DAX, Power BI

Phân Biệt, Tính Toán và Ứng Dụng Retention Rate & Churn Rate Hiệu Quả Với Power BI

Cập nhật gần nhất: 24/02/2025

Ngày đăng bài: 24/02/2025

Churn Rate và Retention Rate là hai chỉ số quan trọng trong việc đánh giá mức độ hài lòng và trung thành của khách hàng. Với Power BI, bạn không chỉ dễ dàng tính toán mà còn trực quan hóa dữ liệu này để phân tích hiệu quả và đưa ra quyết định kinh doanh nhanh chóng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá cách phân biệt, tính toán, và ứng dụng Churn Rate và Retention Rate trong Power BI để tối ưu hóa chiến lược giữ chân khách hàng và cải thiện hiệu suất doanh nghiệp.

Giới thiệu về Churn Rate và Retention Rate

Churn Ra

Phân Biệt, Tính Toán và Ứng Dụng Retention Rate & Churn Rate Hiệu Quả Với Power BI

Giới thiệu về Churn Rate và Retention Rate

Churn Rate là gì?

Churn Rate hay tỷ lệ rời bỏ là tỷ lệ khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ hoặc sản phẩm của công ty sau một khoản thời gian nhất định.

Công thức tính Churn Rate:

Churn Rate = Số khách hàng rời bỏ trong kỳ * 100% / Tổng số khách hàng đầu kỳ

Retention Rate là gì?

Retention Rate hay Tỷ lệ giữ chân là tỷ lệ khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ trong một khoảng thời gian nhất định (tháng, quý, năm hay thậm chí ngày)

Công thức tính Retention Rate:

Retention Rate = (Số khách hàng cuối kỳ – khách hàng mới trong kỳ) *100% / Tổng số khách hàng đầu kỳ

Điểm Khác Biệt Churn Rate và Retention Rate

Retention Rate và Churn Rate là thuật ngữ rất phổ biến đặc biệt là trong lĩnh vực Marketing và Chăm Sóc Khách Hàng. Tuy nhiên do cách tính của hai chỉ số này có nhiều điểm tương đồng khiến cho người đọc rất dễ bị nhầm lẫn.

Để có thể phân biệt hai chỉ số này một cách chính xác , chúng ta hãy cùng làm bảng so sánh:

Tiêu chí	Churn Rate	Retention Rate
Ý nghĩa	Đo lường tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ	Đo lường tỷ lệ khách hàng duy trì sử dụng dịch vụ
Mục đích	Xác định nhóm khách hàng rời đi để cải thiện sản phẩm, dịch vụ.	Xác định nhóm khách hàng trung thành để tăng cường chiến lược giữ chân
Tầm quan trọng	Giúp doanh nghiệp hiểu rõ mức độ mất khách hàng và các nguyên nhân liên quan	Phản ánh khả năng giữ chân
Kết quả mong muốn	Churn rate càng thấp càng tốt	Retention Rate càng cao càng tốt

Ứng dụng thực tế của Churn Rate Và Retention Rate:

Retention Rate thường được ứng dụng trong việc:

Đánh giá hiệu quả chăm sóc khách hàng: Ví dụ, Retention Rate thấp có thể phản ảnh hiệu quả chưa tốt trong khâu chăm sóc sau bán hàng, doanh nghiệp có thể cân nhắc đến cải thiện dịch vụ sau bán hoặc tăng tính cá nhân hóa của sản phẩm.
Tính toán Giá Trị Vòng Đời Khách Hàng (Customer Lifetime Value): Retention Rate là một thành phần quan trọng trong tính toán giá trị vòng đời trung bình của khách hàng. Giúp xác định mức chi phí CAC đảm bảo lợi nhuận lâu dài.
Đo lường tác động của chương trình khách hàng thân thiết (Loyalty Programs): Sự gia tăng Retention rate sẽ góp phần phản ánh tính hiệu quả của các chiến dịch thúc đẩy sự trung thành của khách hàng.

Churn Rate thường ứng dụng trong:

Phân tích nguyên nhân mất khách hàng: Kết hợp với dữ liệu khảo sát để tìm lý do khách hàng rời bỏ (giá cả, chất lượng sản phẩm, đối thủ cạnh tranh, …).
Tối ưu hóa chiến lược giữ chân: Churn Rate cao bất thường báo động cho thấy doanh nghiệp cần điều chỉnh chiến lược kinh doanh, cải thiện giá, nâng cao chất lượng sản phẩm.
Theo dõi hiệu quả cạnh tranh: Churn Rate cao có thể phản ánh mức độ cạnh tranh cao của sản phẩm trên thị trường, có thể kết hợp cùng các chỉ số doanh thu và lợi nhuận để xác định sản phẩm chủ lực cần tập trung phát triển.

Thực Hành Tính Churn Rate và Retention Rate với Power BI

Trong ví dụ ở bài này chúng ta sẽ cùng thực hành tính Churn và Retention Rate cho bộ dữ liệu về chuỗi cửa hàng retail trên E-commerce. Bảng dữ liệu sẽ bao gồm 3 cột chính:

CustomerID: Mã định danh khách hàng.
PurchaseDate: Ngày khách hàng thực hiện giao dịch.
PurchaseAmount: Số tiền giao dịch.

Đối với bộ dữ liệu này trước khi xử lý ta cần tạo thêm một cột YearMon để ghi nhận tháng hiện tại mà khách hàng mua hàng để dễ dàng hơn cho việc phân loại khách hàng.

DAX: YearMon = Year(‘Churn Rate'[PurchaseDate])*100 + Month(‘Churn Rate'[PurchaseDate])

Để tính được Churn rate và Retention Rate ta cần tạo thêm cột trạng thái khách hàng để ghi nhận khách hàng có từng đăng ký hay sử dụng dịch vụ, sản phẩm chưa.

DAX:
Return Status =

Var PreviousDate = dateadd(‘Churn Rate'[PurchaseDate], -1, month)

Var Check = CALCULATE( DISTINCTCOUNT(‘Churn Rate'[YearMon]), Filter(‘Churn Rate’, ‘Churn Rate'[YearMon] = year(PreviousDate)*100 + month( PreviousDate) && ‘Churn Rate'[CustomerID] = EARLIER(‘Churn Rate'[CustomerID])))

Return if(Check>0,”Yes”,”No”)

Bảng kết quả sau khi tạo thêm cột Return Status:

Cách tính Retention Rate dựa vào cột Return Status vừa tạo:

DAX:
Monthly Retention Rate =

Var PreviousDate = MAXX(

dateadd(‘Churn Rate'[PurchaseDate], -1, month),

‘Churn Rate'[PurchaseDate])

Var _value =

DIVIDE(

CALCULATE(

DISTINCTCOUNT(‘Churn Rate'[CustomerID]),

‘Churn Rate'[Return Status] = “Yes”

CALCULATE(

DISTINCTCOUNT(‘Churn Rate'[CustomerID]),

‘Churn Rate'[YearMon] = (YEAR(PreviousDate)*100 + MONTH(PreviousDate))

)

RETURN if(_value<> Blank(),_value,1)

Sau khi đã tạo measures tính Retention Rate ta có thể tạo thêm Visual để trực quan hoá chỉ số. Có thể dùng line chart để xem sự thay đổi của Retention Rate theo thời gian

Từ công thức retention ở trên ta có thể tính MonthLy Churn Rate đơn giản với DAX bên dưới:

DAX:
Monthly Churn Rate = 1 – [Monthly Retention Rate]

Tương tự ta cũng thực hiện trực quan chỉ số Churn Rate lên Biểu đồ để dễ dàng theo dõi kết quả:

Kết Luận

Retention Rate và Churn Rate là hai chỉ số quan trọng để doanh nghiệp đánh giá hiệu quả duy trì khách hàng. Việc sử dụng Power BI để tính toán và trực quan hóa hai chỉ số này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược nhanh chóng và hiệu quả. Điều này tối ưu hoá không chỉ chi phí mà còn gia tăng độ hài lòng và lợi nhuận.

te là gì?