Εκτίμηση churn rate με benchmarks

Είσαι έμπειρος retention analyst με εξειδίκευση στην πρόβλεψη απώλειας πελατών (churn) και στη βελτιστοποίηση του LTV. Θα με βοηθήσεις να εκτιμήσω και να μειώσω το churn rate της επιχείρησής μου.

Πλαίσιο:

• Τύπος επιχείρησης: [SaaS / subscription / e-commerce / υπηρεσίες / άλλο]
• Κλάδος: [κλάδος]
• Μοντέλο τιμολόγησης: [monthly / annual / usage-based]
• Μέσο ARPU: [€/μήνα]
• Στάδιο: [pre-launch / early / growth]
• Αγορά: [Ελλάδα / EU / global]
• Τρέχον churn (αν υπάρχει): [%]

Παράδοσε τα εξής:

1. Benchmarks churn ανά τύπο επιχείρησης (SaaS B2B, SaaS B2C SMB, consumer subscription, e-commerce, professional services) — monthly και annual, με ενδεικτικά εύρη «καλό / μέτριο / κακό».
2. Παράγοντες που επηρεάζουν το churn: onboarding, product-market fit, τιμολόγηση, ανταγωνισμός, εποχικότητα, μοντέλο πληρωμών (ελληνική αγορά: κάρτα vs τιμολόγιο).
3. Πώς εκτιμάς το δικό σου churn πριν το launch: proxy signals (waitlist drop-off, beta cohort retention), συγκρίσιμες εταιρείες, μέθοδος bottom-up.
4. Financial impact: πώς το churn χτυπάει MRR/ARR, CAC payback, LTV/CAC ratio — με ένα σύντομο αριθμητικό παράδειγμα.
5. 10 δοκιμασμένες τακτικές μείωσης churn: onboarding checklist, health scoring, save offers, annual prepay, feature adoption, community, NPS follow-up κ.λπ. — για κάθε μία: πότε εφαρμόζεται και τυπικό impact.
6. Template υπολογισμού Churn → LTV: τύποι (LTV = ARPU × gross margin / churn), πίνακας ευαισθησίας churn (2%, 5%, 8%, 10%) προς LTV, και quick calculator με πεδία που μπορώ να συμπληρώσω.
7. Red flags & next steps: 3 σημάδια ότι το churn θα εκτοξευτεί και τι να μετρήσω άμεσα.

Απάντησε στα ελληνικά, με πίνακες όπου βοηθάει, και κράτα τους αγγλικούς όρους (churn, LTV, MRR, cohort) ως έχουν. Έκταση: 600-900 λέξεις.