Health Score: какие сигналы реально предсказывают churn

Каждый раз, когда крупный клиент уходит к конкуренту, команда собирается на экстренное совещание. «Почему мы не знали?» — спрашивает руководитель. «Да у него же всё было хорошо! Платил вовремя, поддержку особо не дёргал...» — отвечают менеджеры. И вот в этом «особо не дёргал» как раз и кроется проблема.

Арман из Алматы руководит SaaS-компанией, которая продаёт систему учёта для малого бизнеса. В прошлом году он потерял трёх крупных клиентов, каждый из которых приносил по 400 тысяч тенге в месяц. Причём все трое казались «идеальными»: платили без задержек, в CRM стояли зелёные статусы, никаких жалоб. А потом — раз, и уведомление о расторжении.

Когда Арман позвонил бывшим клиентам, чтобы понять, что пошло не так, ответы его удивили. «Мы пользовались только 20% функций, остальное было слишком сложным». «Мы три раза просили доработку, но каждый раз говорили, что это в бэклоге». «Нас всё устраивало, просто конкурент предложил дешевле». Ни один из этих сигналов не был виден в классических метриках.

Что такое Health Score и почему все делают его неправильно

Health Score — это числовой показатель «здоровья» клиентских отношений. Звучит просто: собираем данные, считаем баллы, получаем оценку от 0 до 100. Клиент с оценкой 90 — молодец, держим. Клиент с оценкой 30 — тревога, срочно спасаем.

Но на практике большинство компаний строят Health Score на основе метрик, которые удобно собирать, а не на основе метрик, которые реально предсказывают отток. Это две очень разные вещи.

Представьте себе врача, который оценивает здоровье пациента только по тому, приходит ли тот на приёмы вовремя и оплачивает ли счета. Да, это важные показатели ответственности, но они ничего не говорят о том, болен человек или здоров. Чтобы понять реальное состояние, нужны анализы, обследования, история жалоб.

С клиентами — то же самое. Своевременная оплата говорит о платёжеспособности, а не о лояльности. Отсутствие тикетов может означать как «всё работает идеально», так и «мы перестали пользоваться продуктом». Нужно копать глубже.

Три источника правды: продукт, деньги, общение

За годы работы с казахстанскими компаниями мы пришли к простой модели: настоящий Health Score должен учитывать сигналы из трёх категорий. Ни одна из них по отдельности не даёт полной картины, но вместе они работают как система раннего оповещения.

Теперь давайте разберём каждую категорию подробно. Я расскажу не только о том, какие метрики смотреть, но и о типичных ошибках интерпретации — потому что неправильно понятый сигнал хуже, чем его отсутствие.

Продуктовые сигналы: не частота, а глубина

Самая распространённая ошибка — измерять только частоту логинов. «Клиент заходит каждый день — значит, всё хорошо». Но что если он заходит, смотрит на дашборд и выходит? Или использует одну и ту же функцию, игнорируя остальные 90% продукта?

Метрики, которые действительно важны:

Обратите внимание на последний пункт — Key Action Frequency. Это критически важно. Для каждого продукта есть действия, ради которых клиент его купил. Для CRM — это создание сделок и задач. Для системы рассылок — отправка писем. Для аналитики — построение отчётов. Если клиент перестал делать именно это — тревога.

Финансовые сигналы: деньги говорят правду

Казалось бы, с финансами всё просто: платит — хорошо, не платит — плохо. Но дьявол, как обычно, в деталях. Платежи — это последний рубеж. К моменту, когда клиент начинает задерживать оплату, решение об уходе обычно уже принято.

Гораздо важнее смотреть на ранние финансовые сигналы:

• Запрос на пересмотр условий. Если клиент вдруг просит скидку или переход на более дешёвый тариф — это не про экономию. Это про снижение perceived value. Он больше не видит ценности, которая оправдывает текущую цену.
• Уменьшение количества лицензий. Сокращение команды клиента или отказ от части функционала. Это прямой путь к полному оттоку.
• Изменение способа оплаты. Переход с годовой подписки на помесячную — клиент хочет иметь возможность уйти в любой момент.
• Вопросы о расторжении. Даже если клиент «просто интересуется» условиями выхода — это серьёзный сигнал. Люди не спрашивают про развод, если счастливы в браке.
• Запрос на экспорт данных. Особенно полный экспорт всей базы. Это практически всегда подготовка к миграции.

В Казахстане есть своя специфика: многие компании привязаны к бюджетным циклам. Если ваш клиент — бюджетная организация или госкомпания, обратите внимание на период октябрь-ноябрь: именно тогда формируются бюджеты на следующий год, и решения о продлении или отказе принимаются заранее.

Коммуникационные сигналы: читаем между строк

Это самая сложная категория, потому что здесь нужно анализировать не только факты, но и эмоции. Клиент может написать «Спасибо за ответ» с совершенно разной интонацией — и разница между довольным клиентом и раздражённым, который держится из последних сил, огромна.

Хорошая новость: современные AI-инструменты умеют анализировать тональность коммуникаций и выявлять скрытое недовольство. Плохая новость: большинство компаний до сих пор полагаются на интуицию менеджеров, которые физически не могут отследить настроение сотен клиентов.

На что обращать внимание в коммуникациях:

Особое внимание — на паттерн «тишина». Если клиент, который раньше регулярно общался с поддержкой, вдруг замолчал на месяц-два — это не значит, что у него всё хорошо. Скорее наоборот: либо он перестал пользоваться продуктом, либо нашёл ответы где-то ещё (возможно, у конкурента).

Подробнее о том, как AI анализирует тональность переписки и предсказывает отток, мы рассказывали в статье про Customer Success и Churn Prediction.

Как собрать это в единый Health Score

Теперь главный вопрос: как превратить десятки метрик в один понятный показатель? Есть два подхода, и я рекомендую комбинировать оба.

Подход 1: Взвешенная сумма (базовый)

Каждой метрике присваивается вес в зависимости от её важности. Например:

В примере выше Health Score = 12 + 12 + 15 + 20 + 10 + 15 = 84 из 100. Вроде неплохо, но тональность общения — «нейтральная», а не позитивная. Это зона внимания.

Подход 2: Критические события (продвинутый)

Некоторые сигналы настолько важны, что должны перекрывать любые баллы. Например, если клиент запросил экспорт всей базы — неважно, какой у него общий скор. Это красный флаг, который требует немедленной реакции.

Идеальная система комбинирует оба подхода: базовый скор показывает общую картину, а критические события срабатывают как триггеры для немедленного вмешательства.

Типичные ошибки при построении Health Score

Мы видели десятки провальных попыток внедрить Health Score. Одни и те же грабли. Вот самые частые:

Практический пример: Health Score для SaaS в Казахстане

Давайте соберём всё вместе на конкретном примере. Компания «CloudAccounting» (название изменено) — SaaS для бухгалтерского учёта с 200+ корпоративными клиентами в Казахстане.

Вот как они построили свой Health Score:

Результат: за год churn снизился с 18% до 11%. Не только благодаря Health Score, конечно, но система раннего предупреждения позволила спасти десятки клиентов, которые раньше уходили «молча».

Инструменты: что использовать

Для построения Health Score не обязательно писать систему с нуля. Вот несколько подходов в зависимости от масштаба:

Для казахстанских компаний среднего размера мы обычно рекомендуем второй вариант: CRM + интеграция с продуктовой аналитикой + BI-дашборд. Это даёт 80% результата за 20% стоимости enterprise-решений.

Подробнее об аналитике выручки и удержания читайте в разделе про наш сервис аналитики выручки и удержания.

Чек-лист: внедряем Health Score

Прежде чем приступать к внедрению, убедитесь, что готовы ответить на эти вопросы:

• Какие 3-5 ключевых действий определяют успех клиента в вашем продукте?
• Есть ли у вас доступ к данным об использовании продукта (логи, события)?
• Как сейчас хранятся данные о платежах и коммуникациях с клиентами?
• Сколько клиентов ушло за последний год и знаете ли вы реальные причины?
• Есть ли команда Customer Success или выделенные менеджеры по работе с клиентами?
• Готовы ли вы выделить ресурсы на реакцию при срабатывании алертов?
• Как будете измерять эффективность внедрения (целевой churn rate)?

Если на большинство вопросов ответ «да» — вы готовы. Если «нет» — начните с фундамента: сбора данных и формирования команды.

Что почитать дальше

Если тема удержания клиентов и предсказания оттока вам интересна, рекомендуем эти материалы:

• Customer Success playbook — полное руководство по работе с клиентами от onboarding до renewals (pillar-статья кластера)
• Churn prediction — как AI прогнозирует отток на основе данных CRM
• Customer Success и Churn — как ИИ предсказывает уход клиента за месяц до расторжения
• Удержание и отток — как выявлять риски клиентов заранее с помощью CRM
• CRM для B2B SaaS — подписки, renewals и удержание

Заключение

Health Score — это не магическая формула, которая автоматически спасёт всех клиентов. Это инструмент, который даёт вам время. Время, чтобы заметить проблему. Время, чтобы позвонить и спросить «Как дела?». Время, чтобы предложить решение до того, как клиент начнёт искать альтернативы.

Главное — не усложнять. Начните с простой модели на 5-7 метрик. Проверьте её на исторических данных. Настройте алерты. Создайте playbook для команды. А потом итерируйте: добавляйте новые сигналы, убирайте неработающие, калибруйте веса.

И помните: лучший Health Score — тот, который приводит к действиям. Красивый дашборд, на который никто не смотрит, не спасёт ни одного клиента.