B2B SaaS 고객 이탈(Churn) 예지력을 높이는 4가지 실전 팁
고객 이탈은 마치 숨어있는 적과도 같습니다. 그렇지만 완벽한 예방은 어렵더라도 이탈률을 조금이라도 낮출 수 있다면 기업의 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
핵심은 이탈 기미가 보이는 고객사를 최대한 이탈하기 전에 미리 발견하는 것입니다. 이를 위해서는 체계적인 프로세스와 예측 도구가 필요합니다.
이 글에서는 고객 이탈을 예측할 때 주목해야 할 신호들과 효과적인 예측 방법을 살펴보고, 위험 신호가 발견되었을 때 어떻게 대응해야 하는지에 대한 가이드를 제시해드리겠습니다.
1. 고객 이탈(Churn)의 개념과 기본 이해
고객 이탈이란 고객이 우리 서비스나 제품 사용을 중단하는 것을 의미합니다. 모든 기업에서 어느 정도의 이탈은 불가피하지만, 갑작스럽고 예상치 못한 고객 이탈의 증가는 매출에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. 높은 이탈률은 직접적인 수익 손실로 이어질 뿐만 아니라, 신규 고객 확보를 위한 추가 투자도 필요하게 만듭니다.
이탈률 계산은 간단합니다. 특정 기간 동안 이탈한 고객 수를 해당 기간 시작 시점의 전체 고객 수로 나눈 뒤 100을 곱하면 됩니다.
일반적인 고객 이탈의 주요 원인은 다음과 같습니다:
제품-시장 부적합: 제품이 고객의 페인포인트를 효과적으로 해결하지 못하는 경우
부실한 온보딩: 초기 제품 설정과 적용에 어려움을 겪는 경우
열악한 고객 서비스: 단 한 번의 부정적 경험도 고객을 경쟁사로 돌아서게 할 수 있음
잘못된 영업/마케팅 전략: 부적절한 타겟팅으로 인한 제품-고객 미스매치
낮은 체감 ROI: 투자 대비 효과를 체감하지 못하는 경우
2. 고객 이탈 예측이 중요한 이유
고객 이탈을 예측하는 것은 기업의 매출 관리에 매우 중요합니다. 실제 데이터를 보면 그 중요성을 더욱 실감할 수 있습니다. 예를 들어, 두 회사 A와 B가 있다고 가정해보겠습니다. 두 회사 모두 매월 15%의 신규 고객을 확보하지만, A사는 5%의 이탈률을, B사는 10%의 이탈률을 기록했습니다. 단 2년 만에 A사는 B사보다 500% 이상 더 큰 성장을 달성했습니다.
이탈 가능성이 높은 고객을 미리 파악함으로써, 기업은 선제적인 고객 유지 전략을 실행할 수 있습니다. 이는 단순한 할인이나 리워드 제공을 넘어, 해당 고객에게 실질적인 가치를 전달하는 방향으로 이루어져야 합니다.
또한 고객 이탈 예측은 기업의 영업과 고객 성공 프로세스가 잘 돌아가고 있는지를 분석하는 데도 중요한 지표가 됩니다. 높은 이탈률은 영업이나 온보딩 전략의 문제를 시사할 수 있으며, 더 나아가 제품이나 서비스 자체에 근본적인 문제가 있다는 점을 드러낼 수도 있습니다.
고객 이탈 예측: 실제 방법론
고객 이탈을 예측하는 방법에는 고객 설문조사부터 행동 분석, 예측 분석에 이르기까지 다양한 접근 방법이 있습니다. 그러나 가장 효과적인 방법은 AI 알고리즘을 활용하는 것입니다. 예측 분석은 다양한 데이터 소스를 활용하여 과거 데이터와 실시간 고객 데이터를 결합해 더 정확한 예측을 가능하게 합니다.
데이터 사이언스 팀을 보유한 SaaS 기업들은 자체적인 이탈 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 하지만 모든 기업이 그런 리소스를 가지고 있지는 않습니다. 다행히도 콜라보와 같은 AI 회의록 솔루션을 활용하면, 고객과의 모든 커뮤니케이션을 자동으로 기록하고 분석하여 이탈 위험을 조기에 감지할 수 있습니다.
일반적으로 가장 많이 사용되는 이탈 예측 모델은 의사결정 트리(Decision Tree), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델입니다. 이러한 예측 모델은 다양한 데이터셋을 기반으로 학습되어 어떤 요인들이 고객 이탈 가능성을 높이는지 파악합니다.
특히 주목할 만한 것은 '위험 신호'라고 불리는 특정 행동 패턴들입니다. 예를 들어:
제품 사용 빈도 감소
고객 미팅에서 경쟁사 언급
부정적인 피드백 증가
담당자와의 커뮤니케이션 감소
이러한 위험 신호들이 많이 발견될수록, 해당 고객의 이탈 가능성은 더욱 높아집니다.
특히 B2B SaaS 비즈니스에서는 고객과의 모든 커뮤니케이션 포인트가 이탈 예측의 중요한 데이터가 됩니다. 콜라보와 같은 AI 회의록 솔루션은 고객과의 모든 미팅을 자동으로 기록하고 분석하여, 이러한 위험 신호들을 조기에 포착할 수 있게 도와줍니다.
예를 들어, 콜라보의 AI 분석 엔진은 고객 미팅에서 다음과 같은 신호들을 자동으로 감지합니다:
고객의 불만 사항이나 우려 사항 언급
경쟁사 제품과의 비교 언급
계약 갱신에 대한 부정적인 뉘앙스
특정 기능에 대한 반복적인 요청
이러한 정보들은 Slack 연동을 통해 실시간으로 내부 제품팀 및 세일즈팀에 공유되어, 잠재 리스크 해결을 위한 선제적인 대응이 가능합니다.
3. 고객 이탈 예측의 정확도를 높이는 방법
명확한 이탈 정의
이탈 예측의 첫 걸음은 우리 기업에서 '이탈'이 정확히 무엇을 의미하는지 정의하는 것입니다. 앱 삭제일 수도 있고, 구독 취소일 수도 있고, 또 다른 무언가일 수도 있습니다. 이탈을 명확하게 정의해야만 정확한 예측이 가능해집니다.
고객 세분화하기
이탈 패턴을 찾는 가장 좋은 방법은 고객을 다양한 기준으로 세분화하는 것입니다. 세분화 기준은 다음과 같습니다:
기업 규모
산업군
계약 유형
구독 시작일
지역
목표/과제
특정 세그먼트에서 이탈이 더 자주 발생한다는 것을 발견하면, 향후 비슷한 속성을 가진 고객들의 이탈도 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
고객 만족도 측정하기
불만족한 고객은 결국 이탈하게 됩니다. 그래서 고객이 얼마나 만족하는지, 어떤 고객 세그먼트가 다른 세그먼트보다 더 불만족스러운지 파악하는 것이 중요합니다.
고객 만족도를 측정할 수 있는 여러 가지 KPI와 지표들이 있습니다:
CSAT (고객만족도)
NPS (순추천지수)
MAU (월간 활성 사용자)
라이선스 활용도
고객 건강도
특히 NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 가장 가치 있는 고객 만족도 지표 중 하나입니다. 고객에게 "우리 제품을 다른 사람에게 추천할 가능성이 얼마나 되는지" 1-10점 척도로 물어보는 단순한 방식입니다. 9-10점을 준 사람은 '추천자(Promoter)', 6점 이하를 준 사람은 '비추천자(Detractor)'로 분류됩니다. NPS는 추천자 비율에서 비추천자 비율을 뺀 값으로 계산되며, 30-70점 사이가 좋은 점수로 여겨집니다.
하지만 현재 불만족한 고객을 파악하는 것만으로는 부족합니다. 장기적인 고객 만족도 측정을 통해 영업 프로세스나 제품의 변화가 고객 만족도와 유지율에 어떤 영향을 미치는지 추적해야 합니다. 고객들의 만족도가 높아지고 이탈률이 낮아진다면, 올바른 방향으로 가고 있다는 신호입니다.
고객 행동 추적하기
어떤 고객이 이탈할 가능성이 높을까요? 제품을 가장 적게 사용하는 고객들입니다. 그래서 고객 행동을 세심하게 추적하는 것이 이탈을 정확하게 예측하는데 도움이 됩니다.
고객 행동을 통해 이탈을 예측하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 기본적인 것은 고객의 마지막 활동 이후 경과된 시간을 확인하는 것입니다. 고객이 제품을 사용하지 않은 기간이 길수록, 이탈할 가능성이 더 높아집니다.
여기에 고객의 활동률이라는 맥락을 더할 수 있습니다. 예를 들어, 매우 활발하게 제품을 사용하다가 갑자기 사용을 중단한 고객은, 처음부터 간헐적으로만 제품을 사용하던 고객보다 더 큰 관심이 필요할 수 있습니다.
이렇게 수집된 고객 만족도와 행동 데이터는 이탈 예측을 위한 핵심 지표가 됩니다. 이를 통해 이탈 위험이 높은 고객을 조기에 발견하고, 적절한 개입을 통해 고객 유지율을 높일 수 있습니다.
이런 데이터 기반의 접근법은 단순한 직관이나 경험에 의존하는 것보다 훨씬 더 정확한 이탈 예측을 가능하게 만듭니다. 특히 엔터프라이즈급 고객을 대상으로 할 때는, 이런 체계적인 데이터 분석이 더욱 중요해집니다.
4. 고객 이탈률을 낮추기 위한 방법들
고객 이탈을 예측하는 것은 고객 유지를 위한 체계적인 접근법이 준비되어 있을 때만 의미가 있습니다. 이탈 위험이 있는 고객을 식별했다면, 다음 네 가지 전략을 활용하여 이탈률을 낮출 수 있습니다.
선제적인 대화 시작하기
단순히 이번 달에 몇 명의 고객이 이탈할지 예측하는 것에 그치지 마세요. Gong이나 콜라보와 같은 도구를 활용하여 구체적으로 어떤 고객이 이탈 위험이 있는지 파악해야 합니다. Gong은 고객과의 대화와 행동을 분석하여 이탈의 징후를 찾아내고, 앞서 설명한 예측 방법을 사용하여 위험 계정을 정확하게 식별합니다.
이러한 고객들을 파악했다면, 고객성공팀이 직접 연락하도록 하세요. 때로는 간단한 지원 문제를 해결하는 것만으로도 이탈을 막을 수 있습니다. 반면 완전히 새로운 영업 과정이 필요하여 ROI, Pain Point 등 여러 요소를 신중하게 고려해야 하는 경우도 있습니다.
후자의 경우 더 많은 노력과 다른 접근법이 필요하지만, 고객에게 먼저 연락해보기 전까지는 어떤 상황인지 알 수 없습니다.
ROI 개선 지원하기
고객이 이탈하는 가장 흔한 이유 중 하나는 제품에서 가치를 찾지 못하기 때문입니다. 온보딩팀과 고객성공팀의 목표를 기존 고객이 가능한 한 빨리 투자 수익을 창출할 수 있도록 돕는 것에 맞추세요.
이를 위해서는 효과적인 온보딩 솔루션이 매우 중요합니다. 새로운 기능 출시를 알리거나 특정 제품 기능을 자세히 설명하는 이메일 캠페인과 같은 비개인화된 전략도 도움이 될 수 있습니다.
더불어 가치를 전달하는 개인화된 접근법도 강력한 효과를 발휘할 수 있습니다. 예를 들어, 고객성공팀이 자주 로그인하지 않는 고객에게 도움이 필요한지 물어보는 이메일을 보낼 수 있습니다.
구독 갱신을 변화가 아닌 유지의 관점으로 프레이밍하기
영업을 할 때는 변화가 우리의 친구입니다. 현재 상태에 도전하고 제품이나 서비스를 도입함으로써 상황을 개선하려고 합니다. 결국 그들의 현재 방식이 효과적이지 않기 때문에 우리 제품이 필요한 것이니까요.
하지만 갱신의 경우는 정반대입니다. 이 경우 현상 유지가 우리의 친구이며, 변화는 좋지 않습니다.
갱신을 이런 관점으로 프레이밍하는 한 가지 방법은 고객이 제품을 떠남으로써 잃게 되는 모든 것을 인식시키는 것입니다. 단순히 접근 가능한 기능과 도구뿐만 아니라, 현재 누리고 있는 모든 혜택을 강조하세요. 취소 과정에서 고객이 이 도구를 사용함으로써 절약하는 시간이 얼마인지, 또는 자체 인력을 고용하는 것과 비교했을 때 얼마나 많은 비용을 절약하는지 강조하세요. 손실 회피는 강력한 동기부여 요인이며, 이탈을 줄이는데 충분할 수 있습니다.
이탈한 고객사에 대한 세밀한 분석하기
모든 고객의 이탈을 막을 수는 없습니다. 어느 정도의 이탈은 불가피하지만, 그렇다고 해서 이탈한 고객들이 무용하다는 뜻은 아닙니다. 이탈한 계정들을 분석하여 그들 사이의 공통점을 찾아내세요.
대부분의 경우, 이탈하는 고객들은 무엇이 잘못되었는지 기꺼이 알려줄 것입니다. 해지 프로세스에 고객 피드백 양식을 추가하여 정성적, 정량적 데이터를 수집하세요. 이를 통해 제품과 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
예를 들어, 이탈 분석은 영업팀이 이탈 가능성이 낮은 잠재 고객을 더 잘 타겟팅할 수 있도록 고객 페르소나를 미세 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이탈한 고객들이 부족하다고 지적한 기능들을 우선순위화하는 데 제품팀에게도 도움이 됩니다.
결론: 콜라보를 활용한 고객 이탈 예측
고객 이탈 예측은 단순히 이탈을 막는 것 이상의 의미를 가집니다. 이는 비즈니스 전반에 걸친 제품 개선의 기회를 제공하며, 장기적으로는 더 강력한 고객 관계와 안정적인 수익 창출로 이어집니다.
특히 엔터프라이즈 시장에서는 한 고객의 이탈이 상당한 매출 손실로 이어질 수 있기 때문에, 체계적인 이탈 예측과 방지 시스템의 구축이 더욱 중요합니다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어 비즈니스의 지속 가능성을 결정짓는 핵심 요소가 되었습니다.
고객 이탈 예측 시스템을 성공적으로 구축하기 위해서는 데이터 기반의 접근과 함께, 고객의 목소리에 귀 기울이고 지속적으로 개선하려는 조직 전반의 의지가 필요합니다. 결국 고객 이탈 예측과 방지는 단순한 업무 프로세스가 아닌, 고객 중심 기업으로 거듭나기 위한 여정의 일부입니다.
콜라보를 통해 고객과의 모든 미팅을 자동으로 기록하고 분석하여 이탈 징후를 조기에 발견하세요. AI가 분석한 고객의 실제 목소리를 통해 제품, 서비스, 그리고 고객 경험을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 지금 바로 콜라보로 더 체계적인 고객 관리를 시작해보세요.