или Microsoft Excel. Минимальная рабочая структура: одна строка = один клиент; столбцы: ID клиента, дата начала, текущий статус, дата ухода, причина ухода, дата возврата если был. Этого уже достаточно, чтобы посчитать клиентов на начало периода и ушедших за период.
6. Кратко по управлению
- Зафиксируйте период расчета: месяц, квартал или год.
- Определите, кто считается активным клиентом.
- Посчитайте всех активных клиентов на начало периода.
- Посчитайте всех клиентов, которые ушли за период, по одному и тому же правилу учета.
- Используйте формулу: churn rate = (ушедшие клиенты ÷ клиенты на начало периода) × 100%.
- Сделайте обратную проверку: клиенты на начало периода × churn rate в доле = число ушедших.
- Не смешивайте в одном расчете стартовую базу и новых клиентов периода.
- После общего расчета смотрите churn rate отдельно по сегментам, если хотите понять причину.
Важно знать
Этот гайд показывает, как считать churn rate, но не задает универсальную норму. 5% в одной нише может быть отличным результатом, а в другой – тревожным. Сравнивайте показатель только с сопоставимыми периодами, одинаковым правилом учета и похожей бизнес-моделью.
–––––––––––
(✔️ конец копирования, до черты)*
Расчет churn rate с ИИ
Расчет ниже построен на умном скрипте – ИИ работает по схеме этой статьи, а не придумывает ответ наугад. Он сам уточняет логику учета клиентов, сам запрашивает недостающие данные и сам проверяет результат.
Ниже два готовых промпта. Работают строго по порядку.
Что понадобится
- Сильная нейросеть – уровня Claude или Gemini. Или наша бесплатная форма прямо на сайте.
- Данные по клиентам за выбранный период.
Шаг 1. Отправьте первый промпт
Скопируйте текст ниже. Замените слово НИША на свою. Вставьте в чат с ИИ и отправьте.
Я хочу рассчитать churn rate (показатель оттока клиентов). Моя ниша: НИША. Чтобы ты работал по правильной схеме и ничего не упустил, даю тебе эталонный материал – изучи его полностью и точно следуй всем шагам, которые применимы к моему случаю.
Действуй строго по шагам:
Шаг 1. Сначала предложи структуру расчета churn rate именно под мою модель бизнеса. Обязательно начни с уточнения логики: кто у меня считается клиентом, что считается уходом, какой период лучше брать, есть ли подписка или повторные покупки, есть ли возвраты клиентов. Не переходи к цифрам, пока я не подтвержу логику учета. Жди моего подтверждения.
Шаг 2. После того как я подтвержу логику учета, кратко покажи структуру будущего расчета: что будем считать, какие данные нужны, какие сегменты можно выделить отдельно. Жди моего подтверждения.
Шаг 3. Только после моего подтверждения запроси все данные, которые нужны для полноценного расчета по эталону. Если данных для интерпретации не хватает, сам запроси их тоже. Жди моих ответов.
Шаг 4. Только после получения всех данных переходи к расчету.
Вот эталонный пример:
[вставьте вместо этого примечания – текст эталона: все, что копировали между чертами (весь самостоятельный расчет) ]ИИ предложит логику учета и структуру расчета под ваш случай.
Что делать: прочитайте и подтвердите, что у вас считается клиентом, что считается уходом и какой период берете. Если нужно, поправьте. Например: “Клиентом считаем компанию с действующим договором. Уход – расторжение или неоплата продления. Считаем помесячно. Возврат клиента в том же месяце не считаем оттоком”.
Шаг 2. Ответьте на вопросы ИИ и соберите цифры
ИИ запросит только те данные, которые нужны после согласования логики учета.
Где взять цифры:
- Статусы клиентов и даты оплат – CRM: Битрикс24, amoCRM, retailCRM
- Подписки и отмены – личный кабинет платежного сервиса, биллинг, внутренняя админка
- Договоры, продления, расторжения – 1С, МойСклад, таблица отдела продаж
- Если клиентов ведете вручную – Google Таблицы или Microsoft Excel
- Причины ухода – CRM, заметки менеджеров, форма отмены подписки, отдел заботы
Отвечайте на вопросы ИИ по очереди, пока он не напишет, что данных достаточно.
Что делать дальше: если какого-то числа нет, честно напишите это. Например: “Точной причины ухода нет, есть только число ушедших клиентов”.
Шаг 3. Отправьте второй промпт
Скопируйте и отправьте как есть:
Теперь сделай расчет по эталонной схеме. Выведи результат в таком формате:
1. Кратко напомни принятую логику учета: кто считается клиентом, что считается уходом, какой период выбран.
2. Таблица: показатель – значение – как получено.
3. Основная формула churn rate с подстановкой моих чисел.
4. Отдельно покажи перевод доли в процент, если он есть.
5. Интерпретация результата простым языком без воды.
6. Самопроверка через обратное действие: число клиентов на начало периода × churn rate в доле = число ушедших клиентов.
7. Проверь граничные случаи из эталона, если они применимы: новые клиенты внутри периода, возвраты в том же периоде, нерегулярные покупки, сегменты, неподходящий период, churn rate выше 100%, отсутствие инструмента учета.
8. Если для честной интерпретации не хватает данных, не молчи – перечисли, каких именно данных не хватает и как это влияет на вывод.
9. В конце дай блок: что у меня уже есть на руках и что считать следующим шагом – общий churn rate, churn rate по сегментам или причины ухода.
Что получите: готовый расчет churn rate, проверку на ошибки, понятную интерпретацию и список следующих действий без угадываний.
Если что-то пошло не так
- Откройте новый чистый диалог с нейросетью без предыдущих сообщений – это первое что нужно сделать при любой проблеме.
- ИИ начал сразу требовать цифры без согласования логики учета – отправьте: “стоп, сначала согласуй кто считается клиентом, что считается уходом и какой период берем”.
- ИИ считает не классический churn rate, а что-то другое – отправьте: “используй формулу: ушедшие клиенты ÷ клиенты на начало периода × 100%”.
- ИИ не сделал самопроверку – отправьте: “добавь обратную проверку через умножение клиентов на начало периода на churn rate в доле”.
- ИИ выдал расплывчатую интерпретацию – отправьте: “объясни результат простым языком и отдельно укажи, каких данных не хватает для более точного вывода”.
- ИИ не учел новые клиенты внутри периода – отправьте: “не включай новых клиентов периода в знаменатель, если считаешь классический churn rate”.
