«Удержать клиента в пять раз дешевле, чем привлечь»: один автопроизводитель, сорок лет цитирования и что показали 16 000 клиентов

TL;DR «Удержать клиента в пять раз дешевле, чем привлечь» восходит к одному расчёту для одного американского автопроизводителя начала 1980-х: $750 рекламы на нового покупателя против $150 компенсации по жалобе. «От 5 до 25 раз» появилось в колонке Harvard Business Review 2014 года без ссылки на источник. По рецензируемым данным картина другая. У 16 000 клиентов четырёх компаний давние клиенты не дешевле в обслуживании, а в двух компаниях из четырёх платят на 5–9% меньше. Эффект программы лояльности с поправкой на то, что в неё вступают уже лояльные, в семь раз меньше наивного. Звонок «мы о вас заботимся» поднял отток с 6,4% до 10%. При этом удержание как рычаг стоимости бизнеса сильнее маржи и стоимости привлечения. Ниже след цитаты, три истории с числами, планка для проверки программы удержания и расчёт своего отношения за квартал. Чтение — минут двадцать.

Я Егор, десять лет в перформанс-маркетинге. Эту цитату я сам ставил в презентации, когда просил бюджет на CRM: «Гарвард доказал, удержать в пять раз дешевле». Сегодня прошёл по ссылкам до конца. Все числа я взял из статей в рецензируемых журналах, их рабочих версий, книг и первичных документов, ссылки в конце. Где считаю сам, стоит пометка «прикидка».

История первая. Откуда взялось «в пять раз»

Простыми словами Стоимость привлечения — расходы на рекламу и продажи, делённые на число новых клиентов. Стоимость удержания — скидки постоянным, бонусы, рассылки, компенсации и время менеджеров, делённые на число клиентов, которые остались благодаря этому. Цитата утверждает, что второе в пять раз меньше первого, у всех и всегда.

Самый ранний датированный расчёт принадлежит Джону Гудману, основателю исследовательской фирмы TARP, которая в 1980-е работала с жалобами потребителей для Белого дома и крупных компаний. В 1999 году он описал его сам. У одного американского автопроизводителя на каждый проданный автомобиль уходило $375 рекламы. Половина покупателей и так была лояльна, поэтому реклама на одного нового покупателя стоила $750. Компенсация по жалобе, «жест доброй воли», обходилась в среднем в $150. Отсюда «в пять раз». Гудман ссылается на публикацию в Business Week от 11 июня 1984 года. Там же он добавил, что с тех пор у других клиентов TARP отношение было «от 2 к 1 до 20 к 1». И пожаловался, что факты TARP «часто перевраны, а некоторые приписанные нам данные попросту неверны».

Разберём арифметику. Всю рекламу записали в привлечение новых, хотя половина продаж шла лояльным, и реклама шла и на них. Стоимость удержания посчитали как компенсацию по одной жалобе; всё остальное, что компания тратит на старых клиентов, в расчёт не вошло. И это одна компания в одной отрасли сорок лет назад. Единственная пара чисел «привлечение против удержания», которую я нашёл в рецензируемой работе, принадлежит Жаклин Томас, Journal of Marketing Research 2001: $26,94 против $2,15, в 12,5 раза. Тоже одна компания, и число известно по цитированию.

Дальше число пошло по рукам без данных. По словам авторов книги «Мифы лояльности» из Ipsos, его повторили Том Питерс в «Процветании в хаосе» 1987 года и Харт, Хескетт и Сассер в Harvard Business Review 1990 года. Котлер в изданиях учебника 2000–2003 годов писал «по одной оценке, в пять раз» без указания, чья это оценка; в издании 2022 года авторы заменили «пять» на «в несколько раз». Сама Ipsos в 2005 году назвала утверждение мифом номер восемь и призналась, что раньше повторяла его. А в 2014 году Эми Галло написала в колонке Harvard Business Review: «в зависимости от того, какому исследованию вы верите и в какой отрасли работаете, привлечение нового клиента обходится от пяти до 25 раз дороже удержания». Ссылки на исследование в колонке нет.

Вторая половина цитаты: «+5% удержания даёт +25–95% прибыли»

У этой части источник есть, и число в нём другое. Райхельд и Сассер, Harvard Business Review 1990: в кейсах консалтинга Bain снижение оттока на пять пунктов повышало расчётную приведённую ценность клиента на 25–85%. Приведённая ценность — прибыль от клиента за все будущие годы, пересчитанная в сегодняшние деньги. У банковских депозитов 85%, у страхового брокера 50%, у автосервиса 30%. По описанию метода речь о ценности клиента; прибыль компании за год авторы не считали. И речь, по книге Райхельда 1996 года, о пяти процентных пунктах, например с оттока 20% до 15%.

Число 95% Галло взяла со ссылкой на трёхстраничную брошюру Bain, в которой написано только «в финансовых услугах рост удержания на 5% даёт более 25% прибыли». Девяносто пять процентов там нет.

Механику кейсов Bain разобрал Питер Кэрролл в журнале по розничному банкингу уже в 1991 году. Клиентов отсортировали по возрасту счёта и увидели, что старые когорты, группы клиентов по году прихода, прибыльнее. Старые когорты прибыльнее, потому что убыточные ушли раньше: до 60% клиентов розничного банка убыточны. Его пример: клиент А приносит $250 в год, Б $50, В минус $150. Средний вклад когорты растёт с $10 до $90 только потому, что В отвалились; никто из оставшихся лучше не стал. Удержать «уходящих» означает удержать в основном В.

История вторая. Давние клиенты не дешевле и платят меньше

Райнарц и Кумар, Harvard Business Review 2002, четыре компании, больше 16 000 клиентов, четыре года: поставщик корпоративных ИТ-услуг, торговля по каталогу, продуктовая розница, дисконтный брокер. Проверяли три довода сторонников лояльности: постоянных дешевле обслуживать, они платят больше, они приводят других.

• Связь стажа клиента с прибылью: корреляция 0,45 у розницы, 0,30 у ИТ-услуг, 0,29 у брокера, 0,20 у каталога. Корреляция 1,0 означала бы, что стаж всегда приносит прибыль, 0 означал бы отсутствие связи. В каждой компании 15–21% клиентов давние и малоприбыльные, 15–20% недавние и высокоприбыльные; давних и одновременно прибыльных около трети базы.
• Обслуживание. Затраты на коммуникации у каталога: 6,3 цента на доллар продаж у старых клиентов против 6,5 у новых, «едва отличимо». У ИТ-провайдера единственная сильная связь показала, что давние клиенты обходятся дороже.
• Цена. Давние клиенты ИТ-провайдера платили на 5–7% меньше, постоянные клиенты каталога на 9% меньше в одной категории. Цитата: «Опросы стабильно показывают: потребители считают, что лояльные клиенты заслуживают более низких цен». Прикидка: на выручке 100 млн ₽ с половиной продаж постоянным скидка «за верность» 5–9% это 2,5–4,5 млн ₽ в год.
• Рекомендации. Связь стажа со склонностью рекомендовать «не так уж сильна»; рекомендуют довольные клиенты, стаж тут ни при чём.

В статье тех же авторов в Journal of Marketing 2000 года по 9 167 домохозяйствам каталога расчёт точнее: корреляция стажа и прибыли 0,18–0,22. Недавние высокодоходные клиенты приносили $11,67 в месяц против $8,18 у давних высокодоходных и платили за единицу товара на 8–11% больше.

Замечание Это статья за удержание прибыльных клиентов. Вывод авторов: ни одна компания не должна считать, что управлять клиентами ради лояльности значит управлять ими ради прибыли. Правило «постоянным — скидка» из этих данных выглядит как плата за стаж, который сам по себе денег не приносит.

Какой у вас рынок

Институт Эренберга и Басса добавляет условие, без которого слово «удержание» не имеет смысла. Шарп, Райт и Гудхардт, 2002: рынки повторных покупок делятся на два типа без промежуточных. Репертуарные, где покупатель делит категорию между несколькими поставщиками: топливо, продукты, кафе; у большинства брендов меньше 10% покупателей верны только им. Подписные, где около 80% клиентов «однолюбы», у банков 78–79%: банки, страховка, кредитные карты, электричество; по той же логике связь и абонементы. Цитата: цели вроде «удержание» и «ноль оттока» «подразумевают лояльность подписных рынков; на репертуарных её нет, и превратить репертуарный рынок в подписный постепенно, по-видимому, невозможно». По шестилетней британской панели к тому же бренду дезодоранта на следующей покупке возвращались 34% домохозяйств, и это норма.

И арифметика размера. На рынке, где общий объём не растёт, каждый бренд теряет столько же клиентов, сколько приобретает; в процентах малый бренд теряет больше. У автопроизводителей Франции 1989 года лидеры теряли 36% покупателей при смене машины, марки с долей 1–2% от 52 до 74%; корреляция доли рынка с оттоком −0,75. Отток малого бизнеса выше, чем у сетевого конкурента, по определению; сравнивать его надо с бизнесами своего размера.

История третья. Что программа удержания даёт по замерам

Самоотбор Ленхер, ван Херде, Беймолт и Смидтс, 2007: 1 909 голландских домохозяйств, все семь программ лояльности продуктовых сетей, два года чеков. Доля кошелька, то есть часть покупок категории в этой сети, у участников программы 36%, у неучастников 7%; наивная модель, где членство считается случайным, даёт эффект +29,8 процентного пункта. С поправкой на то, что в программу вступают уже лояльные, эффект +4,1 пункта, в семь раз меньше. По словам авторов, 86% эффекта членства исчезает, если учесть, что решение о вступлении не случайно. Эффект остался положительным и по расчётам авторов окупал скидки и баллы. Самодельный отчёт «у клиентов с картой чек выше на 30%» измеряет именно самоотбор.

Кому программа меняет поведение Лю, Journal of Marketing 2007, сеть магазинов при заправках, 1 000 участников, два года: у редких и средних покупателей частота покупок почти удвоилась, у частых не изменилась. При этом частые забирали наград на 25 пунктов больше. Контрольной группы, то есть похожих клиентов без программы, в исследовании не было, автор оговаривает это сама. Направление совпадает с каталожными экспериментами Андерсона и Симестера: скидки действующим клиентам снижали их будущие заказы на 11%, новым повышали на 26%.

Забота, которая ускоряет уход Аскарса, Айенгар и Шлайхер, Journal of Marketing Research 2016: оператор связи, 64 147 клиентов, случайное разбиение. Клиентам, которым по их потреблению был выгоднее другой тариф, позвонили и предложили перейти, с бонусом. За три месяца ушли 6,4% из тех, кому не звонили, и 10,0% из тех, кому позвонили. Звонок снял инерцию и напомнил о низком потреблении. Менеджеры, цитата, «надеялись, что клиенты сочтут смену тарифа выгодной и это снизит отток».

Кого удерживать Аскарса, 2018, два эксперимента со случайным разбиением, 12 137 и 2 100 клиентов. Среди 10% клиентов с самым высоким риском ухода только 16% и 6% попадают в 10% самых отзывчивых на удержание. Та же кампания, нацеленная по отклику вместо риска, снизила бы отток ещё на 4,1 и 8,7 пункта. Во втором эксперименте подарок для 40% самых рискованных клиентов поднял бы отток на 4,4 пункта. Правило «давно не покупал, дадим скидку» проиграло случайному выбору. Лемменс и Гупта, Marketing Science 2020, на двух полевых экспериментах: та же кампания, отобранная по ожидаемой прибыли от удержания, дала 5 026 евро против 1 872 у классической модели оттока. Во втором случае классическая модель ушла в минус.

Рекомендации Шмитт, Скира и Ван ден Бюлте, Journal of Marketing 2011, немецкий банк, 9 814 клиентов, 33 месяца: приведённые по рекомендации клиенты уходили реже примерно на 18%. Их шестилетняя ценность выше на 16%, с учётом дешёвого привлечения на 25%. Не в разы. Награда рефереру 25 евро при разнице в ценности 40 евро.

Что из этого следует собственнику

«Почти в пять раз», у которого есть источник. Гупта, Леман и Стюарт, Journal of Marketing Research 2004, по отчётности пяти публичных компаний. Один процент к удержанию даёт 3–7% к стоимости фирмы, процент к марже около 1%, процент экономии на привлечении от 0,02% до 0,3%. Удержание работает на все будущие годы, экономия на привлечении один раз. Единственное «почти в пять раз» в статье: процент удержания даёт стоимости почти в пять раз больше, чем процент ставки дисконтирования. И две оговорки самих авторов: стоимость повышения удержания в расчёт не входит, а стопроцентное удержание может означать заниженную цену.

Планка для программы удержания Гупта и Леман, 2005: ценность клиента равна годовой марже, умноженной на множитель r/(1+i−r). Здесь r — годовое удержание, i — ставка дисконтирования: под какой годовой процент вы обесцениваете будущие деньги; для малого бизнеса это стоимость кредита или требуемая доходность. Формула считает будущие годы, текущий в неё не входит. Прибавьте к удержанию один процент, и ценность базы вырастет на (1 + множитель) процентов; поэтому и платить за этот процент можно не больше (1 + множитель) процентов годовой прибыли, дороже — программа не окупается. У авторов речь о «прибыли или ценности клиента», беру годовую прибыль, прикидка.

Модельный бизнес, прикидка, не из реального проекта: база 2 000 клиентов, годовое удержание 60%, маржа 15 000 ₽ с клиента в год, ставка 25%. Множитель 0,6/(1,25−0,6) = 0,92, будущая ценность клиента 13 800 ₽: при оттоке 40% в год и ставке 25% все будущие годы стоят меньше одного текущего. Годовая прибыль с базы 30 млн ₽. Один процент к удержанию, с 60% до 60,6%, это 12 удержанных клиентов. Стоить они должны не больше 1,92% прибыли: 576 тыс ₽, или 48 тыс ₽ за клиента. При удержании 90% и ставке 12% множитель 4,09, и тот же процент стоит уже 5,1% прибыли. Подписная компания с высоким удержанием может платить за клиента больше, бизнес с оттоком 40% в год нет. В хабе про коэффициент удержания я считал срок жизни клиента как 1/(1−r); Гупта и коллеги показывают, что без дисконтирования это завышает ценность, поправка в хабе теперь есть.

Два бюджета сразу Райнарц, Томас и Кумар, Journal of Marketing 2005, B2B-производитель техники, 23 476 потенциальных клиентов: оптимум 79% бюджета на удержание и 21% на привлечение. Компания тратила втрое больше оптимума, $2 014 на клиента при оптимальных $638, и, сократи она расходы на 68%, прибыль с клиента выросла бы на 42%. Максимум плоский: отклонение на 10% от оптимума по любому бюджету меняет прибыль меньше чем на 1%. По расчёту авторов недоплата хуже переплаты, и ошибка в бюджете удержания дороже ошибки в бюджете привлечения.

Правило для следующего рубля Направление цитаты верно: у большинства бизнесов удержать дешевле. Коэффициент зависит от стадии и типа рынка, и стоимость удержания не ноль. В хабе про CRM-маркетинг у меня вышло 9 к 1, но там отклик взят прикидкой без контрольной группы; после контроля отношение будет ниже. Дальше решает планка выше: во сколько обходится один процент удержания и сколько он приносит. Это тот же порядок, что в модели «Следующий рубль»: транш с измеренной отдачей.

Как посчитать своё отношение за квартал

Нужны выгрузка заказов за пять–восемь кварталов с маржой, расходы на маркетинг по статьям и список того, что вы делаете для старых клиентов. Порядок я собрал из работ выше; где они молчат, стоит пометка «прикидка».

1. Определите тип рынка. Клиент делит категорию между несколькими поставщиками или живёт у одного. В первом случае «удержание» — это доля вернувшихся за период, и норма для неё низкая; во втором удержание считают по оттоку.
2. Разбейте базу на когорты по кварталу первой покупки. Для каждой когорты: какая доля купила хотя бы раз во втором, третьем, четвёртом квартале. «Среднее удержание по базе» смешивает когорты. У Фейдера и Харди удержание одной когорты растёт с 63% в первый год до 92% в седьмой. Причина: склонные уйти ушли раньше; оставшиеся компанию не полюбили сильнее.
3. Посчитайте стоимость привлечения. Реклама, агентство, лидогенерация, скидки первой покупки за квартал, делённые на новых клиентов квартала. Расходы на старых клиентов сюда не класть.
4. Соберите стоимость удержания по статьям. Рассылки и сообщения вместе с работой людей, бонусы по себестоимости, скидки постоянным как недополученная маржа, подарки, обзвон, время менеджеров. Скидка «за верность» — здесь главная статья, и её обычно не считают.
5. Выделите контрольную группу. На квартал случайно исключите 10–15% активной базы из всех удерживающих активностей, кроме сервисных сообщений. У Аскарсы контроль был 15,7%. Разница долей вернувшихся между группой воздействия и контролем, умноженная на размер группы, даёт число удержанных благодаря программе.
6. Посчитайте стоимость удержанного клиента и отношение. Расходы шага 4, делённые на удержанных из шага 5, против стоимости привлечения из шага 3. Делить на «всех, кто остался» нельзя: большинство остались бы и так.
7. Сверьте с планкой. Цена одного процента удержания против планки из раздела выше. Дороже планки — программа не окупается, какое бы отношение к стоимости привлечения ни вышло.
8. Проверьте, кого удерживаете. Считайте прибыль по клиенту, скидки «давно не покупавшим» оставьте до результата контрольной группы.

Цена теста Контрольная группа 15% от базы в 2 000 клиентов — это 300 человек без бонусов на квартал. Допустим, программа даёт честные +4 пункта годового удержания; у голландских сетей столько прибавилось к доле кошелька, для удержания беру тот же порядок, прикидка. За квартал теста это около 3 клиентов, 40 тыс ₽ будущей ценности. Цена незнания: если из наивных +30 пунктов эффекта честные +4, то 86% бюджета программы, 860 тыс ₽ из миллиона, уходят на тех, кто остался бы и так.

Решение Каждую скидку постоянным клиентам считать расходом на удержание с той же строгостью, что рекламный бюджет, и раз в год проверять её контрольной группой.

Лайфхак Если у вас подписка или абонемент: по данным платёжного сервиса Recurly, треть оттока подписок недобровольная, не прошёл платёж по карте. Данные вендора, зато рычаг стоит одно напоминание о карте и повторное списание.

Где эти исследования не про вас

• Все числа принадлежат своим компаниям. Корреляции 0,20–0,45, отток 6,4% и 10%, +4,1 пункта, 12,5 к 1 авторы измерили в США, Франции, Германии, Нидерландах, Британии и Южной Америке в 1989–2016 годах. Переносится метод и направление, числа остаются авторам.
• Масштаб. У Райнарца и Кумара по 4–12 тысяч клиентов на компанию и 3–4 года истории, у Аскарсы десятки тысяч. На 200 клиентах разница между сегментами утонет в шуме; контрольная группа даст направление, третьего знака от неё не ждите.
• Контрактный B2B с дорогим переключением. У авторов один кейс ИТ-провайдера, где давние клиенты оказались дороже в обслуживании. Для длинных договоров с интеграциями выводы о репертуарных рынках неприменимы.
• Редкие покупки. Ремонт, мебель, автомобиль: ни одной работы с числами по программам удержания, а «удержание» там означает вторую покупку через годы.
• Модельный бизнес в разделе про планку взят для арифметики: 2 000 клиентов, 60%, 15 000 ₽, ставка 25%.

Что с этим делать: цитату из презентаций убрать, отношение и планку посчитать по своей базе за квартал.

Краткие выводы

• «В пять раз дешевле» — это $750 против $150 у одного автопроизводителя начала 1980-х, и сам автор расчёта дал разброс от 2 до 20. «От 5 до 25» и «+25–95% прибыли» источника не имеют: колонка 2014 года без ссылки и брошюра со словами «более 25%».
• По 16 000 клиентов давние не дешевле в обслуживании, а в двух компаниях из четырёх платят на 5–9% меньше. Эффект программы лояльности с поправкой на самоотбор +4 пункта вместо +30, а звонок с заботой поднял отток с 6,4% до 10%.
• Удержание как рычаг стоимости сильнее маржи и привлечения, но у него есть цена. Один процент удержания не должен стоить дороже (1 + множитель) процентов прибыли, а эффект программы виден только против контрольной группы.

Сколько вы заплатили за последний год скидками постоянным клиентам, и какая доля из них осталась бы и без скидки? Ответ стоит один квартал с контрольной группой; без него каждая скидка постоянным — расход без замера.

Откуда числа

След цитаты: Goodman J. Basic Facts on Customer Complaint Behavior and the Impact of Service on the Bottom Line. TARP, 1999, PDF. Reichheld F., Sasser W. Zero Defections: Quality Comes to Services. Harvard Business Review, 1990 (по аннотации Bain и цитированиям). Reichheld F. The Loyalty Effect, 1996 (по конспекту). Carroll P. The Fallacy of Customer Retention. American Banker, 1991. Gallo A. The Value of Keeping the Right Customers. Harvard Business Review, 2014; Reichheld F. Prescription for Cutting Costs. Bain. Keiningham T., Vavra T., Aksoy L., Wallard H. Loyalty Myths, 2005, выдержка Ipsos. Peters T. Thriving on Chaos, 1987; Hart C., Heskett J., Sasser W. The Profitable Art of Service Recovery. Harvard Business Review, 1990 (оба по цитированию в Loyalty Myths, тексты не открывались). Kotler P., Keller K., Chernev A. Marketing Management, 16-е изд., 2022, с. 446–447; издания 2000–2003 по конспекту. Thomas J. A Methodology for Linking Customer Acquisition to Customer Retention. Journal of Marketing Research, 2001 (по цитированию у Gupta et al. 2004). Лояльность и прибыль: Reinartz W., Kumar V. The Mismanagement of Customer Loyalty. Harvard Business Review, 2002; On the Profitability of Long-Life Customers in a Noncontractual Setting. Journal of Marketing, 2000, рабочая версия. Sharp B., Wright M., Goodhardt G. Purchase Loyalty is Polarised into either Repertoire or Subscription Patterns. Australasian Marketing Journal, 2002, PDF. Sharp B., Riebe E., Dawes J., Danenberg N. A Marketing Economy of Scale. Marketing Bulletin, 2002. Bennett D., Graham C. The Long and the Short of It, доклад 2011. Программы и кампании: Leenheer J., van Heerde H., Bijmolt T., Smidts A. Do Loyalty Programs Really Enhance Behavioral Loyalty? International Journal of Research in Marketing, 2007, препринт. Liu Y. The Long-Term Impact of Loyalty Programs. Journal of Marketing, 2007, PDF. Anderson E., Simester D. Long-Run Effects of Promotion Depth on New Versus Established Customers. Marketing Science, 2004. Ascarza E., Iyengar R., Schleicher M. The Perils of Proactive Churn Prevention. Journal of Marketing Research, 2016, PDF. Ascarza E. Retention Futility. Journal of Marketing Research, 2018, PDF. Lemmens A., Gupta S. Managing Churn to Maximize Profits. Marketing Science, 2020, рукопись. Schmitt P., Skiera B., Van den Bulte C. Referral Programs and Customer Value. Journal of Marketing, 2011, PDF. Экономика: Gupta S., Lehmann D., Stuart J. Valuing Customers. Journal of Marketing Research, 2004, препринт. Gupta S., Lehmann D. Managing Customers as Investments, 2005, гл. 3. Fader P., Hardie B. How to Project Customer Retention. Journal of Interactive Marketing, 2007, PDF. Reinartz W., Thomas J., Kumar V. Balancing Acquisition and Retention Resources. Journal of Marketing, 2005, рабочая версия. Recurly, Churn Rate Benchmarks, 2026 (вендор).

Оговорки к источникам. Полные тексты статей Harvard Business Review 1990 года не открылись: числа Райхельда и Сассера взяты по аннотации Bain, цитированиям и учебнику Котлера, значения по отдельным отраслям, кроме банка, брокера и автосервиса, не подтверждены. Книга «The Loyalty Effect» по постраничному конспекту, «Loyalty Myths» по выдержке издателя, ранние издания Котлера по конспекту, работа Томас 2001 по цитированию, ссылка на Business Week по словам Гудмана. Работы Райнарца и Кумара 2000 года, Райнарца, Томаса и Кумара 2005 года и Ленхера с коллегами по рабочим версиям, журнальные вёрстки не сверялись. Модельный бизнес, «48 тыс ₽ за удержанного», «40 тыс ₽ за квартал теста», «2,5–4,5 млн ₽ скидок» и «860 тыс ₽ из миллиона» — мои прикидки по формулам авторов; перенос +4 пунктов доли кошелька на удержание — допущение. Конфликты интересов: TARP и Bain продают исследования лояльности и консалтинг, Ipsos Loyalty измеряет лояльность, Recurly продаёт платёжный сервис; академические работы написаны университетскими исследователями, у Аскарсы и Лемменс с Гуптой эксперименты проведены на данных компаний-партнёров.