Wählen Sie zuerst die „Art der Berechnung“, füllen Sie die angezeigten Felder aus und klicken Sie auf „Berechnen“. Der Rechner ermittelt Churn-Rate, Retention-Rate, Kundenlebensdauer, Jahresquote und mehr und zeigt im Graphen, wie der Kundenbestand Monat für Monat abnimmt.
Inhaltsverzeichnis
-
Das können Sie auf dieser Seite
-
Wofür braucht man diese Berechnung?
-
Anleitung
-
Formeln und Abbildungen
-
Formel für die monatliche Churn-Rate (Kündigungsquote)
-
Formel für die durchschnittliche Kundenlebensdauer (Monate)
-
Formel für die Churn-Rate pro Jahr (aus der monatlichen Quote)
-
Formel für die monatliche Churn-Rate (aus der Jahresquote)
-
Formel für den Kundenbestand nach n Monaten
-
Formel für die maximale monatliche Churn-Rate (aus einer Ziel-Kundenlebensdauer)
-
-
Symbole und Begriffe
-
Das sollten Sie vorher wissen
-
So berechnen Sie es in Excel
-
So berechnen Sie es in Google Tabellen
-
So berechnen Sie es in Python
-
So schreiben Sie die Formel in LaTeX und anderen Formelsprachen (zum Kopieren)
-
So lassen Sie ChatGPT rechnen
-
Die Vorteile von DataChef
-
Verwandte Funktionen
-
Alle Rechner von NumberChef
Das können Sie auf dieser Seite
- Berechnet aus dem Kundenbestand zu Monatsbeginn und den Kündigungen im Monat die monatliche Churn-Rate (Kündigungsquote) und die Retention-Rate. Neukunden aus dem laufenden Monat zählen nie zum Nenner; das Ergebnis zeigt zusätzlich, wie stark eine andere Definition (mit dem durchschnittlichen Kundenbestand im Nenner) abweicht
- Aus der monatlichen Churn-Rate ermittelt der Rechner die durchschnittliche Kundenlebensdauer (\(100 \div\) Churn-Rate Monate) und die Churn-Rate pro Jahr. Die Zahlen zeigen, warum „5 % pro Monat mal 12 = 60 % pro Jahr“ falsch ist
- Auch rückwärts: „Wie viel sind 40 % Kündigungen im Jahr pro Monat?“, „Wie niedrig muss die monatliche Churn-Rate sein, damit Kunden im Schnitt 24 Monate bleiben?“ und „Wie viele von 200 Kunden sind nach 12 Monaten noch da, wenn jeden Monat 5 % kündigen?“
- Ein Graph zeigt, wie der Kundenbestand Monat für Monat abnimmt, und markiert, wo die durchschnittliche Kundenlebensdauer liegt
- Dazu eine leicht verständliche Erklärung der Formeln und Formeln zum Kopieren für Excel, Google Tabellen und Python
Wofür braucht man diese Berechnung?
Bei einem Dienst mit Monatsabo ist es Routine, jeden Monat aus dem Kundenbestand zu Monatsbeginn und den Kündigungen die Churn-Rate zu ermitteln. Bei 1.200 Kunden zu Beginn und 36 Kündigungen sind es \(36 \div 1200 \times 100 = 3\) %, die durchschnittliche Kundenlebensdauer liegt bei etwa \(100 \div 3 \approx 33\) Monaten.
Egal wie viele Neukunden Sie gewinnen: Bleibt der Churn hoch, ersetzen die neuen Kunden vor allem die verlorenen. Wer verfolgt, ob die Quote gegenüber dem Vormonat gestiegen oder gesunken ist, hat Zahlen für Entscheidungen über Preise, Produktverbesserungen und Kundenservice.
Den LTV – „wie viel Umsatz ein Kunde bringt“ – schätzt man bei einem Abo als „Monatspreis × Kundenlebensdauer in Monaten“ (für den Rohertrag zusätzlich mal Marge). Bei einer monatlichen Churn-Rate von 5 % beträgt die Kundenlebensdauer 20 Monate; bei einem Tarif für 30 € im Monat liegt der LTV also bei etwa 600 €.
Mit dieser Schätzung entscheiden Sie, wie viel Werbung für einen Neukunden kosten darf. Die Churn-Rate ist der Ausgangspunkt dieser Rechnung, und der Zusammenhang „weniger Churn, höherer LTV“ ergibt sich daraus, dass die Kundenlebensdauer der Kehrwert der Churn-Rate ist.
In Fitnessstudios, Kursangeboten und ähnlichen Geschäften, in denen man darüber spricht, „wie viele Mitglieder im Jahr gehen“, muss man zwischen Jahres- und Monatswerten umrechnen. 40 % pro Jahr sind \((1 - \sqrt[12]{0{,}6}) \times 100 \approx 4{,}17\) % pro Monat – nicht dasselbe wie die 3,33 %, die man durch einfaches Teilen durch 12 erhält.
Umgekehrt gilt: Übertragen Sie Monatswerte in eine Jahresplanung, rechnen Sie über den verbleibenden Anteil nach 1 Jahr, nicht „mal 12“. 5 % pro Monat sind etwa 46 % pro Jahr – weit entfernt von 60 %. Die Art der Umrechnung verändert also das Bild vom Geschäft.
„Wir haben jetzt 200 Kunden, und jeden Monat kündigen 5 % – wie viele sind in einem Jahr noch da?“ Die Prognose lautet \(200 \times 0{,}95^{12} \approx 108\). Ohne Neukunden verlieren Sie innerhalb eines Jahres fast die Hälfte Ihrer Kunden – die Zahlen machen das sichtbar.
Mit dieser Prognose planen Sie den Umsatz des nächsten Jahres, die Größe des Supportteams und die nötigen Neukunden (rund 92 Neukunden im Jahr, nur um die Verluste auszugleichen).
Alle Kündigungen verhindern können Sie nie. In der Praxis legt man deshalb ein Churn-Ziel fest, indem man zurückrechnet: „Wie viele Monate müssen Kunden im Schnitt bleiben, damit sich das Geschäft rechnet?“ Brauchen Sie 24 Monate im Schnitt, liegt die maximale monatliche Churn-Rate bei \(100 \div 24 \approx 4{,}17\) %.
Steht das Ziel als Zahl fest, werden aus Ergebnissen konkrete Maßnahmen, etwa „diesen Monat waren es 4,5 %, wir müssen nachbessern“. Grundlage ist die einfache Formel „Kehrwert der Churn-Rate = Kundenlebensdauer“ – das macht es auch leicht, sie im Team zu teilen.
Formeln und Abbildungen
Symbole und Begriffe
Symbole
| \(c\) | Ze | Die monatliche Churn-Rate (%), nach dem englischen „churn“ (Abwanderung). Der Anteil der Kunden, die innerhalb eines Monats kündigen. In der umgestellten Formel ist es die höchste Churn-Rate, die Sie zulassen können. |
| \(r\) | Er | Die monatliche Retention-Rate (%), nach dem englischen „retention“ (Halten). Der Anteil der Kunden, die nach 1 Monat noch Vertrag haben: \(r = 100 - c\). |
| \(N_{0}\) | N null | Der Kundenbestand zu Beginn (des Monats). \(N\) steht für „Number“ (Anzahl), der Index \(0\) für Monat 0, also den Startpunkt (z. B. bei 200 Kunden zu Monatsbeginn \(N_{0} = 200\)). |
| \(D\) | De | Die Kündigungen im Zeitraum (einem Monat): wie viele der Kunden vom Beginn in diesem Monat gekündigt haben. Ein festes Symbol gibt es nicht; diese Seite schreibt \(D\) nach dem englischen „drop-off“ (Abgang). |
| \(L\) | El | Die durchschnittliche Kundenlebensdauer in Monaten, nach dem englischen „lifetime“: wie viele Monate ein Kunde im Durchschnitt bleibt, \(L = 100 \div c\). In der umgestellten Formel ist es die Ziel-Kundenlebensdauer. |
| \(c_{\mathrm{y}}\) | c Index y | Die Churn-Rate pro Jahr (%). Der Index \(\mathrm{y}\) steht für das englische „year“ (Jahr). Der Anteil der Kunden, die innerhalb eines Jahres kündigen. |
| \(R_{\mathrm{y}}\) | R Index y | Der verbleibende Anteil nach 1 Jahr (als Dezimalzahl): \(R\) für Retention, \(\mathrm{y}\) für Jahr; \(R_{\mathrm{y}} = (1 - c \div 100)^{12}\). Mal 100 ist es die Retention-Rate pro Jahr (%). |
| \(N_{n}\) | N Index n | Der Kundenbestand nach \(n\) Monaten. Der Index \(n\) ist die Zahl der vergangenen Monate; es ist der Bestand, nachdem er von \(N_{0}\) aus Monat für Monat geschrumpft ist. |
| \(n\) | En | Die Zahl der vergangenen Monate, eine ganze Zahl für „wie viele Monate später“. In der Formel gibt sie an, wie oft mit dem verbleibenden Anteil nach 1 Monat multipliziert wird (der Exponent). |
| \(\sqrt[12]{\ }\) | zwölfte Wurzel | Die zwölfte Wurzel: das Zeichen für die Zahl, die 12-mal mit sich selbst multipliziert die Ausgangszahl ergibt. Damit kommt man vom verbleibenden Anteil pro Jahr auf den pro Monat. |
| \(100\) | hundert | Die Grundlage der Prozentrechnung. Teilt man einen Prozentwert durch 100, erhält man wieder die Dezimalzahl (\(5\,\% \div 100 = 0{,}05\)). Wegen dieser Umrechnung ist auch der Kehrwert der Churn-Rate, \(100 \div c\), die Kundenlebensdauer in Monaten. |
Begriffe
| Churn-Rate (Kündigungsquote) | Der Anteil der Kunden, die in einem bestimmten Zeitraum (auf dieser Seite einem Monat) kündigen; auch Abwanderungsrate. Das englische „churn“ (umrühren) beschreibt, wie Kunden wechseln. Auf dieser Seite gilt „Kündigungen im Zeitraum ÷ Kundenbestand zu Beginn“. Bei Abos und SaaS ist sie eine der wichtigsten Kennzahlen, weil sie direkt bestimmt, wie schnell der Umsatz schrumpft. |
| Retention-Rate (Kundenbindungsrate) | Der Anteil der Kunden vom Beginn, die am Ende noch Vertrag haben. Zusammen mit der Churn-Rate ergibt sie genau 100 % (Retention-Rate = 100 − Churn-Rate). Bei Apps ist die Retention nach einer festen Zahl von Tagen üblich, etwa „Day-1-“ oder „Day-30-Retention“. |
| Customer Churn | Churn nach Zahl der Kunden (Verträge) gezählt, auch Logo Churn. Das ist die Churn-Rate auf dieser Seite. Steht in einem Bericht nur „Churn-Rate“, prüfen Sie, ob Kunden oder Umsatz gemeint sind (Revenue Churn). |
| Revenue Churn | Churn als Anteil des monatlich wiederkehrenden Umsatzes (MRR), der durch Kündigungen und Downgrades wegfällt, auch MRR-Churn. Kündigen Kunden mit teuren Tarifen, fällt er höher aus als der Customer Churn. Steht in einem Bericht nur „Churn-Rate“, prüfen Sie, ob Kunden oder Umsatz gemeint sind. |
| Periodenbeginn | Der Anfang des betrachteten Zeitraums, bei Monatswerten der Monatsbeginn. Im Nenner der Churn-Rate steht der Kundenbestand zum Periodenbeginn. |
| Periodenende | Das Ende des betrachteten Zeitraums, bei Monatswerten das Monatsende. Kundenbestand am Ende = Beginn − Kündigungen + Neukunden. |
| Churn-Rate mit durchschnittlichem Kundenbestand | Eine andere Definition der Churn-Rate, die den Mittelwert aus Anfangs- und Endbestand in den Nenner setzt. In einer Wachstumsphase mit vielen Neukunden wird der Nenner größer, sodass der Wert kleiner ausfällt als mit dem Anfangsbestand. Keine von beiden ist „richtig“ – es sind unterschiedliche Zählweisen, also gleichen Sie die Definition vor dem Vergleich an. |
| Kundenlebensdauer | Wie viele Monate (oder Jahre) ein Kunde im Durchschnitt bleibt (Customer Lifetime). Kündigen Kunden mit gleichbleibender monatlicher Churn-Rate, ist sie der Kehrwert der Churn-Rate (100 ÷ Churn-Rate). Sie ist die Grundlage, um den LTV (Customer Lifetime Value) als „Monatspreis × Kundenlebensdauer in Monaten“ zu schätzen. |
| Umrechnung aufs Jahr | Einen Monatswert in „so viel ist es über ein Jahr“ umrechnen. Bei Größen wie dem Churn, wo die Quote jeden Monat nur auf den verbliebenen Bestand wirkt, rechnet man nicht „mal 12“, sondern „verbleibenden Anteil nach 1 Monat 12-mal multiplizieren und von 1 abziehen“. Das ist dieselbe Idee wie bei der Umrechnung eines Monatszinses in einen Jahreszins. |
| Kohorte | Eine Gruppe von Personen, die zur selben Zeit begonnen haben, etwa „Kunden, die im selben Monat abgeschlossen haben“. Verfolgt man jede Kohorte Monat für Monat, sieht man, ob Kündigungen vor allem kurz nach Vertragsbeginn oder gleichmäßig auftreten. Die Formel für den Kundenbestand auf dieser Seite zeigt, wie eine Kohorte schrumpft. |
| Kehrwert | Die Zahl, die mit der Ausgangszahl multipliziert 1 ergibt. Der Kehrwert von 5 ist \(\dfrac{1}{5}\) (= 0,2). Der Kehrwert einer Churn-Rate von 5 % (als Dezimalzahl 0,05) ist \(1 \div 0{,}05 = 20\), die Kundenlebensdauer in Monaten (mit der Prozentzahl rechnet man 100 ÷ 5). |
| Potenz (Exponent) | Die mehrfache Multiplikation derselben Zahl mit sich selbst. \(0{,}95^{12}\) ist 0,95 zwölfmal mit sich multipliziert – der verbleibende Anteil nach 1 Jahr, aufgebaut aus 12 Monaten „verbleibender Anteil nach 1 Monat“. Die hochgestellte Zahl heißt Exponent. |
| zwölfte Wurzel | Die Zahl, die 12-mal mit sich selbst multipliziert die Ausgangszahl ergibt. \(\sqrt[12]{0{,}6} \approx 0{,}9583\) bedeutet „0,9583 zwölfmal multipliziert ergibt etwa 0,6“. Sie macht eine Potenz rückgängig; in Excel schreibt man \(\wedge(1/12)\). |
| exponentielle Abnahme | Eine Abnahme, bei der in jedem Zeitraum ein fester Anteil des noch Vorhandenen wegfällt. Am Anfang ist der Rückgang am größten und wird dann kleiner, deshalb ist der Graph eine fallende Kurve. Die Halbwertszeit radioaktiver Stoffe und der Abbau eines Medikaments im Blut haben dieselbe Form. |
Das sollten Sie vorher wissen
Damit Sie die Berechnung auf dieser Seite mit Verständnis nutzen und nicht nur auf den Knopf drücken, hilft Ihnen Folgendes.
Kommen Sie nicht weiter, ist es am schnellsten, diese Themen noch einmal zu wiederholen.
| Prozentrechnung (Klasse 6–7, 11–13 Jahre) |
|
| Kehrwert (Klasse 6, 11–12 Jahre) |
|
| Potenzen (Klasse 7–9, 12–15 Jahre) |
|
| Wurzeln und Potenzen mit rationalen Exponenten (Klasse 9–10, 14–16 Jahre) |
|
| Zinseszins und exponentielles Wachstum (Klasse 9–10, 14–16 Jahre) |
|
So berechnen Sie es in Excel
| Kündigungen im Zeitraum D | 10 |
| Kundenbestand zu Beginn N0 | 200 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | =B1/B2*100 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | 5 |
| Kundenlebensdauer L (Monate) | =100/B1 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | 5 |
| Verbleibender Anteil nach 1 Jahr Ry | =(1-B1/100)^12 |
| Churn-Rate pro Jahr cy (%) | =(1-B2)*100 |
| Churn-Rate pro Jahr cy (%) | 40 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | =(1-(1-B1/100)^(1/12))*100 |
| Kundenbestand zu Beginn N0 | 200 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | 5 |
| Anzahl Monate n | 12 |
| Kundenbestand nach n Monaten Nn | =B1*(1-B2/100)^B3 |
| Ziel-Kundenlebensdauer L (Monate) | 24 |
| Maximale monatliche Churn-Rate c (%) | =100/B1 |
So zeigt B3 der ersten Tabelle 5 (Churn-Rate 5 %), B2 der zweiten 20 (im Schnitt 20 Monate), B3 der dritten etwa 45,96 (45,96 % pro Jahr), B2 der vierten etwa 4,17 (4,17 % pro Monat), B4 der fünften etwa 108,07 (rund 108 Kunden nach 12 Monaten) und B2 der sechsten etwa 4,17 (maximale Churn-Rate 4,17 %).
„^“ steht für eine Potenz (wie oft multipliziert wird), „^(1/12)“ ist die zwölfte Wurzel. Ersetzen Sie einfach die Eingaben durch Ihre eigenen Zahlen.
So berechnen Sie es in Google Tabellen
| Kündigungen im Zeitraum D | 10 |
| Kundenbestand zu Beginn N0 | 200 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | =B1/B2*100 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | 5 |
| Kundenlebensdauer L (Monate) | =100/B1 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | 5 |
| Verbleibender Anteil nach 1 Jahr Ry | =(1-B1/100)^12 |
| Churn-Rate pro Jahr cy (%) | =(1-B2)*100 |
| Churn-Rate pro Jahr cy (%) | 40 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | =(1-(1-B1/100)^(1/12))*100 |
| Kundenbestand zu Beginn N0 | 200 |
| Monatliche Churn-Rate c (%) | 5 |
| Anzahl Monate n | 12 |
| Kundenbestand nach n Monaten Nn | =B1*(1-B2/100)^B3 |
| Ziel-Kundenlebensdauer L (Monate) | 24 |
| Maximale monatliche Churn-Rate c (%) | =100/B1 |
So berechnen Sie es in Python
customers_start = 200 # Kundenbestand zu Beginn (des Monats)
churned = 10 # Kündigungen im Zeitraum
churn_rate = churned / customers_start * 100 # monatliche Churn-Rate (%)
retention_rate = 100 - churn_rate # monatliche Retention-Rate (%)
avg_months = 100 / churn_rate # Kundenlebensdauer (Monate)
annual_retention = (1 - churn_rate / 100) ** 12 # verbleibender Anteil nach 1 Jahr
annual_churn = (1 - annual_retention) * 100 # Churn-Rate pro Jahr (%)
print(f"Monatliche Churn-Rate: {churn_rate} %")
print(f"Monatliche Retention-Rate: {retention_rate} %")
print(f"Kundenlebensdauer: {avg_months} Monate")
print(f"Churn-Rate pro Jahr: {annual_churn:.4f} % (einfach mal 12: {churn_rate * 12} %)")
# Rückwärts 1: monatliche Churn-Rate aus der Jahresquote (zwölfte Wurzel)
annual_rate = 40
monthly_from_annual = (1 - (1 - annual_rate / 100) ** (1 / 12)) * 100
print(f"Monatliche Churn-Rate bei {annual_rate} % pro Jahr: {monthly_from_annual:.4f} %")
# Rückwärts 2: maximale monatliche Churn-Rate aus einer Ziel-Kundenlebensdauer
target_months = 24
print(f"Nötige monatliche Churn-Rate für durchschnittlich {target_months} Monate: höchstens {100 / target_months:.4f} %")
# Rückwärts 3: Kundenbestand nach n Monaten
months = 12
remaining = customers_start * (1 - churn_rate / 100) ** months
print(f"Kundenbestand nach {months} Monaten: {remaining:.2f}")
So schreiben Sie die Formel in LaTeX und anderen Formelsprachen (zum Kopieren)
c = D ÷ N₀ × 100
c = \dfrac{D}{N_{0}} \times 100
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac><mi>D</mi><msub><mi>N</mi><mn>0</mn></msub></mfrac>
<mo>×</mo>
<mn>100</mn>
</mrow>
</math>
c = D/N_0 xx 100
d/n0*100
c := d/n0*100;
c = d/n0*100;
c = D/N_0 × 100
L = 100 ÷ c
L = \dfrac{100}{c}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>L</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac><mn>100</mn><mi>c</mi></mfrac>
</mrow>
</math>
L = 100/c
100/c
L := 100/c;
L = 100/c;
L = 100/c
cy = (1 − (1 − c/100)¹²) × 100
c_{\mathrm{y}} = \left[1 - \left(1 - \dfrac{c}{100}\right)^{12}\right] \times 100
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>c</mi><mi mathvariant="normal">y</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>[</mo>
<mn>1</mn><mo>−</mo>
<msup>
<mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>−</mo><mfrac><mi>c</mi><mn>100</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow>
<mn>12</mn>
</msup>
<mo>]</mo>
</mrow>
<mo>×</mo>
<mn>100</mn>
</mrow>
</math>
c_y = (1 - (1 - c/100)^12) xx 100
(1 - (1 - c/100)^12)*100
cy := (1 - (1 - c/100)^12)*100;
cy = (1 - (1 - c/100)^12)*100;
c_y = (1 - (1 - c/100)^12) × 100
c = (1 − (1 − cy/100)^(1/12)) × 100
c = \left(1 - \sqrt[12]{1 - \dfrac{c_{\mathrm{y}}}{100}}\right) \times 100
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn><mo>−</mo>
<mroot>
<mrow><mn>1</mn><mo>−</mo><mfrac><msub><mi>c</mi><mi mathvariant="normal">y</mi></msub><mn>100</mn></mfrac></mrow>
<mn>12</mn>
</mroot>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>×</mo>
<mn>100</mn>
</mrow>
</math>
c = (1 - root(12)(1 - c_y/100)) xx 100
(1 - (1 - cy/100)^(1/12))*100
c := (1 - (1 - cy/100)^(1/12))*100;
c = (1 - (1 - cy/100)^(1/12))*100;
c = (1 - (1 - c_y/100)^(1/12)) × 100
Nₙ = N₀ × (1 − c/100)ⁿ
N_{n} = N_{0} \left(1 - \dfrac{c}{100}\right)^{n}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>N</mi><mi>n</mi></msub>
<mo>=</mo>
<msub><mi>N</mi><mn>0</mn></msub>
<msup>
<mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>−</mo><mfrac><mi>c</mi><mn>100</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow>
<mi>n</mi>
</msup>
</mrow>
</math>
N_n = N_0 (1 - c/100)^n
n0*(1 - c/100)^n
Nn := N0*(1 - c/100)^n;
Nn = N0*(1 - c/100)^n;
N_n = N_0 (1 - c/100)^n
c = 100 ÷ L
c = \dfrac{100}{L}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac><mn>100</mn><mi>L</mi></mfrac>
</mrow>
</math>
c = 100/L
100/l
c := 100/L;
c = 100/L;
c = 100/L
So lassen Sie ChatGPT rechnen
Sie sind ein Rechenassistent für Kennzahlen von Abo-Geschäften. Führen Sie die folgende Berechnung aus, indem Sie tatsächlich Python-Code ausführen, und stützen Sie Ihre Antwort ausschließlich auf die Zahlen aus dem Ausführungsergebnis (nicht im Kopf rechnen und nicht schätzen). Zu Monatsbeginn gab es 200 Kunden, davon haben 10 im Lauf des Monats gekündigt (Neukunden zählen nicht zum Nenner). Ermitteln Sie Folgendes: 1. Monatliche Churn-Rate (Kündigungen ÷ Kundenbestand zu Beginn × 100, in %) 2. Monatliche Retention-Rate (100 − Churn-Rate, in %) 3. Durchschnittliche Kundenlebensdauer in Monaten (100 ÷ Churn-Rate) 4. Churn-Rate pro Jahr ((1 − (1 − Churn-Rate/100)^12) × 100, in %). Zeigen Sie auch den Unterschied zur einfachen Multiplikation mit 12 5. Getrennte Frage: Monatliche Churn-Rate bei einer Churn-Rate pro Jahr von 40 % ((1 − (1 − 40/100)^(1/12)) × 100, in %) 6. Getrennte Frage: Maximale monatliche Churn-Rate für eine durchschnittliche Kundenlebensdauer von 24 Monaten (100 ÷ 24, in %) 7. Kundenbestand nach 12 Monaten, wenn von 200 Kunden jeden Monat 5 % kündigen (200 × (1 − 5/100)^12) Zeigen Sie die verwendeten Formeln und die Zahlen aus dem Ausführungsergebnis.
Anleitung
-
1Werte eingebenTragen Sie die Zahlen, mit denen Sie rechnen möchten, in die Eingabefelder ein
-
2BerechnenKlicken Sie auf die Schaltfläche „Berechnen“
-
3Ergebnis ansehenDas Ergebnis erscheint sofort. Auf derselben Seite finden Sie auch den Rechenweg und die Erklärung der Formel
Die Vorteile von DataChef
Kein Fachwissen nötig – einfach und intuitiv
Keine persönlichen Daten erforderlich
Die Datei wird nach dem Download automatisch gelöscht
Keine Quellenangabe nötig
Keine vorherige Genehmigung erforderlich
