Cómo un servicio de video por suscripción utiliza datos + marketing inteligente para retener clientes

Ser un Servicio de Video bajo Demanda por Suscripción (SVoD), los suscriptores son la sangre vital de nuestro negocio. Y como todavía somos muy nuevos en esto, necesitamos trabajar duro por cada usuario que incorporamos.

Por lo tanto, cualquier pico pronunciado en cancelación (suscripciones canceladas) puede ser catastrófico para nosotros.

Reflexionando sobre octubre, las cosas iban bien, estábamos creciendo un 4% mes a mes, pero sabíamos que podíamos hacerlo mejor. El Black Friday estaba a la vuelta de la esquina y teníamos un plan de marketing a prueba de fallos.

El fin de semana más grande del año llega y se va, rompemos todos nuestros récords, los números siguen subiendo y luego llegamos a enero…

¡Enero nos proporcionó ese pico catastrófico! 

Había muchas preguntas, muchas de las cuales no teníamos respuestas inmediatas.

Así que a lo largo del resto de este artículo, repasaré cómo encontramos las respuestas a estas preguntas, qué tácticas empleamos, y finalmente cómo procedimos a reducir la cancelación de suscripciones cuando las cosas comenzaban a escapársenos.

Primero, obtuvimos Baremetrics

Fue alrededor de este momento que comenzamos a usar Baremetrics. Mientras usábamos Recurly, sabíamos exactamente cuántos suscriptores llegaban y se iban. Sin embargo, la profundidad del conocimiento simplemente no estaba ahí. 

La la facilidad de integración con Baremetrics hizo que fuera una opción obvia para nosotros intentarlo, ampliar nuestras capacidades analíticas y comenzar a comprender las tendencias en nuestros datos de suscripción.

Me complace decir que los conocimientos proporcionados por Baremetrics cambiaron la forma en que abordamos nuestra adquisición y retención, y nos dieron una mejor comprensión de por qué nuestros suscriptores se iban.

Los gráficos y tablas que Baremetrics puede producir hacen que la visualización de información sea mucho más fácil que simplemente mirar números y hojas de cálculo.

Mientras que la capacidad de anotar gráficos ha sido integral para ayudarnos a comenzar a determinar tendencias en el comportamiento de nuestros usuarios.

Un poco de contexto sobre el problema

Volviendo al Black Friday, adquirimos una cantidad extraordinaria de nuevos suscriptores durante nuestra venta, y estos números continuaron creciendo bien entrado diciembre. 

Estábamos adquiriendo constantemente muy por debajo de nuestro costo objetivo por adquisición (CPA) de £30, así que decidimos aumentar nuestro presupuesto en varias ocasiones. 

Un ejemplo de esto fue cuando una tormenta importante golpeó, aumentamos sustancialmente nuestro presupuesto para dirigirse a aquellos atrapados en casa. Esta táctica tuvo un gran retorno de inversión con nuestro CPA cayendo a £15 durante ese fin de semana.

Encontramos que duplicar esta táctica en circunstancias similares funcionó bien inicialmente. Sin embargo, rápidamente nos dimos cuenta de que no podíamos confiar en esta táctica y que tenía un efecto de retroceso en el número de suscriptores que cancelaban su suscripción. 

La tasa de cancelación comenzó a aumentar rápidamente, pasando del 6% al 9% en cuestión de semanas.

Mientras que nuestra tasa de cancelación estaba aumentando, también notamos un gran número de usuarios de prueba abandonando. Era evidente que podíamos adquirir clientes fácilmente, pero necesitábamos trabajar seriamente en nuestras técnicas de retención, comenzando con nuestro proceso de incorporación.

Nuestras métricas clave de cancelación de suscripciones

Usando Recurly, estábamos limitados a simplemente rastrear el número de suscriptores, nuestro Ingresos Recurrentes Mensuales, y tasa de cancelación. Armados solo con estas estadísticas estábamos severamente desprevenidos para comprender adecuadamente el comportamiento de nuestros clientes y comenzar a combatir la cancelación de suscripciones.

Esto resultó en que realizáramos un análisis exhaustivo de nuestros datos. 

Dentro de esto, pudimos identificar las tres métricas más grandes que necesitábamos monitorear al tratar con la cancelación de clientes.

• Valor de Vida del Cliente – Nuestro LTV mensual alcanzó su máximo en £68 en noviembre pero bajó rápidamente a £43 en el plazo de un mes.

• Cancelaciones – Nuestras cancelaciones totales aumentaron de ~350 a ~530 durante diciembre.

• Tasa de conversión de prueba – Nuestra tasa de conversión cayó del 80% al 40% en el espacio de quince días.

Identificar tendencias en nuestra cancelación de suscripciones

Una vez que identificamos las métricas clave que necesitábamos monitorear para mantenernos al día con la cancelación de suscripciones, fuimos encargados de identificar qué estaba causando estos efectos negativos.

Es importante agrupar ciertas métricas para comenzar a comprender cómo puedes comenzar a combatir la cancelación de suscripciones con datos. 

Por ejemplo, no fue hasta que pudimos visualizar nuestros datos en gráficos que comenzamos a notar las siguientes tendencias.

• Una venta lucrativa perjudicó la retención de nuestros clientes existentes

• El final de una venta tuvo un efecto catastrófico en el número de usuarios de prueba que cancelaban

• Un período de prueba extendido simplemente significaba que los clientes tenían más oportunidad de dejarnos sin convertirse en suscriptores de pago

Al identificar tendencias, es importante no solo mirar los datos, sino comenzar a identificar qué causas externas impactaron el comportamiento del usuario. Algunos factores fundamentales que deben considerarse son:

• ¿Qué actividades de marketing se realizaron?

• ¿Qué promociones estaban disponibles?

• ¿Qué cambios en productos y servicios se realizaron?

Debe reconocer todos los factores internos y externos al ver sus datos, ya que estos proporcionarán contexto y razonamiento para cualquier comportamiento abstracto que descubra.

Identifique tendencias en su abandono 🔎

History Hit utiliza Baremetrics para crear gráficos y paneles de control para rastrear el abandono. ¿Desea hacer lo mismo con su negocio?

El impacto de las tendencias

Como se mencionó anteriormente, nuestras métricas clave de abandono son CLV, cancelaciones de suscripción y tasa de conversión de prueba. Entonces, cuando notamos tendencias negativas en todas estas áreas, iniciamos nuestra batalla para comenzar a luchar contra el abandono.

Nuestro CLV que disminuye rápidamente fue quizás la estadística más preocupante de todas. En el espacio de menos de dos semanas, disminuyó un 33%. 

Revisamos minuciosamente los números y pudimos identificar el factor contribuyente clave: el final del período de prueba gratuita de los clientes. Nuestro costo por adquisición superó las £30, por lo que comenzamos a obtener ganancias muy magras al adquirir nuevos clientes.

El número de suscripciones canceladas aumentó sustancialmente durante varios meses. Esto fue un resultado directo de nuestra estrategia de marketing anterior, donde tentaríamos a los clientes ofreciendo descuentos significativos debido a nuestra falta de presupuesto de marketing accesible. 

Vimos un aumento pronunciado de aproximadamente el 66% en cancelaciones en el espacio de un mes y, desafortunadamente, se mantuvo en esta meseta más alta. 

Afortunadamente, nuestra tasa de abandono se mantuvo constante debido a una mayor adquisición; sin embargo, el abandono absoluto aumentaba constantemente a un nivel casi insostenible.

Nuestra tasa de conversión de prueba proporcionó dos cifras interesantes al inspeccionar los datos. Vimos que durante una venta, la tasa de cancelación de clientes existentes era mucho más alta. Sin embargo, cuando esa venta terminó, nuestra tasa de conversión cayó rápidamente del 80% al 40%; esto sucedió en numerosas ocasiones el año pasado. 

También pudimos identificar que ofertas similares que ofrecían a los usuarios un período de prueba más largo (6 semanas) también tuvieron una tasa de conversión mucho más baja que aquellas cuyo período de prueba era nuestra duración regular de 30 días.

Ahora habíamos identificado la causa de nuestro abandono, así que necesitábamos planificar, crear e implementar una solución; y rápido.

Para reducir el abandono, tuvimos que cambiar la forma en que adquiríamos clientes

La solución para cualquier startup es probar rápidamente y aprender más rápido. Afortunadamente, pudimos hacer esto rápidamente y podemos atribuir nuestro éxito en la reducción del abandono a la rapidez con que pudimos aprender y adaptar nuestros procesos.

Para hacer esto, volvimos a lo básico. 

• Redujimos nuestro gasto a lo que sabíamos que era rentable
• Duplicamos nuestro contenido ganador
• Duplicamos la creatividad que impulsó nuevas suscripciones

Esto solo, sin embargo, nunca habría sido suficiente; aunque pudimos reducir algunos de los impactos de las tendencias mencionadas anteriormente.

La clave para entender muchos de nuestros problemas fue la Saturación de Plataforma. Cuando vimos que nuestro CPA se disparaba, pudimos concluir que habíamos alcanzado el límite superior para la cantidad de veces que se podría mostrar un anuncio a nuestra audiencia. La frecuencia con la que se mostraban nuestros anuncios a usuarios individuales en Facebook y Twitter fue perjudicial hasta el punto de que recibíamos comentarios de algunos de nuestros seguidores.

Con el tiempo, pudimos devolver nuestra adquisición y CPA a los niveles que tenían anteriormente. Sin embargo, habíamos fallado en romper hacia el siguiente nivel. 

Al contactar a muchos clientes que habían abandonado recientemente, pudimos descubrir dos factores clave que conducen al abandono:

1. Estaban viendo demasiados anuncios de nuestro negocio.
2. Estar constantemente en oferta disminuyó el valor percibido de nuestro servicio e hizo que los suscriptores existentes se resintieran de tener que pagar una tarifa más alta.

Decidimos actuar sobre esta retroalimentación y probar algunas plataformas nuevas. 

Reddit, por ejemplo, fue una de esas pruebas. Como no usuario, íbamos a esto a ciegas. Sabiendo que la plataforma era única, leímos todo lo que pudimos sobre la plataforma, incluyendo qué tono, mensaje, creatividad y copia usar en los anuncios. Sin embargo, aún nos sorprendió la respuesta. 

Nadie nos advirtió que los usuarios odiaban los anuncios y escribirían comentarios ofensivos. No fue hasta que tuvimos una conversación con nuestro gerente de cuenta que aprendimos esta lección.

Nuestra métrica de éxito se había definido por un número objetivo de usuarios registrados usando el código "reddit". Sin embargo, incluso con un descubrimiento arqueológico revolucionario – el mayor conjunto de artefactos de la Segunda Guerra Mundial encontrado desde la guerra – y la audiencia adecuada "r/history", aún no pudimos ver los resultados que buscábamos.

Esta plataforma nos enseñó una lección mostrándonos que la clave del éxito al probar nuevas plataformas es estar preparado. 

Para evitar el fracaso, debe asegurarse de no solo saber cómo se utiliza una plataforma, sino también cómo las empresas anuncian en ella, y además cómo reaccionan los usuarios a tales anuncios.

Instagram es otra plataforma que encontramos que funcionaba bien para nosotros. Sin embargo, nuestra campaña solo fue exitosa gracias al trabajo que habíamos realizado en otros canales. 

Tener un influencer como fundador permite cierto nivel de credibilidad, siendo Dan (Snow) uno de los nombres más grandes en historia y acumulando más de 280K seguidores en Twitter. Fue en esta plataforma donde pudimos refinar nuestro mensaje de redes sociales.

Pudimos aplicar nuestro conocimiento de Twitter a Facebook, con pequeños ajustes para asegurar que la creatividad coincidiera con la audiencia.

Sin embargo, fue Instagram la que resultó ser el mayor desafío para nosotros. Es mucho más difícil generar publicidad que se vea nativa en Instagram que en otros canales, y como resultado, vimos nuestro CPA inicial 3-4 veces más alto de lo que esperábamos. 

Este fue un gran revés inicialmente con nosotros cuestionando la viabilidad de publicar anuncios en la plataforma para nuestro negocio. Sin embargo, cuando aplicamos nuestro aprendizaje de otras plataformas, vimos que daban sus frutos en Instagram. 

Facebook nos enseñó qué creatividad resonaba mejor con nuestra audiencia y Twitter nos proporcionó una base para copia exitosa, que pudimos adaptar y mejorar para la plataforma relevante.

La clave de nuestro éxito provino de la diversificación de audiencias en nuestras plataformas de redes sociales. 

Pudimos probar constantemente intereses específicos en historia en Facebook de manera eficiente, al tiempo que encontrábamos qué anuncios se convertían mejor para audiencias particulares. 

Luego pudimos hacer coincidir estos datos con tasas de conversión en todos los conjuntos de anuncios para duplicar cualquier anuncio en nuevos grupos de anuncios de los que estábamos seguros de que tendrían éxito. 

El éxito de escalar nuestra publicidad tanto en Twitter como en Instagram provino de la creación de varios Públicos Similares a los que han demostrado conversiones.

Para que tuviéramos éxito, tuvimos que asegurar que teníamos objetivos y métricas claros al probar un nuevo canal. 

En conjunto con una métrica de éxito definida y un marco de tiempo establecido, pudimos obtener una visión mucho más clara de la escalabilidad de un canal. 

También descubrimos que la mejor manera para que nuestra empresa adoptara esto era asegurar que estuviera por escrito. De esa manera, no solo tuvimos un registro de ello, sino que también pudimos responsabilizarnos de él al revisar nuestros resultados.

Al diversificar nuestra producción de marketing y aprovechar diferentes canales de publicidad y audiencias, pudimos disminuir considerablemente la frecuencia con la que nuestra audiencia vio nuestros anuncios, y así redujimos el abandono.

Escuchar a nuestros clientes y datos

Reducir el abandono es una batalla constante para todos los negocios de suscripción y no somos diferentes. 

Al seguir los pasos descritos en este artículo, pudimos devolver a nuestro negocio al camino correcto. Identificamos cuáles eran nuestras métricas clave, identificamos tendencias en nuestros datos e implementamos activamente tácticas para contrarrestar estas.

Uno de los hallazgos clave para nosotros fue que es mucho más fácil retener a los suscriptores que tienen una suscripción anual que aquellos que tienen un plan mensual.

Para comparar, nuestra tasa de retención anual es ~80% después de 12 meses, cayendo solo un 10% a ~70% después de 24 meses, mientras que nuestra tasa de retención mensual cae a 50% después de solo 6 meses.

Por lo tanto, nos dimos cuenta de que era esencial actualizar a nuestros usuarios mensuales a un plan anual. La única pregunta que quedaba era cómo.

Para responder a esta pregunta revisitamos nuestros comentarios de clientes existentes y nos propusimos obtener información más profunda. 

Es crucial recopilar comentarios de los clientes en todas las etapas de su ciclo de vida para entender cualquier problema o punto débil que puedan tener. Para nosotros, esto incluyó obtener comentarios sobre el registro, durante la incorporación, mientras estaba activo, después de actualizar y al salir. 

Similar al análisis de datos, es esencial notar tendencias en los comentarios de los clientes. Encontramos que la razón por la cual las personas se estaban dando de baja era porque cumplían con los mismos criterios que finalmente llevaron a que nuestros suscriptores mensuales se actualizaran: ver al menos 2 horas de contenido por mes.

El insight más grande que descubrimos al abordar la deserción provino de los datos que pudimos recopilar de usuarios que recientemente se actualizaron de una suscripción mensual a una anual. 

Encontramos que el tiempo mínimo para que un usuario convirtiera su prueba era ver al menos 2 horas de contenido, mientras que la actualización a una suscripción anual provino del compromiso constante con nuestros usuarios y una relación adecuadamente cultivada.

Para abordar el primer problema, creamos nuevas listas de reproducción que promovían nuestro mejor contenido en una variedad de eras históricas, que encontramos que aumentaban las visualizaciones en un 30%. 

También encontramos que el 50% de nuestros usuarios veían nuestros programas en una PC, por lo que comenzamos a promover nuestras aplicaciones móviles y de TV en nuestros canales propios y vimos aumentos incrementales en las visualizaciones totales como resultado.

Para construir relaciones más profundas con nuestros clientes, reconfiguramos nuestra cadena de correos electrónicos de incorporación. Esto incluyó mayor personalización y solicitar comentarios iniciales después de la primera quincena.

También comenzamos a llamar a cohortes de usuarios que completaron y no completaron su prueba que se registraron al mismo tiempo.

Para actuar sobre esta retroalimentación, comenzamos reduciendo el período de prueba, lo que instantáneamente llevó a un aumento en nuestra tasa de conversión de prueba y estuvo vinculado a una tasa de deserción disminuida en los primeros tres meses.

Otros problemas que se destacaron se relacionaban con el proceso de incorporación largo y la falta de personalización en nuestro producto.

Pudimos aprovechar la retroalimentación sobre la falta de personalización y desarrollar nuevas estrategias sobre cómo agrupamos y presentamos el contenido en nuestro sitio web. Construimos listas de reproducción más coherentes y colecciones de nicho para nuestra audiencia. 

Además, creamos una serie de nuevas listas de reproducción dirigidas a maestros y estudiantes, haciendo coincidir nuestras listas de reproducción con su plan de estudios. Estos cambios fueron bien recibidos, ya que comenzamos a ver menos comentarios negativos sobre la falta de variedad y contenido temático personalizado.

Las lecciones que aprendimos

Pudimos disminuir la deserción atendiendo a los obstáculos principales en cada etapa del viaje del cliente y aplicando los hallazgos de nuestros datos de suscripción. 

Al realizar un enfoque holístico para combatir la deserción, se nos requirió interpretar cifras brutas, reconocer los comentarios de los clientes y hacer alteraciones a nuestras actividades de marketing para que el proyecto funcionara.

Si nos enfocáramos en un solo aspecto de esto u omitiéramos cualquiera de estas tres áreas, no habríamos podido tener éxito de la manera que lo hemos hecho.

Algunas lecciones clave que aprendimos de esto incluyen:

• La importancia de probar y optimizar continuamente.
• Tener cuidado al ofrecer ventas.
• Definir métricas clave y objetivos es esencial para medir el éxito.
• Conoce tus canales y cuándo es tiempo de cambiar el enfoque.
• La deserción de pruebas es igualmente importante que la deserción de clientes activos.
• Si la adquisición es constante, enfócate en la deserción.
• La retroalimentación procesable es escasa, pero altamente valiosa.
• Entender a tus clientes es la clave para combatir la deserción.

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