解約の防止は多くのビジネスの目標であり、特に、サブスクリプションモデルを採用しているビジネスにとっては重要です。以下では、解約が発生する理由、解約の種類、解約を最小限にするために事業者にできることを紹介します。ほとんどの事業者にとって、ある程度の解約は避けられないものですが、解約を防ぎ、減らすための方法が数多くあります。

この記事の内容

• 解約とは
  
• 解約の種類
  
• 解約が事業者にとって非常に重要な理由
  
• 解約が発生する一般的な理由
  
• 解約を防ぐための 9 つの方法
  
• Stripe にできること
  

解約とは

解約とは、一定期間に利用者またはサブスクリプション登録者が、あるサービスまたはビジネスの利用をやめて離れていくプロセスを指します。解約はビジネスの重要な指標であり、特に、通信事業サービス、ストリーミングプラットフォーム、サービスとしてのソフトウェア (SaaS) 製品などのサブスクリプションベースのモデルに依存しているビジネスにとっては大きな意味を持ちます。

解約はパーセンテージで表すことが多く、この数字は、一定期間内にサブスクリプションまたはサービスの利用を中止した利用者の割合を示します。高い解約率は、利用者の喪失を示し、潜在的に顧客満足度、製品の品質、市場での競争力の問題を示唆する危険信号です。

解約の種類

解約には、いくつかの種類があります。それぞれの解約の種類は、事業形態の影響を受けると同時に、利用者が離れていった理由を示唆するものでもあります。以下は、主な解約の種類です。

• 自発的な解約: 利用者がサービスの離脱やサブスクリプションのキャンセルを能動的に選んだ場合に発生します。理由としては、製品やサービスに不満がある、競合他社がもっとよいプランを提供している、利用者のニーズや経済状況が変化したことなどが考えられます。

• 意図しない解約: 意図しない解約は、利用者自身ではどうにもできない理由で利用者を喪失してしまう場合に発生します。たとえば、クレジットカードの有効期限切れや支払いの失敗、財政的な制約が原因の不払い、技術的な問題でサブスクリプションを更新できないなどです。

• レベニューチャーン: レベニューチャーンは、利用者の喪失ではなく、売上の損失に関連します。利用者数が比較的安定していても、サブスクリプション登録者がより安いプランに切り替えた場合や、アップセルまたはクロスセルの機会が減った場合、レベニューチャーンが生じる可能性があります。

• 利用者の解約: 最も単純な種類であり、利用者またはサブスクリプション登録者の喪失を示します。通常は、一定期間にサービスを離脱した利用者の割合で測定します。

• 早期解約: 利用者が加入直後にサービスを離脱したりサブスクリプションをキャンセルしたりすることです。企業間取引 (B2B) ソフトウェアの利用者は、カスタマーサポートや個別のトレーニングを十分に受けられない場合、早期解約につながる可能性があります。利用者が期待するものと、得られるサービスが一致しないことも、解約を招く原因です。

• 契約による解約: 利用者が契約によって拘束されている場合、利用者が契約期間満了時に更新しないことを選ぶと、契約による解約が発生します。

• 契約によらない解約: 長期契約によって拘束されていない状況で、利用者が正式な解約手続きを行わずに製品の購入やサービスの利用をやめた場合に発生します。

解約が事業者にとって非常に重要な理由

解約は、ビジネスのほぼあらゆる部分に影響します。たとえば、次のような影響が考えられます。

• 財務健全性: 解約は、事業者の財務に直接的に影響を与えます。利用者を絶えず失っていると、収入源が絶え間なく流出することになります。サブスクリプションベースのモデルの場合、解約に根本的に対処する必要があります。

• 市場での受け止めとブランドイメージ: 高い解約率は、潜在的な利用者や投資家にとっては危険信号で、その事業者の何かがおかしいと示唆していると受け止められます。それは、製品の品質かもしれません。あるいは、カスタマーサービスやブランド体験かもしれません。このような受け止めが、市場での立ち位置を形作り、ステークホルダーの意思決定に影響を及ぼすことになります。

• 顧客獲得コスト: 一般に、顧客を維持することは、新たな顧客の獲得よりもコスト効果が高くなります。解約率が高いと、マーケティング戦略や顧客獲得戦略への投資を強化する必要がありますが、この投資は必ずしも見返りがあるとは限りません。

• 製品の開発とイノベーション: 解約は、製品の改良やイノベーションの必要性を示している可能性があります。利用者のニーズを満たしているか、市場の需要に合わせて製品が進化しているか。これらの問いに答える必要が生じます。

• 従業員の士気と職場文化: 高い解約率によって、職場で従業員の士気が損なわれる可能性があります。利用者数の減少と新規顧客獲得目標達成という重圧に常に適応しなければならないのは、簡単ではありません。このような環境では、仕事に対する満足度が低下し、離職率が高まる可能性があります。

• 長期的な成長と拡張性: 解約は、ビジネスの成長に悪影響を与えます。持続的な成長と拡張性の基盤となるのは、顧客基盤の安定と成長です。高い解約率は、この基盤を揺るがし、業績の予測や拡大の計画を難しくします。

解約が発生する一般的な理由

解約が発生する理由はさまざまですが、中には、対応しやすいものもあります。解約を防ぐ方法については追って説明しますが、その前に、ここでは解約を引き起こしやすい理由を見ていきましょう。

• 製品やサービスに対する不満: 利用者が離脱する最大の理由の 1 つが、製品やサービスに対する不満です。たとえば、品質やパフォーマンスに問題がある場合や、期待に応えていないと感じられる場合などです。

• カスタマーサービスが悪い: 利用者が無視されていると感じた場合や、カスタマーサービスの対応が悪い場合、解約の可能性が高まります。利用者をつなぎとめるには、迅速で親身かつ効果的な対応が重要です。

• より優れた代替品が出てきた: より魅力的な代替品が出てくると、利用者がそちらに切り替える可能性があります。たとえば、競合他社が、より優れた料金体系、機能、価値提案を打ち出してくる場合があります。

• 料金体系の問題: 利用者は価格変更に敏感です。料金体系が、受け取る価値に見合っていないと感じることもあります。この傾向が特に強いのは、市場の競争が激しく、似たようなオプションが異なるプライスポイントで提供されている場合です。

• エンゲージメントやつながりが足りない: ブランドのとつながりや関わりが感じられない場合、利用者はそのブランドの利用を続ける理由を見いだせなくなります。強い関係やコミュニティーを築くことで、解約を減らすことができる可能性があります。

• ニーズの変化: 利用者のニーズが進化すると、現在の製品やサービスがその要件に合わなくなったと感じさせてしまう可能性があります。市場の動向や利用者の好みは変化します。これに合わせていく必要があります。

• 技術的な問題: 製品やサービスにバグ、ダウンタイム、技術的な問題がたびたび発生すると、利用者が不満を抱き、離れていってしまう可能性があります。

• 知覚価値が足りない: 利用者は、製品やサービスから十分な価値が得られない (機能や特典が足りない、差別化がないなど) と、代替品を探そうとするかもしれません。

• オンボーディングや教育が適切ではない: 製品やサービスを十分に活用する方法が分からないと、利用者が離脱する可能性が高まります。オンボーディングと継続的な教育を効果的に提供することにより、このリスクを低減できます。

• 契約やサブスクリプションの有効期限: 契約やサブスクリプションが自然消滅した結果、解約が発生することがあります。利用者が、さまざまな理由で更新しないことを選んだ場合です。

解約を防ぐための 9 つの方法

利用者のニーズと期待を把握する

• フィードバックを集める: アンケートやフィードバック用紙を利用するか、利用者に直接聞き取りを行って、情報を集めます。このときに重要なのは、さまざまな利用者を対象とすることです。あまり積極的に発言しないような人も含め、利用者のニーズと期待についての総合的な意見を把握します。

• 利用者とのやり取りを分析する: 利用者とサービスまたはサポートチームとのやり取りを見直します。このやり取りは、利用者がどのような点で困っているか、何を高く評価しているかを知ることができる豊富な情報源です。

• ソーシャルメディアやオンラインのレビューをチェックする: ソーシャルメディアやレビュープラットフォームでは、利用者が自分の体験を共有していることがよくあります。これらをチェックすることにより、利用者の意見に対するフィードバックをリアルタイムで得ることができ、対処が必要な領域が明らかになります。

• 分析ツールを利用する: ツールを使って自社のウェブサイトやアプリ内での利用者の行動を分析すると、利用者が最もよく使う機能は何か、どこで最も時間を使っているか、どこで困ったかが分かります。利用者が製品とどのようにやり取りしているか。それを把握する上で、このデータは極めて貴重です。

• 利用者をセグメント化する: すべての利用者が、同じニーズを持っているとは限りません。利用パターン、購入履歴、人口統計などに基づいて利用者をセグメント化すると、グループごとに異なる要望を把握しやすくなります。

• カスタマージャーニーマップ: カスタマージャーニーの最初から最後までをマップにまとめると、課題のある部分や満足してもらえている部分が明らかになります。利用者の視点で、体験をどのように感じたかを把握するのに役立ちます。

• 利用者のペルソナを定期的に更新する: 製品や市場が進化するように、利用者も進化しています。利用者のペルソナを定期的に見直して、利用者プロフィールと合致させましょう。

• 予測分析: 過去のデータを利用して、利用者の行動を予測しましょう。ニーズを予測できるようになり、ニーズが問題化する前に、対応戦略を立てることができます。

利用者のオンボーディングを改善する

• 登録プロセスをシンプルにする: 最初の登録プロセスまたは購入プロセスは、できるだけ簡単にする必要があります。ステップ数を減らし、必要な情報だけを求めます。これにより、潜在的な利用者の負担を軽減し、利用者が途中で諦めてしまうのを防ぎます。

• 最初のコミュニケーションは分かりやすく: 登録が終わったら、新しい利用者とのコミュニケーションをすぐに始めて、案内を開始します。歓迎のメールや、一連の紹介メッセージを送って、今後の流れや始め方を分かりやすく説明します。

• 対話型のチュートリアルとガイド: 対話型のチュートリアルや手順ガイドがあると、製品の効果的な使い方が分かります。これらのリソースは、新規利用者が直面する一般的な質問や問題に対処できるようにカスタマイズして、簡単にアクセスできるようにします。

• オンボーディング体験をパーソナライズする: 個々の利用者のニーズに合わせて、オンボーディング体験を調整しましょう。たとえば、利用者の立場、業種、経験に応じて、利用者のタイプごとにオンボーディングの方法を変えることができます。

• 直感的なユーザーインターフェイス: オンボーディング体験がスムーズに進むようにするには、自然な流れで案内する直感的な製品ユーザーインターフェイスを設計することが重要です。

• サポートにアクセスしやすくする: オンボーディングプロセス中にサポートに簡単にアクセスできると、新規利用者に、ニーズが満たされていると感じてもらえます。方法としては、ライブチャットを提供する、よくあるご質問セクションを分かりやすい形にまとめる、カスタマーサポートのホットラインを提供する、などがあります。

• 初期のマイルストーンを設定する: 初期のマイルストーンまたは目標を設定すると、新規利用者に達成感を与え、順調に進んでいると感じてもらえます。たとえば、製品の中で利用者が試してみたいと思うような、簡単なタスクやアクションを用意します。

• オンボーディング時に定期的に連絡する: 定期的な連絡やリマインダーを自動で送ることにより、新規利用者が関心を持ち続け、順調に進むことができるようになります。連絡する際は、親しみやすく、参考になる内容を伝えし、製品の利用が進んでいなかったり行き詰っていたりする場合は支援します。

• リソースを提供する: 総合的なリソースライブラリーを用意します。よくあるご質問、使い方の記事、チュートリアル動画などを提供して、利用者が自分のペースで一人で進めることができるようにします。ライブラリーは、使いやすく検索しやすい構成にします。

• 利用パターンをチェックする: 新規利用者が製品をどのように利用しているかを観察すると、オンボーディングプロセスのどの部分がよくできていて、どの部分に改善が必要なのかを知ることができます。

優れたカスタマーサービスを提供する

• 先を見越したサービスを提供する: 発生した問題に対応するだけでなく、利用者が直面する可能性のある問題を予想して、先を見越して対応しましょう。そのためには、利用パターンを分析し、頻繁に発生している障害を特定します。利用者が問題に気付く前に解決策を提供しましょう。

• やり取りをパーソナライズする: 利用者の履歴や好みに基づいて、やり取りをカスタマイズしましょう。データを賢く活用して、利用者の具体的な状況を把握し、より意味のある、関連性の高いサポートを提供します。

• セルフサービスオプションを提供する: 総合的なセルフサポートツール、たとえば、高度なナレッジベースやインテリジェントなチャットボットを開発して、利用者が自分で問題の解決策を見つけて、簡単に解決できるようにします。これにより、サポートチームの時間を、より複雑な問題の対応に充てることができます。

• 迅速な解決プロセスにする: 短時間で問題を解決できるシステムを開発しましょう。よくある問題を特定し、その解決方法の手順を作成します。特定の種類の問題については、自動ツールを利用したり、特別なサポートチームを提供したりします。

• 効率化とパーソナライゼーションのためにテクノロジーを利用する: 高度な顧客関係管理 (CRM) システムと人工知能 (AI) ツールを使って利用者とのやり取りを効率的に管理します。ツールを利用して、問題の分類や、利用者ニーズの予測ができるようになり、パーソナライズしたサービスを大規模に提供できます。

• 顧客中心の文化を築く: 接客に携わる従業員だけでなく、組織のすべての従業員が顧客満足度の重要性と、それがビジネスに及ぼす影響を理解している文化を育てましょう。

• 高度な分析に基づく継続的な改善: 高度な分析を活用して、カスタマーサービスの効率を継続的に評価しましょう。利用者からの問い合わせと解決策のパターンを調べて、改善できる領域を見つけます。

• 感情面のつながりを作る: 従業員研修の際に、利用者の問題の解決方法に加えて、利用者と感情面でのつながりを作る方法のトレーニングをします。理解と共感があると、標準的なサービスの対応を、非常に優れたものへと変えることができます。

• 一貫したマルチチャネルサポート: 複数のチャネル (電話、メール、ソーシャルメディア、チャット) で一貫したサポートを提供しましょう。チャネルが違っても、利用者が同レベルのサポートを受けられるようにします。

• 時には利用者を驚かせ、喜ばせる: 時には、利用者の期待を上回るサービスを提供しましょう。ちょっとした感謝の気持ちや予想外のサポートがあると、特別な体験となり、利用者のロイヤルティを深めることができます。

パーソナライズされた体験を提供する

• 高度なデータ分析でパーソナライゼーションを強化する: 高度なデータ分析ツールを利用して顧客データを分析しましょう。購入内容の分析、閲覧行動、ユーザー履歴を分析し、各利用者の共感が得られるように体験のパーソナライゼーションを強化します。

• コンテンツを動的にカスタマイズする: コンテンツを動的に変えるテクノロジーを実装し、利用者の行動や好みに基づいて、プラットフォームに表示する内容を変えましょう。個々の顧客プロフィールに合うように、ホームページ、お勧めする製品、コミュニケーションの方法をカスタマイズします。

• AI を利用して予測的なパーソナライゼーションを行う: AI アルゴリズムを利用して、過去の行動を分析し、利用者のニーズや好みを予測します。この予測的アプローチにより、先を見越したパーソナライゼーションが可能になり、利用者から求められるものを前もって把握し、提供できます。

• 状況を認識してやり取りする: 各利用者とのやり取りの状況を特定できるシステムを作りましょう。顧客ライフサイクルのどの段階なのか、どのような状況で問い合わせているのか。状況を認識したパーソナライゼーションによって、顧客体験を改善することができます。

• 詳細なセグメンテーション: 大まかなセグメンテーションではなく、詳細な顧客データを利用してマイクロセグメントに分けます。これにより、より精密なターゲティングと、パーソナライズした体験が可能になり、各利用者に、自分に関連すると感じさせることができます。

• オムニチャネル体験をパーソナライズする: あらゆるチャネルを通して一貫したパーソナライゼーションを行いましょう。これにより、利用者がどのチャネル (オンライン、アプリ、カスタマーサービスなど) でやり取りしていても、その利用者を認識し、理解していると感じてもらえます。

• ロイヤルティプログラムを個別化する: 個々の利用者の好みや行動に合わせてロイヤルティプログラムを調整し、個別化された特典、限定コンテンツ、特別オファーを提供しましょう。

• コミュニケーション戦略をカスタマイズする: 各利用者の好みに合わせてコミュニケーション戦略を策定し、利用者ごとに連絡の頻度、チャネル、内容を変えましょう。たとえば、メールマーケティング、プッシュ通知、ソーシャルメディアのやり取りなどをパーソナライズします。

• 感情的知性に基づいて体験を生み出す: 感情的知性を利用して体験をパーソナライズしましょう。利用者の感情のシグナルを読み取り、感情の状態と好みに合う方法で対応するようにします。

• パーソナライゼーション戦略を継続的に進化させる: パーソナライゼーション戦略を定期的に見直し、利用者の好みや最新のテクノロジーに合わせて改良しましょう。パーソナライゼーションは 1 回限りの戦略ではないので、継続的に調整し、変えていく必要があります。

利用者の行動と利用パターンをチェックする

• 高度な追跡ツールを導入する: 高度な分析ツールを利用して、製品やサービスでの利用者のやり取りを追跡しましょう。追跡対象としては、クリック率、使用時間、機能の使用レベル、その他の関連する指標などがあり、これらのデータから、利用者の行動を詳しく把握します。

• 行動のセグメンテーション: 従来型の利用者層によるセグメンテーショの枠を超えて、利用パターンに基づいて利用者をグループ化しましょう。ニーズ、好み、行動の違いから、よりきめ細やかな顧客セグメントを明確にすることができます。

• 予測挙動モデリング: 機械学習アルゴリズムを利用して、過去データを分析し、利用者の行動を予測します。これにより、ニーズを予測し、潜在的な解約リスクを特定し、目標を定めた介入ができるようになります。

• ヒートマップとユーザージャーニーの分析: ヒートマップとユーザージャーニーの分析を行って、利用者が製品内をどのように移動しているかを可視化しましょう。これにより、利用者がどこで困ったか、離脱したかを把握できるため、ユーザーインターフェイスや顧客体験を改善するのに役立ちます。

• A/B テストを行って行動を分析する: 自社の製品やサービスのさまざまな側面の A/B テストを実施しましょう。異なるバージョンの製品やサービスに対し、さまざまな顧客セグメントがどのように反応するかを分析することで、顧客体験の好みを知ることができ、それに合わせて顧客体験を調整できます。

• 行動をリアルタイムで監視する: 顧客行動のリアルタイムのインサイトを生成するツールを利用しましょう。これにより、最近の動向、問題、機会にすぐに対応できるようになり、対応戦略の調整も可能になります。

• プラットフォーム間でのデータの連携: さまざまなプラットフォーム (ウェブサイト、モバイルアプリ、ソーシャルメディア、カスタマーサービスのやり取り) のデータを連携させましょう。データを総合的に見ることで、さまざまな接点での顧客体験と顧客の行動の全体像を把握しやすくなります。

• 感情分析: 感情分析を取り入れて、利用者の感情や態度を読み取りましょう。利用者のレビュー、ソーシャルメディアへの投稿、サポートとのやり取りなどでの言葉遣いを分析して、顧客行動に関するさらなるインサイトを得ます。

• モノのインターネット (IoT) とスマートデータを利用する: 物理的な製品を提供している場合は、IoT を利用して詳細な利用データを得ることができます。このスマートデータから、リアルタイムで製品の利用状況に関するインサイトを得て、それを製品開発やカスタマーサポート戦略に役立てることができます。

• 高度なレポートとダッシュボード: 高度なダッシュボードを開発するか利用して、行動データが、実用的な形で提示されるようにしましょう。このダッシュボードは、複雑なデータセットを簡単に解釈することができ、スピーディーな意思決定や戦略の調整を可能にするものでなければなりません。

利用できるすべてのデータを活用する

• データを統合する: さまざまな情報源 (営業、カスタマーサービス、ソーシャルメディア、ウェブ分析など) のデータを統合して、各利用者の姿を総合的に把握しましょう。これにより、顧客の行動と好みをより全体的な視点から理解できるようになります。

• 高度な分析で、より詳細なインサイトを得る: 機械学習や予測分析などの高度な分析手法を利用して、収集したデータから、より詳細なインサイトを入手しましょう。データからパターンを特定し、行動を予測し、隠れた関係性を見つけることができます。

• データに基づくパーソナライゼーション: 収集したデータを利用して、顧客体験のあらゆる側面をパーソナライズしましょう。マーケティングメッセージのカスタマイズやおすすめ製品の調整など、データに基づくパーソナライゼーションにより、顧客エンゲージメントと顧客満足度を高めることができます。

• リアルタイムデータの活用: リアルタイムでデータを処理し、行動を起こすことができるシステムを利用しましょう。これにより、マーケティングキャンペーン、動的な料金体系モデル、利用者とのパーソナライズしたやり取りにおいて、即時的な調整が可能になります。

• 感情分析と感情的知性: 利用者のフィードバック、レビュー、ソーシャルメディアのやり取りを分析して、感情や情緒的な反応を読み取りましょう。このような分析により、顧客満足度とブランド認知に関するインサイトを得ることができます。

• 顧客生涯価値の分析: データから、個々の利用者の顧客生涯価値を計算し、予測することができます。この分析により、マーケティング費用、顧客維持のための取り組み、リソース割り振りの情報を得て、最も生涯価値の高い顧客セグメントに注力できます。

• 解約リスク分析: 顧客データを分析して、解約の早期警告の兆候を特定しましょう。予測モデルにより、リスク状態の利用者を維持するための未然防止策を取ることができます。

• 市場の動向の分析: 外部データソースを利用して、市場の動向と顧客行動の変化を監視しましょう。これにより、常に先手を打って、変わりゆく市場状況に合わせて変化することができます。

• データを可視化してステークホルダーへのコミュニケーションを明確にする: データ可視化ツールを利用して、複雑なデータのインサイトを明確かつ利用しやすい形で伝えましょう。これにより、ステークホルダーの関与を維持しやすくなり、組織全体でデータに基づく意思決定を行えるようになります。

• 倫理とプライバシーを守ってデータを活用する: 収集したデータの活用において、プライバシー法と倫理基準が守られるようにします。責任あるデータ活用は、顧客の信頼を維持し、法的な影響を避ける上で重要です。

顧客と定期的に連絡を取る

• 予測的でパーソナライズされたメッセージ: データを利用して、顧客のニーズの現状を知り、今後を予測しましょう。たとえば、フィットネス用品をよく検索している顧客がいたら、そのカテゴリーの新製品や特別オファーがある場合にメッセージを送ります。会話中に先を読むのと同じで、求められる前に相手のニーズに備えるようにします。

• ストーリーテリングでつながりを築く: コミュニケーションを、顧客が参加したいと思うようなストーリーの形にしましょう。ブランドの価値観をテーマにして、共感を呼ぶようなストーリーを伝えます。持続可能性を重視するブランドの場合は、製品のコンセプト段階から完成して販売されるまでに、どのようにして環境への影響を抑えながら生産されたかを伝えます。この手法を使うと、あらゆるメッセージを、より大きなストーリーの中の一章と位置付けて、顧客が自分もそれに参加していると感じさせることができます。

• 対話型で反応のよい会話: 単に情報を伝えるのではなく、つながりを築く会話に変えましょう。購入後にパーソナライズされたメッセージを送ってフィードバックを求めることにより、顧客を会話に積極的に参加させることができます。ソーシャルメディアを活用して、リアルタイムで活発なやり取りを行いましょう。あらゆるデジタル接点を双方向的にして、コミュニティー感覚と帰属意識を生じさせます。

• 共感的な危機対応コミュニケーション: 困難な状況におけるトーンや反応の仕方が、長く残る印象となる可能性があります。問題に率直に対応し、影響を受ける人たちに共感を示し、解決策を明確にしましょう。たとえば、サービスの中断が発生した場合は、問題の概要、解決までの予想時間、今後の予防策のメッセージを積極的に伝えることで、信頼を築くことができます。

顧客の問題に即時に対応する

• 迅速な応答システム: 利用者の問題を素早く認識するシステムを開発しましょう。具体的には、自動応答を使って、問題が記録されたこと、速やかに対応される予定であることを利用者に伝えて安心してもらいます。たとえば、利用者がサポートポータルから問題を提起した場合、その確認と解決予定時刻を伝えるメッセージを利用者にすぐに送ります。

• 問題の優先度を設定する: 問題を緊急度と影響度に基づいて分類するトリアージシステムを用意しましょう。多数の利用者やサービスの重要な側面に影響する問題には、緊急に対応する必要があります。最も緊急性の高い問題に最優先で対応することにより、潜在的な悪影響を最小限に抑えることができます。

• 最前線の従業員を適切にトレーニングする: 接客に携わる従業員に、一般的な問題をその場で解決できる権限とリソースを与えます。標準的な問題の大半については、最初に対応する従業員が、問題に対応できる知識と権限を持っていて、問題をエスカレーションしなくても済むようにします。

• リアルタイムの問題追跡: 利用者の問題の状況をリアルタイムで追跡するツールを利用しましょう。このように可視化することで、問題の進捗を利用者が確認できるようにして、不安や不満を減らします。

• 問題を事前に検知する: 潜在的な問題が利用者の問題に発展する前に、問題を検知して警告を促すシステムに投資しましょう。たとえば、デジタル製品の監視ソフトウェアや、物理的な製品の品質チェックを行います。事前対応的に問題に対処することにより、利用者の不満が発生するのを防ぐことができます。

• フィードバックを問題解決策としてまとめる: 利用者の問題を解決したら、その体験についてのフィードバックを集めましょう。フィードバックから、問題が適切に対処されたこと、継続的改善なのために取り組んでいることを利用者に示すことができます。

• 解決まで一貫して明確なコミュニケーションを行う: 問題解決プロセス全体を通して、利用者に常に状況を連絡するようにします。問題の状況についての最新情報を定期的に伝えます。特に、予想よりも解決に問題がかかっているときは、信頼を維持するために報告を欠かさないようにします。

• 解決後のフォローアップ: 問題解決後、利用者が解決結果に満足していることを確認するためのフォローアップを行いましょう。これにより、単なる取引上のやり取りだけではなく、顧客体験を重視していることを強調できます。

料金体系に関して戦略的かつ透明性のあるアプローチを取る

• シンプルな料金体系: 料金体系をできるだけシンプルにしましょう。利用者の混乱と不安を招くような見えない手数料や複雑な料金構造は避けます。シンプルで分かりやすい料金体系モデルで、それぞれのプランの特徴を明確に説明して、十分な情報を基に利用者が選択できるようにします。紛らわしい情報で判断を誤ったと感じさせないようにします。

• 市場と価値観の一致: 料金体系は、提供する価値と市場での立ち位置を反映したものにしましょう。競合他社の料金を調べて、自社の製品またはサービスと比較してどうであるかを理解するための市場調査を実施します。これにより、料金体系に競争力があり、顧客の期待に沿っていることを確認できます。

• 価値を伝える: 料金体系の裏にある価値を伝えることも大切です。その製品またはサービスならではのメリットや特徴を強調して、価格の正当性を説明します。たとえば、競合他社よりも料金が高い場合は、品質が優れていること、独自の機能があること、あるいはカスタマーサービスが非常に優れていることを強調します。

• ダイナミックプライシング (動的な料金体系) モデル: 市場状況、顧客セグメント、購買行動に合わせて変えることができる価格戦略を導入することを検討しましょう。ただし、利用者を遠ざけてしまうことのないように、慎重に検討してください。価格が変わる場合があることを説明する際は、透明性が重要です。

• 透明性のある価格変更: 価格を調整しなければならない場合、変更内容について利用者に、事前に率直に伝えましょう。値上げの理由を説明し、この値上げが製品またはサービスの継続的な改善にどのように貢献するかを強調します。

• カスタマイズ可能な料金体系オプション: 可能であれば、料金体系に柔軟性を持たせます。段階制料金、長期契約に対する割引、カスタマイズ可能なパッケージなどを検討します。さまざまな利用者のニーズや予算に対応して、製品またはサービスができるだけ広範囲の対象者を引き付けることができるようにします。

• 料金体系に関するフィードバックループ: 料金体系に関する利用者のフィードバックを積極的に探り、検討しましょう。支払った料金に対する価値をどのように受け止めているかを知ることで、今後の価格戦略に適用できるインサイトが得られます。

• 倫理的な料金体系を実践する: 料金体系に関する倫理規範に従いましょう。これにより、信頼を築き、ブランドの評判を守ることができます。便乗値上げや、誤解を招くようなプロモーションは避けましょう。顧客関係を損なう可能性があります。

Stripe にできること

Stripe の決済ソリューションを利用すると、顧客の行動と好みをさらに分析し、業務や顧客体験での課題や弱点を特定し、極めて有用な種類の顧客データを得ることができます。

Stripe は、解約を減らすための積極的な取り組みに大きく寄与することができます。以下に、この領域で Stripe にできることを詳しく説明します。

• サブスクリプションの管理のための Stripe Billing: Stripe Billing を使うと、サブスクリプションの管理が簡単になります。さまざまな請求モデルを設定することができ、SaaS プラットフォーム向けの従量課金やユーザー数単位の料金体系にも対応しています。このようなオプションにより、顧客の使用状況に応じて請求を調整できるため、適切で柔軟性の高い料金体系の提供が可能になり、解約の低減につながります。

• 支払いの再試行と督促管理をインテリジェントに行う: Stripe では、機械学習を利用して失敗した支払いの再試行を最適化します。取引を再試行するのに最適なタイミングを判断することで、利用者の介入なしに、売上回収の可能性を高めます。督促管理については、支払いが失敗した場合の利用者へのメール通知を自動化します。支払いの詳細を更新するように丁寧に伝え、意図しない解約に対処します。

• 決済フロー体験をカスタマイズする: Stripe Checkout はカスタマイズ性が高いため、個々のブランドに適した決済体験を設計できます。レイアウトの調整やカスタムフィールドの追加が可能です。購入プロセス全体を製品のアプリやウェブサイトに埋め込むと、決済プロセス中に離脱する件数を減らすことができます。

• Stripe Sigma で顧客に関するインサイトを得る: Stripe Sigma では、SQL のクエリを使って、取引データを詳しく分析します。利用者の消費習慣、サブスクリプションの更新、支払い拒否を追跡し、解約のリスクを示すパターンを特定できます。このデータを分析することで、予防的な行動が可能になります。

• Stripe Radar で不正利用を検知: Radar では、高度なアルゴリズムと機械学習を使って不正な取引を検知し、ブロックします。不正利用を最小限にすることで、利用者にとって安全な環境を維持することができます。これは、信頼を維持し、セキュリティ上の懸念に関連する解約を減らすために重要です。

• グローバルな決済ソリューション: Stripe はグローバルな決済機能に対応。さまざまな通貨と決済手段を受け付けることができます。この機能は、国際的な顧客基盤を持つビジネスには特に有益です。地域によって好みの異なる各種決済手段に対応できるため、取引成功のため障害を減らすことができます。

• CRM とカスタマーサポートの連携: 人気の高い CRM とカスタマーサポートツールと連携できるため、利用者とのやり取りを支払い情報と統合できます。データを総合的に把握することで、カスタマーサービスをさらにパーソナライズし、問題に対して的を絞った対応ができるため、利用者を維持するのに役立ちます。