顧客チャーンレート (顧客の離脱とも呼ばれます) は、特定の期間内に企業との取引を停止した顧客の割合を指します。チャーンレートは、収益と収益性に直接影響を与える重要な指標です。企業はチャーンレートを追跡することで、顧客維持の取り組みや、顧客関係をどの程度良好に維持できているかを測定します。チャーンレートが高い場合は、顧客が製品やサービスに不満を抱いていることを示している可能性があり、チャーンレートが低い場合は、顧客のロイヤルティと満足度が高いことを示している可能性があります。平均的な顧客チャーンレートは業界によって異なります。2022 年のプライベートな Software as a Service (SaaS) 企業の顧客チャーンレートの中央値は 13% でした。

ビジネスのチャーンを理解するには、特定の期間内に維持または喪失した顧客数と、その喪失理由を把握する必要があります。顧客チャーンモデルは、チャーンの背後にある問題に対処するための包括的な維持戦略の構築に役立ちます。以下では、さまざまな種類のチャーンモデルについて知っておくべきことや、ビジネスに適したモデルの選び方と構築方法、そこから得られる情報の活用方法について説明します。

目次

• チャーン予測モデルとは？
  
• 顧客のチャーンを予測する理由
  
• 顧客のチャーンの主な予測要因
  
• 4 種類の顧客チャーン
  
• 顧客チャーンモデルの種類
  
• ビジネス向けの顧客チャーンモデルの構築方法
  
• 予測分析を使用して顧客のチャーンを減らす方法
  
• チャーン予測モデルの主なユースケース
  
• 顧客チャーンモデルの有効性を測定する方法
  
• Stripe Billing がどのように役立つか
  
• 顧客チャーンモデルの構築に関するよくある質問
  

チャーン予測モデルとは？

チャーン予測モデルは、個々の顧客が特定の期間内に企業との取引を停止する可能性を推定する、データ主導型のツールです。このモデルは、離脱した顧客と継続している顧客の過去のデータを使用して、利用の減少、サポートへの不満、請求に関する問題などのパターンとリスク要因を特定し、それらを現在の顧客に適用して、チャーンのリスクが最も高い顧客にフラグを立てます。

すでに起きたことを集計レベルで報告する一般的なチャーンレートとは異なり、チャーン予測モデルは未来を見据えて個々の顧客をスコアリングし、顧客が離脱する前に企業が介入する機会を提供します。これらのモデルは通常、ロジスティック回帰、決定木、勾配ブースティングなどの機械学習アルゴリズムを使用して構築され、人口統計、購入履歴、エンゲージメントレベル、サービスでのやり取りなどの顧客属性に基づいてトレーニングされます。

出力は通常、顧客ごとのチャーン確率またはリスクスコアです。企業はこれを使用して、顧客維持の取り組みに優先順位を付け、パーソナライズされたオファーでリスクのあるセグメントをターゲットにし、引き留められる可能性が最も高い顧客にリソースを割り当てることができます。

顧客チャーンを予測する理由

チャーンレートは、企業の収益、収益性、および評判に大きな影響を与える可能性があります。チャーンレートが事業活動に与える影響は以下のとおりです。

• 顧客獲得コスト: 一般的に、新規顧客の獲得は既存顧客の維持よりも多くのコストがかかります。信頼性の高いチャーン予測モデルにより、離脱リスクのある顧客を早期に特定できるため、新規獲得のコストを繰り返し負担するのではなく、最も効果が見込める対象に維持コストを向けることで、このコストを相殺できます。

• 収益の損失: 顧客を失うことは直接的な収入の減少を招き、企業の財務状況に即座に影響を与えます。特にサブスクベースのビジネスの場合、これは月間経常収益 (MRR) にすぐに表れます。顧客のチャーンが発生するたびにその基準値が削られ、十分な数の顧客でこのパターンが続いた場合、成長の基盤となる安定した収益基盤を失う可能性があります。

• 長期的な顧客の減少: 長期的な顧客は時間の経過とともに購入量が増える傾向があるため、サービス提供にかかるコストが下がります。また、利益率の高い製品やサービスを購入する可能性もあります。チャーンレートが高くなると、こうした長期的な顧客が減少し、収益性の低下につながる可能性があります。

• ブランドの評判: 高いチャーンレートは顧客の不満の表れである可能性があり、企業の評判を損なう恐れがあります。満足している顧客は企業を他の人に紹介する可能性が高い一方で、不満を持つ顧客は否定的な経験を共有し、潜在的な顧客を遠ざける可能性があります。

• 長期的な成長: 持続可能な成長には、安定した顧客基盤が必要です。チャーンが発生する前にそれを予測することで、収益が失われた後にのみ対応するのではなく、顧客との関係を修復できる間に介入する機会が得られます。高いチャーンレートは長期的な成長戦略を弱体化させ、ビジネスの拡大や新たな機会への投資を困難にする可能性があります。これは、規模の拡大を目指す企業に特に当てはまります。チャーンを予測して削減する方法がなければ、新規顧客の増加分が既存顧客の損失によって相殺され、持続可能な勢いを築くことが難しくなります。

顧客解約の予測の主な判断材料

解約に直接影響する判断材料の 1 つに、商品やサービスに対する顧客の満足度があります。顧客満足度は、アンケート、ネットプロモータースコア (NPS)、フィードバックシステムなどを使って測定できます。満足度の低い状態が続いたりネガティブなフィードバックが返ってきたりすることは、解約の強力な予兆となります。

利用中止の判断に影響するその他の要因には、以下のようなものがあります。

• カスタマーサポートとのやり取り: エンゲージメントの高い顧客が価値を最大化するためにサポートに連絡することもありますが、サポートへのリクエストは問題や不満を示している可能性もあります。これらのやり取りの性質と結果を分析することで、特に問題が十分に解決されていない場合に、チャーンを予測できます。

• プロダクトまたはサービスの使用状況: 顧客がプロダクトやサービスをどのように、どのくらいの頻度で使用しているかを監視することで、顧客のエンゲージメントレベルに関するインサイトを得ることができます。使用頻度が低い、または減少している場合は、顧客が関心を失っているか、価値を見出せていないことを示しており、チャーンにつながる可能性があります。

• 請求と支払いの問題: 請求に関する頻繁な問題や支払いに関する問題は、顧客の不満やチャーンにつながる可能性があります。これらのインシデントとその解決状況を追跡することで、顧客が離脱するリスクの早期の警告サインを明らかにできます。

• 購買行動の変化: 注文規模や頻度の減少など、顧客の通常の購入パターンの急激な変化は、不満やニーズの変化を示しており、チャーンにつながる可能性があります。

• 顧客からのフィードバックと苦情: 直接的なフィードバックや苦情は、潜在的なチャーンの重要な指標です。時間を割いて不満や懸念を表明する顧客は、問題が対処されない場合、離脱を検討する可能性があります。

• マーケティングコミュニケーションとのエンゲージメント: メール、ニュースレター、プロモーション、またはその他のマーケティングコミュニケーションに対する顧客のエンゲージメントの低下は、関心や関連性の薄れを示しており、チャーンの前兆となる可能性があります。

• 市場と競合の要因: 市場の変化や競合他社の動きがチャーンに影響を与える可能性があります。たとえば、競合他社が新しいプロダクトを発表したり、同様のサービスをより低価格で提供したりすると、チャーンの増加につながる可能性があります。

• 契約とサブスクの更新: サブスクや契約ベースのモデルを採用しているビジネスの場合、間近に迫った更新時期はチャーンのリスクを評価する重要なタイミングです。顧客が更新するかどうかを評価する際、チャーンが発生する可能性があります。

• 人口統計学的および心理学的要因: 顧客の人口統計学的プロファイルの変化や、価値観や好みの変化がチャーンを予測することがあります。たとえば、経済状況の変化、引っ越し、ライフスタイルの変化は、特定のプロダクトやサービスの使用を継続するという決定に影響を与える可能性があります。

顧客チャーンの 4 つのタイプ

すべてのチャーンが同じ理由で発生するわけではありません。知っておくべきタイプは以下のとおりです。

意図的な解約

顧客が製品やサービスの解約、または利用の停止を自ら決定します。多くの場合、これは不満、より良い代替手段、あるいはニーズが満たされていないことが理由です。適切な介入を行うことで防ぐことができる場合が多いため、多くのチャーンモデルはこのタイプのチャーンの予測に重点を置いています。

意図しない解約

顧客に離脱する意図はないにもかかわらずアクセスが終了します。通常、支払いの失敗、クレジットカードの有効期限切れ、または請求エラーが原因です。このタイプは多くの場合、顧客維持のためのアウトリーチではなく、支払い再試行システムと請求通知の改善によって対処されます。

意図的なチャーン

製品がニーズ、予算、または目標に合わなくなったため、顧客が離脱を意識的に選択する、顧客都合による解約のサブセットです。これには、競合他社へのダウングレードや、サービスにコストに見合う価値がないとの判断が含まれる場合があります。

偶発的なチャーン

これも顧客都合による解約ですが、生活状況の変化、経済的困窮、移転など、顧客の直接的な不満以外の状況によって引き起こされます。このような顧客は製品に満足していたにもかかわらず、その品質とは無関係の理由で離脱した可能性があります。

顧客解約モデルの種類

顧客解約モデルは、アルゴリズムの種類、対象期間、予測の詳細度など、さまざまな要素に基づいて分類されています。次に、各種の顧客解約モデルについてご紹介します。

• 予測チャーンモデル: これらのモデルは過去のデータを使用し、顧客が将来チャーンする可能性を予測します。通常は機械学習アルゴリズムを採用して、以下で概説するようにチャーンのパターンと予測因子を特定します。

• ロジスティック回帰: これは、1 つ以上の独立変数に基づいて二値結果 (チャーンするかしないかなど) の確率を推定する統計モデルです。シンプルで解釈しやすいため、広く使用されています。

• 決定木: これらのモデルは、決定とそれによって生じる可能性のある結果のツリー状のグラフを使用します。解釈は容易ですが、過学習を起こしやすいという特徴があります。

• ランダムフォレスト: 複数の決定木を使用して予測精度を向上させ、過学習を制御するアンサンブル手法であるランダムフォレストは、単一の決定木よりも包括的であり、高い精度を提供することが多くあります。

• 勾配ブースティングマシン (GBM): GBM は、ツリーを順番に構築し、新しく構築するツリーによって以前にトレーニングされたツリーのエラーを修正するアンサンブル手法です。XGBoost や LightGBM のような GBM は、チャーン予測に強力ですが、調整が複雑になる可能性があります。

• ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークは、ノード、すなわち「ニューロン」の層を通じて複雑な非線形関係を捉えることができるディープラーニングモデルです。特に大規模なデータセットで非常に効果的ですが、単純なモデルよりも解釈が困難です。

• 記述的チャーンモデル: これらのモデルは将来のチャーンを予測するのではなく、過去のチャーンの行動に関するインサイトを提供します。クラスタリング手法や主成分分析などを使用して、チャーンの背後にあるトレンド、パターン、および理由を特定するのに役立ちます。

• 時系列チャーンモデル: これらのモデルは、チャーンレートが時間とともにどのように推移するかを調べます。季節的なパターンが強い企業や、特定のイベントが時間とともに及ぼす影響を測定しようとしている企業に特に役立ちます。

• コホートベースモデル: これらのモデルは、さまざまな顧客コホートのチャーンレートを分析します。コホートは、顧客の登録日、初めて購入した製品、その他の主要なイベントなどで定義される場合があります。これにより、特定のコホートが他のコホートよりもチャーンしやすいかどうかを特定できます。

• 生存分析モデル: time-to-event (イベント発生までの時間) モデルとも呼ばれるこれらのモデルは、イベント (チャーン) が発生するまでの時間を測定します。顧客がいつチャーンするかを予測するのに特に役立ちます。

• リアルタイムチャーンモデル: これらのモデルは、リアルタイムのユーザーとのやり取りに基づいて瞬時に予測を生成します。強固なデータインフラストラクチャーを必要とし、企業がチャーンを防ぐために即座に行動を起こすことができるシナリオで使用されます。

• ハイブリッドモデル: これらのモデルは、さまざまな種類のモデルの要素を組み合わせ、それらの強みを活用し、弱みを軽減します。たとえば、ハイブリッドモデルでは、チャーンの可能性を予測するモデルとタイミングを分析する生存分析を組み合わせて使用する場合があります。

自社に最適なモデルの選択は、ビジネスの具体的状況、顧客との関係の特徴、入手可能なデータ、モデル構築に期待する成果などに応じて異なります。特定のユースケースに適した、最も精度が高く実用的なインサイトを入手できるモデルはどれかを見きわめるには、複数のモデルを試してみることもお勧めします。

ビジネス向けの顧客チャーンモデルの構築方法

顧客解約モデルの構築は、複数のステップのプロセスです。「解約」の定義方法、データから明らかになること、自社に最適なモデルの分析の特定で構成されます。次は、自社のビジネスニーズを満たす解約モデルの構築方法の詳細について説明します。

• チャーンの定義: ビジネスによってチャーンの定義は異なります。サブスクサービスの場合、チャーンとは顧客がサブスクを解約することかもしれません。EC プラットフォームの場合は、一定期間購入を行っていない顧客のことかもしれません。

• データ収集: チャーンした顧客とそうでない顧客の両方を含む過去のデータを収集します。データセットには、顧客の属性、取引履歴、プロダクトの使用データ、カスタマーサービスとのやり取り、およびチャーンに影響を与える可能性のあるその他の関連データなど、さまざまな特徴を含める必要があります。

• データ準備: データをクレンジングし (欠損値の処理、重複の削除など)、モデリングに適した形式に変換します。これには、カテゴリ変数のエンコード、数値の正規化、または予測特徴量のタイムウィンドウの作成などが含まれます。

• 特徴量の開発: 顧客の行動と特性を効果的に捉える特徴量を開発します。これには、取引データを意味のある指標に集約すること、使用頻度を計算すること、または生データから洞察に満ちたその他の属性を導き出すことなどが含まれます。

• 探索的データ分析 (EDA): モデルを構築する前に、EDA を実施してデータのパターンを見つけます。特徴量とチャーンの相関関係を探し、外れ値を特定して、主要な変数の分布を理解します。

• アルゴリズムの選択: チャーンを予測する機械学習アルゴリズムを選択します。ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティングマシン、ニューラルネットワークが一般的な選択肢です。モデルの選択は、データセットのサイズ、特徴量の重要性、および解釈可能性の必要性によって異なります。

• トレーニングとテスト: データをトレーニングセットとテストセットに分割して、モデルのパフォーマンスを評価します。トレーニングセットはモデルのトレーニングに使用され、テストセットは未知のデータに対する予測能力を評価するために使用されます。

• モデルの検証: 正解率、適合率、再現率、F1 スコア、ROC 曲線下面積 (AUC-ROC) などの指標を使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。ビジネス目標に影響を与える指標に焦点を当てます。たとえば、偽陽性のコストが高い場合は、適合率を最大化する必要があります。

• モデルのチューニング: モデルのハイパーパラメータを調整して、パフォーマンスを向上させます。グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化などの手法を使用して、ハイパーパラメータの最適なセットを見つけることを検討してください。

• 特徴量分析: 顧客維持戦略の指針とするために、チャーンの予測においてどの特徴量が最も影響力があるかを把握します。

• デプロイ: 継続的な予測を提供できる本番環境にモデルをデプロイします。これには、モデルをビジネスシステムに組み込んだり、顧客を定期的にスコアリングするバッチ処理を設定したりすることが含まれる場合があります。

予測分析を使って顧客解約率を減らす方法

実践可能なインサイトと介入の戦略

• モデルの予測を使用して、ターゲットを絞った維持戦略を策定します。たとえば、チャーンのリスクが高いと特定された顧客に対し、顧客を維持するために、パーソナライズされたプロモーション、プロアクティブなカスタマーサービス、またはその他のインセンティブを提供することを検討します。

• 特徴や潜在的なチャーンの理由に基づいて高リスクの顧客をセグメント化し、それに応じて介入を調整します。

監視とフィードバックループ

• モデルのパフォーマンスを継続的にモニタリングします。顧客行動や事業活動のパターンの変化に対応するために、必要に応じてモデルを調整し、再トレーニングします。

• 維持への取り組みの結果を捉えるためのフィードバックメカニズムを確立し、維持戦略の有効性を定期的にモニタリングします。このデータを使用して、予測モデルと介入戦略をさらに改良します。

コラボレーションおよび組織間の連携

• 予測分析プロセスから得られた学びと推奨事項を関連部門間で共有し、まとまりのある維持戦略を作成します。

• データ主導のインサイトを意思決定プロセスに組み込んで顧客のニーズにプロアクティブに対応し、チャーンを削減します。

チャーン予測モデルの主なユースケース

チャーン予測は、継続的または反復的な顧客関係を持つほぼすべての業界で有用です。特に、顧客獲得コストが高い分野や、継続的なエンゲージメントに収益が依存している分野で役立ちます。

顧客解約モデルの効果の測定方法

誤った予測に基づいてビジネス上の意思決定を行わないようにするには、顧客チャーンモデルの有効性を測定することが重要です。以下の指標は、チャーンモデルのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。

• 正解率: これは、モデルが正しく予測した全体に対する割合です。正解率は出発点ですが、特にチャーンした顧客とそうでない顧客の数に偏りがある場合、常に全体像を把握できるとは限りません。

• 適合率: モデルがチャーンすると予測した顧客のうち、実際にチャーンしたのは何人ですか？偽陽性 (チャーンが発生しないのに予測すること) のコストが高くなる可能性があるため、この指標の評価は重要です。

• 再現率: チャーンしたすべての顧客のうち、モデルが正しく特定したのは何人ですか？ある程度の偽陽性を許容してでも、真のチャーンのケースをできるだけ多く捉えたい場合に重要になります。

• F1 スコア: この指標は適合率と再現率を 1 つの数値に組み合わせ、バランスの取れた評価を可能にします。

• ROC 曲線下面積 (AUC-ROC): ROC 曲線は、さまざまな閾値設定での偽陽性率に対する真陽性率をプロットしたものです。AUC は、ROC 曲線全体の下にある 2 次元領域全体を測定します。完全な予測を行うモデルの AUC は 1.0 ですが、ランダムな推測を行うモデルの AUC は 0.5 です。

• 混同行列: これは、真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性の数を示す表です。モデルがどのようなエラーを起こしているかを確認するのに役立ちます。

• リフト: この指標は、ランダムな推測と比較して、モデルがチャーンの予測においてどれだけ優れているかを示します。リフトが 1 より大きい場合、モデルがランダムな推測よりも優れていることを示しています。

• ビジネスへの影響: モデルの有効性の真のテストは、ビジネス指標への影響です。モデルの予測に基づいて行動することで、チャーン率を下げることができますか？モデルのインサイトに基づいた顧客維持戦略は、顧客生涯価値 (LTV) の向上や顧客満足度の向上につながっていますか？ビジネスへの影響を評価するには、対照実験 (A/B テストなど) を実行して、チャーンモデルによって提案された介入がある場合とない場合の結果を比較できます。チャーン率、顧客満足度スコア、収益性の経時的な変化を観察することは、モデルの真の価値を確認するのに役立ちます。

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顧客チャーンモデルの構築に関するよくあるご質問