Taxa de churn na assinatura: por que a média te engana

Todo mundo que vende assinatura chega num mês em que a taxa de churn da assinatura cai e a sensação é de vitória. O número melhorou, a retenção deve ter melhorado junto. Quase sempre não melhorou nada: o que mudou foi a idade da sua base.

Resposta primeiro: churn não é um número, é uma curva. A proporção de gente que cancela é altíssima na primeira renovação e cai a cada ciclo seguinte. Quando você espreme isso numa média mensal, o resultado depende tanto de quantos assinantes novos entraram quanto do comportamento deles, e usar essa média para calcular o valor de quem acabou de entrar erra para mais.

Este artigo mostra a curva, faz a conta de quanto a média distorce o LTV num mês de aquisição fraca, calcula onde o esforço de retenção rende mais e explica como medir a sua própria curva com o que o Telegram já entrega. Os números são de um exemplo hipotético; a aritmética é a mesma para qualquer base.

Taxa de churn na assinatura: por que ela é uma curva

Resposta primeiro: porque o assinante do primeiro mês e o assinante do décimo mês são pessoas diferentes na hora de decidir.

Quem acabou de entrar ainda está descobrindo se o que comprou vale o que pagou. Quem já renovou seis vezes decidiu seis vezes que vale. São populações com probabilidades de saída muito distintas, e a média mensal mistura as duas num número só.

Tome uma safra hipotética de 100 assinantes que entraram no mesmo mês, com ticket de R$ 50. Acompanhando só esse grupo, renovação por renovação:

• Entrada: 100 pagam
• 1ª renovação: 62 renovam (38 saem)
• 2ª renovação: 47 (15 saem)
• 3ª renovação: 39 (8 saem)
• 4ª renovação: 34 (5 saem)
• 5ª renovação: 30 (4 saem)
• 6ª renovação: 27 (3 saem)
• daí em diante: cerca de 10% saem por ciclo

Somando todos os pagamentos que essa safra faz até o último assinante sair, dá 582 pagamentos para 100 pessoas, ou 5,82 pagamentos por assinante. Com ticket de R$ 50, isso é R$ 291 de receita por assinante conquistado.

Agora a parte que interessa. Um negócio com churn constante de 17,2% em todo ciclo chega exatamente ao mesmo 5,82. Mesma média, mesma receita por assinante, curva completamente diferente:

O caso de borda que fecha o argumento: se as duas somam o mesmo, por que a diferença importa? Porque o dinheiro que você gasta para reter não rende igual nos dois. Na curva de baixo, o esforço tem um alvo óbvio. Na de cima, não tem.

O mês em que o churn melhora sozinho

Resposta primeiro: uma base que para de receber gente nova envelhece, e base velha cancela menos.

Com aquisição estável de 100 assinantes novos por mês e a curva acima, a base fica em 582 assinantes e 100 cancelam por mês. Isso é uma taxa de churn de 17,2%.

Agora um mês em que a aquisição vai a zero, porque o tráfego caiu, porque você ficou sem postar a oferta, porque a campanha acabou. Ninguém entra. Todo mundo que estava na base sobe um degrau na curva, e os degraus mais altos cancelam menos. A base começa o mês em 482 pessoas e 62 cancelam. Taxa de churn: 12,9%.

O churn caiu quatro pontos percentuais e nenhuma pessoa mudou de comportamento. A única coisa que aconteceu foi a sua aquisição parar.

Cenário	Base	Cancelam	Churn	LTV pela média
Aquisição estável	582	100	17,2%	R$ 291
Aquisição zerada	482	62	12,9%	R$ 388

A última coluna é onde o erro custa dinheiro. A fórmula popular de LTV divide o ticket pela taxa de churn, o que só vale se a taxa fosse igual em todo ciclo. Aplicando a média do mês fraco, R$ 50 divididos por 0,129 dão R$ 388 de valor esperado por assinante. O valor real, medido pela safra, é R$ 291. A média inflou o LTV em 33%.

Se esse número vira teto de investimento em aquisição, você acabou de se autorizar a pagar até R$ 97 a mais do que deveria por cada assinante novo, justamente no mês em que a aquisição estava ruim. O detalhamento dos movimentos que compõem a receita de um mês está em receita recorrente mensal, e a fórmula básica de LTV, em como calcular ticket médio e LTV.

Onde os cancelamentos realmente acontecem

Resposta primeiro: na primeira renovação, e não é perto.

Dos 100 cancelamentos de um mês estável no exemplo, 38 são de gente na primeira renovação. Mais de um terço de toda a perda mensal acontece num único momento da vida do assinante, o momento em que ele decide pela primeira vez se aquilo se repete.

Isso muda a conta de onde investir. Comparando dois ganhos do mesmo tamanho, 10 pontos percentuais de retenção, em pontos diferentes da curva:

• 10 pontos na 1ª renovação (de 62% para 72%): a safra passa de 5,82 para 6,60 pagamentos por assinante. Com ticket de R$ 50, são +R$ 39 por assinante conquistado.
• 10 pontos na 5ª renovação (de 88% para 98%): a safra passa para 6,16 pagamentos. São +R$ 17 por assinante.

Mais que o dobro de retorno pelo mesmo tamanho de melhoria, só por atacar o lugar certo da curva. E o lugar certo tem endereço: as primeiras semanas depois da compra, quando o assinante ainda não formou opinião. As táticas que cabem nesse recorte estão em como reduzir churn na assinatura VIP, e o timing de quem já passou da data está em assinante não renovou, quantos dias esperar.

Vale um contraponto honesto: a curva não diz por que as pessoas saem. Ela diz quando. O porquê continua sendo trabalho de conversar com quem cancelou.

Como medir a sua curva com o que o Telegram entrega

Resposta primeiro: você precisa de duas datas por assinante, entrada e saída, e o Telegram entrega as duas.

A documentação da Bot API do Telegram descreve o campo chat_member do objeto Update como "A chat member's status was updated in a chat. The bot must be an administrator in the chat and must explicitly specify "chat_member" in the list of allowed_updates to receive these updates". Ou seja, o evento existe, mas o bot precisa ser administrador e precisa pedir esse tipo de atualização explicitamente. Muita gente não recebe o evento simplesmente porque nunca o listou em allowed_updates.

O evento chega como um ChatMemberUpdated, descrito como "This object represents changes in the status of a chat member", com os campos date ("Date the change was done in Unix time"), old_chat_member ("Previous information about the chat member") e new_chat_member ("New information about the chat member"). É exatamente o par que a curva precisa: quando mudou e de qual estado para qual.

O que não serve: o getChatMemberCount, descrito como "Use this method to get the number of members in a chat. Returns Integer on success". Ele devolve um total. Um total não tem safra dentro, e duas bases do mesmo tamanho podem ter composições opostas, que é o assunto da seção anterior.

Passo concreto para começar hoje, mesmo sem sistema: uma planilha com uma linha por assinante, colunas de data de entrada, data da última renovação paga e data de saída. Agrupe por mês de entrada, conte quantos seguem pagando em cada renovação e você tem a curva. Se a sua base ainda é pequena, junte safras de meses vizinhos, porque com 12 assinantes por mês cada cancelamento move a curva 8 pontos e o ruído engole o sinal.

Quando a média basta

Resposta primeiro: quando a aquisição está estável e o número é só termômetro.

Com entrada de assinantes parecida mês a mês, a composição da base para de mudar e a média mensal vira um indicador honesto de tendência. Subiu, algo piorou. Caiu, algo melhorou. Para acompanhamento de rotina, junto das outras métricas de o que medir vendendo no Telegram, ela cumpre o papel.

A média deixa de bastar em três situações: quando a aquisição oscila muito de um mês para o outro, quando o número vira insumo de decisão de investimento, e quando você quer saber onde agir. Nessas três, a pergunta certa não é "qual é o meu churn", é "qual é a minha curva".

Contexto que vale lembrar: a assinatura raramente é o produto inteiro. Pelo balanço auditado do OnlyFans, divulgado pelo Tubefilter, compras avulsas responderam por 59% da receita contra 41% de assinatura em 2023. Quem vende bastante avulso perde menos com um cancelamento do que a curva sugere, porque a pessoa continua comprando fora da assinatura.

Erros comuns

• Comemorar queda de churn sem olhar a aquisição. As duas variáveis andam juntas, e a queda pode ser um sintoma de que menos gente entrou.
• Usar a média do mês para calcular LTV de assinante novo. É a distorção de 33% do exemplo, sempre para mais quando a base envelhece.
• Olhar só o total de membros do grupo. O total esconde a composição, e é a composição que explica o número.
• Medir a curva com safras minúsculas. Com poucos assinantes por mês, o que você está vendo é ruído com cara de tendência.
• Espalhar esforço de retenção uniformemente. Se mais de um terço da perda está na primeira renovação, tratar todos os ciclos igual é jogar fora a maior parte do retorno.

Conclusão

A taxa de churn da assinatura é um resumo, e todo resumo joga fora informação. O que ele joga fora aqui é justamente o que decide onde agir: o cancelamento não se espalha pela vida do assinante, ele se concentra no começo. Duas operações com a mesma média podem estar em situações opostas, e a mesma operação pode parecer melhor num mês só porque parou de crescer.

O próximo passo é pequeno e cabe numa planilha: pegue os assinantes que entraram há seis meses, conte quantos seguem pagando em cada renovação e olhe o formato. Se a queda estiver toda no primeiro degrau, você acabou de achar onde está o dinheiro que dá para recuperar.

Para cobrar por PIX com taxa fixa e ter entrada e saída registradas com data desde o primeiro assinante, crie sua conta na Afroditte.