サブスクリプションベースのビジネスにとって、利用者が離脱、即ち解約する理由を把握することは重要です。解約とは、利用者またはサブスクリプション登録者が、製品やサービスの利用を中止するプロセスのことです。解約の指標は一定期間における利用者の総数に占める割合として表すことがよくあります。高い解約率は顧客の不満、不適切な顧客エンゲージメント、または競争市場の圧力を示唆する一方、低い解約率は、高い顧客満足度や顧客ロイヤルティを示唆します。
一般に、新規の利用者を獲得するには、既存の利用者を維持するよりもコストがかかるため、事業者は解約を抑える必要があります。多くの事業者は、解約データを分析してその原因を特定し、顧客維持を促進するための戦略を導入します。この戦略には、製品の品質向上、カスタマーサービスの改善、ロイヤルティインセンティブの提供や、マーケティングの取り組みをカスタマイズして利用者のニーズをより効果的に満たすことが含まれます。
以下では、解約分析とは何か、その仕組み、解約分析を実施して行動に移せるインサイトを得る方法について説明します。これを読めば、解約分析について知っておくべきことが分かります。
この記事の内容
- 解約分析とは
- 解約分析がビジネスにとって重要な理由
- 利用者の解約データの分析方法
- 解約分析のベストプラクティス
- Stripe にできること
解約分析とは
解約分析とは、利用者が製品やサービスの使用を中止する理由を調べて、利用者の減少または解約につながる要因を特定することです。
解約分析がビジネスにとって重要な理由
以下の理由から、利用者の解約の分析を定期的に実施する必要があります。
潜在的な問題を特定する: 解約分析は、利用者が離れていく原因を特定するのに役立ちます。原因は、サービスの質が悪いことかもしれません。あるいは、料金体系や機能の問題かもしれません。問題に対処して、全体的な顧客体験を改善するには、問題が存在することを認識する必要があります。
顧客維持戦略を改善する: 解約を分析することで、顧客維持のための戦略を立てることができます。たとえば、カスタマーサービスの改善、パーソナライズした体験の提供、あるいは製品機能の改善が必要である可能性があります。
コスト削減: 一般に、利用者を獲得するには、既存の利用者を維持するよりもコストがかかります。解約分析は、利用者をつなぎとめるための戦略を策定するのに役立つため、結果として、顧客獲得のコストを削減できます。
収益を増大し収益性を高める: 利用者をつなぎとめることで、その利用者のロイヤルティが向上し、長期間の継続購入によってさらなる収益を生み出すことがよくあります。解約を減らすことで、より安定的で、拡大し続ける収益源を築くことができます。
競争上の優位性を獲得する: 解約の理由を十分に把握することで、競争力を高めることができます。分析結果に基づいて適切に対処することにより、競合他社よりも優れた製品やサービスを提供できるようになります。これが、より多くの利用者の獲得と維持につながります。
製品開発に役立つ情報が得られる: 解約分析で明らかになったフィードバックとパターンを製品の開発と改善に活用することで、進化する利用者のニーズと好みに製品を適合させることができます。
顧客関係を強化する: 解約の原因となっている問題に対処することで、不満にきちんと対応していることを利用者にわかってもらい、利用者との関係を強化できます。
マーケティングの効率性が向上する: 解約分析から得られたインサイトで、マーケティング戦略に磨きをかけて、エンゲージメント向上と解約低減をより効果的に行うことができます。
利用者の解約データの分析方法
実際のビジネスにおける利用者の解約を巧みに分析するには、ミクロとマクロの動向を調べる必要があります。詳細データに注目し、それを全体的なビジネス戦略に結び付けなければなりません。以下に、解約分析の方法を紹介します。
高度なデータ連携とデータの組み合わせによる強化: ソーシャルメディアでのやり取りや、市場の動向、マクロ経済指標など、さまざまなソースから追加データを収集し、分析します。これにより、コンテキストが広がり、より豊富なデータを基に分析を行えるようになり、解約に影響を与える利用者の行動や外的要因に関するより深いインサイトが得られます。
予測行動セグメンテーション: 機械学習アルゴリズムを利用して、利用者層と予測行動に基づいて利用者をセグメント化します。この手法では、解約を予測するために、解約の前に見られた利用者の行動パターンの微妙な変化を明らかにします。この結果、よりタイムリーで対象を絞った介入が可能になります。
解約の傾向のモデリング: 個々の利用者の解約可能性を予測するために、高度なモデルを開発します。このモデルでは、多様な変数を使用できます。取引頻度、カスタマーサービスのやり取り、エンゲージメントの指標を基に、各利用者の解約リスクの「スコア」を割り出します。
時系列分析: 個々のビジネス構想や外部的事象に呼応して解約率がどのように変化しているかを調べます。これにより、季節的なパターン、マーケティングキャンペーンの影響、新たな競合他社の影響を明らかにすることができます。
感情分析とテキストマイニング: 利用者のフィードバック、サポートチケット、ソーシャルメディアでのコメントを自然言語処理で分析して、利用者の感情を判断しましょう。これにより、定量的データのみでは明らかにならない可能性のある具体的な問題や不満領域を浮き彫りにすることができます。
コホート分析とライフサイクルのステージ: 解約をコホート (同じ期間に獲得した利用者の集団) ごとに分析し、利用者のライフサイクルのさまざまな段階での違いを評価します。この分析から、利用者が解約する可能性が最も高い時期とその理由を知る上での手掛かりが得られます。
カスタマージャーニーのマッピング: カスタマージャーニーの詳細なマップを作成し、解約が発生する可能性が最も高い重要接点を特定します。この情報を使用して、利用者とのやり取りにおける各段階で顧客体験を微調整できます。
経済的影響分析: 解約による直接的な売上損失以外の経済的影響を評価します。これには、失った利用者の長期的な価値、代わりとなる利用者を獲得するためのコスト、さらには、ブランドの評判や市場での立ち位置など、より広範な影響が含まれます。
部門間の連携: 解約の分析と戦略の策定には、複数の部門 (販売、マーケティング、製品開発、カスタマーサービスなど) を巻き込んで取り組みましょう。解約は部門を横断する課題であることが多く、企業全体からのインサイトを取り入れた総合的な解決策が必要とされます。
リアルタイムの監視と対応のシステム: 解約の指標をリアルタイムで監視し、自動的に対応するシステムを導入しましょう。たとえば、システムから、顧客維持のためのパーソナライズされたオファーを提案したり、リスクのある利用者に積極的に連絡を取るようにカスタマーサービスチームに注意喚起したりさせます。
解約分析のベストプラクティス
解約分析が成功するか失敗するかは、データをどれだけ注意深くかつ戦略的に扱えるかにかかっています。慎重さに欠けると、どうすれば利用者を効果的に維持できるかについての手掛かりを見逃す可能性があります。以下は、解約分析の取り組みを最大限に活用するためのベストプラクティスです。
データの質と完全性を確認する: 効果的な解約分析の土台となるのは、質の高いデータです。データが正確かつ完全であり、最新であることを確認してください。定期的にデータクリーニングとデータ検証を実施して、不正確な情報や古い情報を取り除き、このようなデータが原因で偏った分析結果とならないようにしましょう。
総合的なデータ戦略を実装する: 利用者のすべての接点とチャネルのデータ (取引データ、やり取りのログ、サポートチケット、ソーシャルメディアからの間接的なフィードバックなど) を統合しましょう。総合的なデータセットにより、顧客体験の全体像を的確に掴めるようになります。
高度な分析技法を使用する: 機械学習アルゴリズム、クラスター分析、予測モデリングなどの高度な分析手法を利用しましょう。この手法では、従来の統計的手法と比べて、より深いインサイトを生み出し、より正確にトレンドを予測することができます。
顧客セグメントごとに分析をカスタマイズする: 解約の要因は顧客セグメントによって異なる可能性があることを認識しましょう。顧客セグメントごとに分析を微調整して、より対象を絞った、効果的な顧客維持戦略を策定します。
行動に移せるインサイトを重視する: 解約の裏にある「原因」を把握するのは重要ですが、最終的な目標は、行動に移せる情報を見極めることです。戦略や意思決定に直接影響を与える指針を引き出すことを重視してください。
継続的にテストする: さまざまな顧客維持戦略を定期的にテストして、解約率にどのように影響しているかを監視しましょう。A/B テストと対照群を用いて、制御された環境でのさまざまな戦術の効果を評価します。
解約分析をビジネス戦略に組み込む: 解約分析を独立した活動として扱うのではなく、より広範なビジネス戦略の一部として組み込んでください。解約分析の結果は、製品開発、マーケティング、カスタマーサービス、料金体系モデルなどのさまざまな側面に適用する必要があります。
リアルタイム分析を採用する: リアルタイム分析を採用し、リスクのある利用者を素早く特定し、すぐに対処しましょう。たとえば、パーソナライズされたオファーを自動的に提案したり、すぐに介入するようにカスタマーサービスチームに注意喚起したりします。
従業員をトレーニングする: 解約率の重要性と、どうすれば顧客維持の取り組みに貢献できるかを、組織全体の従業員に認識させます。たとえば、解約リスクの指標を認識して対応できるように、接客に携わるスタッフをトレーニングします。
継続的改善のためのフィードバックループを作る: フィードバックループを確立し、解約分析のインサイトを利用して製品、サービス、利用者とのやり取りを改善できるようにしましょう。分析手法や戦略を定期的に見直して、変化する利用者の行動と市場状況に適合するように更新します。
法的および倫理的規定を遵守する: データの収集、保管、分析に関するすべての法的および倫理的規定、特に顧客のプライバシーとデータセキュリティに関するものを遵守します。データの使用について利用者に明確に説明することで、信頼とロイヤルティも築くことができます。
外部のベンチマークと業界インサイトを利用する: 平均的な解約率は、事業の性質によって大きく変わります。自社の解約率を業界の基準や傾向と比べて、現在のビジネス指標を総合的な視点から捉えます。これにより、追加のコンテキストが得られ、現在のビジネスが低調な領域と優れている領域が明らかになります。
これらのベストプラクティスを採用することで、総合的で洗練された効果的な方法で解約分析を行って確実に解約を減らし、顧客維持率を高めることができます。
Stripe にできること
解約分析には、利用者の行動と社内業務に関するデータが必要です。特に、支払い、請求、料金体系に関連するデータが必要ですが、これらはすべて、Stripe が対応している主要な領域です。以下に、解約分析を効果的に行うために Stripe にできることの概要をご紹介します。
総合的な決済データ: Stripe から各取引の詳細なデータ、たとえば、支払いの成功と支払いの失敗、返金、チャージバックなどのデータが提供されます。このデータは、解約につながる可能性のある支払いの問題に関連する傾向を見極めるのに役立ちます。
請求とサブスクリプションに関するインサイト: Stripe のサブスクリプションと請求のツールを使用すると、利用者のサブスクリプションのライフサイクル (アップグレード、ダウングレード、キャンセルを含む) を追跡できます。これらのインサイトは、請求やサービスのプランに関する変更が顧客維持にどのように影響するかを示す貴重な情報です。
支払いの失敗の分析: 支払いの失敗について Stripe から報告されるため、意図しない解約につながるような支払いの問題に対処するのに役立ちます。このような問題を特定し、修正することで、解約率を大幅に減らすことができます。
カスタマイズ可能な料金体系モデル: Stripe を利用すると、さまざまな料金体系とモデルを柔軟に試すことができます。いろいろと試してみて、顧客セグメントごとに最も効果的な価格戦略を決めることで、解約を減らすのに役立ちます。
自動督管理: Stripe の自動督促管理を利用すると、期限超過の支払いを効率的に管理できます。Stripe は、リマインダーを自動化し、失敗した支払いを再試行することで、支払いの失敗から生じる、意図しない解約を減らします。
高度な分析ツールとレポートツール: Stripe には、高度な分析ツールとレポート機能が用意されているため、利用者の支払いに関連する重要指標を追跡し、解約の増加につながっている要因を把握できます。
分析プラットフォームや顧客関係管理 (CRM) プラットフォームとの連携: Stripe は連携が簡単。支払いデータを主要な分析ツールや CRM プラットフォームと連携させて、より総合的な解約分析ができます。
不正利用の検知と防止: Stripe の高度な不正利用の検知ツールは、不正取引を最小限に抑えます。不正取引は、利用者の信頼を損ない、解約の原因となります。
世界中の決済データに関するインサイト: 国際展開している企業にとって、Stripe は世界中の決済の動向と利用者の好みに関するインサイトの源となります。この情報は、グローバル企業がさまざまな市場での解約の現状を把握するのに役立ちます。
カスタマーサポートと不審請求の申請の解決ツールs: Stripe には、利用者の不審請求の申請と問い合わせに効率的に対応するためのツールが用意されています。不審請求の申請をスピーディーかつ効率的に解決することで、顧客満足度を高め、解約を低減できます。
解約に関して Stripe にできることについて、詳細はこちらをご覧ください。