SaaS (サービスとしてのソフトウェア) のビジネスは、データに依存しています。すべての サブスクリプション、アップグレード、キャンセル、決済は、商品のパフォーマンスとビジネスの方向性についてのストーリーを伝えます。しかしながら、適切なツールや指標がなければ、重要なシグナルを見逃し、役に立たない数字に埋もれてしまいがちです。

以下では、SaaS 分析が実際にどのようなものか、どの指標が重要か、どのように扱うか、Stripe Sigma が生データを真のインサイトに変える方法について説明します。

この記事の内容

• SaaS 分析とは何か、そしてなぜ重要なのか？
  
• トラッキングすべき最も重要な SaaS 分析指標は何か？
  
• Stripe Sigma は SaaS 分析にどのように役立つか？
  
• 他の SaaS 分析ツールと比較した場合に、Stripe Sigma を使用するメリットは何か？
  
• トップ SaaS 企業は、Stripe Sigma をどのように利用して成長しているか？
  
• SaaS 分析用の Stripe Sigma を始めるにはどうすれば良いか？
  

SaaS 分析とは何か、そしてなぜ重要なのか？

SaaS ビジネスは、サインアップ、アップグレード、キャンセル、使用パターン、支払いなど、絶え間ないデータストリームを生成します。SaaS 分析は、そのデータを、ビジネスがどのように機能して、どこに向かっているかに関するインサイトに変換するプロセスです。これは、サブスクリプションモデル が長期的な関係および反復可能な収入に依存しているために、重要となります。持続可能な成長のためには、何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのか、そしてその理由を理解する必要があります。世界の SaaS 市場の収入は 2025 年には 4,280 億ドル を超えると予測されています。

SaaS 分析がサブスクリプションビジネスにどのように役立つかについては、次のとおりです。

• 成長がどこから来ているのかを確認する: おそらく、顧客生涯価値 (LTV または CLTV) が高い顧客 のほとんどが特定のチャネルから来ている可能性があります。おそらく、特定の機能を早期に採用したユーザーは定着する可能性が高いでしょう。優れた分析は何が起こったのかを示し、次の何に注意を払うべきかを示します。
  
• 損失になる前に問題を発見する: チャーンは、時間の経過とともに蓄積されます。エンゲージメントの低下や支払いの失敗など、初期のシグナルの予測していることを知っていることで、より迅速に行動し、より多くの顧客を維持できます。
  
• さまざまなチームを同じ認識に導く: 製品、運用、財務、リーダーシップのすべてが同じデータセットから意思決定を行う場合、優先順位の競合を避けることができます。
  
• 重要なものを測定する: リテンション、顧客獲得コスト (CAC)、または LTV を理解せずにトップライン収入をトラッキングすると、不完全な (そして、しばしば誤解を招く) ビューになります。SaaS 分析は、ビジネスを推進する指標の特定に役立ちます。
  

SaaS 分析の核心は、意思決定の促進です。これにより明確化され、より迅速に行動し、より賢く投資し、より自信を持って成長できるようになります。

トラッキングすべき最も重要な SaaS 分析指標は何か？

SaaS のビジネスパフォーマンスは、いくつかのコア指標に左右される傾向があります。これらは、モデルがどの程度うまく機能しているか、どの程度効率的に成長しているか、最大のリスクや機会がどこにあるかを示すシグナルです。

トラッキングすべき内容とそれが重要な理由は次のとおりです。

月間経常収益 (MRR)

MRR は、アクティブなサブスクリプションから毎月得られる予測可能な収入の合計です。これは、特に、ソース別に分類する場合 (新規ビジネス、アップグレードなど)で成長傾向を評価するための最速の方法の 1 つです。MRR のわずかな変化でも、商品の勢いや市場の飽和の初期兆候が明らかになる可能性があります。

年間経常収益 (ARR)

ARRは、MRR のズームアウトバージョンを提供します。これにより、毎月のボラティリティのバランスをとり、特に、、年次計画や投資家報告に役立ちます。ARR は、MRR ビューを歪める恐れのある季節的な傾向をコンテキスト化するのに役立ちます。MRR はスピードメーター、ARR は長距離コンパスと考えてください。

顧客獲得単価 (CAC)

CAC は、広告費や売上給与など、新規顧客を獲得するために費やしている金額を測定します。これはビジネス効率のシグナルです。CAC が上昇すると、多くの場合、コンバージョンが難しいセグメントをターゲットにしているか、セールスファネルの調整が必要であることを意味します。顧客がそれを正当化するのに十分な期間滞在するのであれば、高い CAC は問題ありません。

顧客チャーンレート

チャーン は、顧客が去ったときに起こることです。5% のチャーンレートはそれほど高くないように思えるかもしれませんが、時間が経つにつれて経常収益が損なわれ、LTV が低下します。チャーンをトラッキングするには、主に次の 2 つの方法があります。

• 顧客チャーン: キャンセルしたユーザーの割合
  
• 収入チャーン: キャンセルによる収入損失の割合
  

両方をトラッキングすることにより、一部の大きなアカウントまたは小さなアカウントを失っているのかの確認に役立ちます。解約分析が (コホート、プラン、ライフサイクルステージごと) きめ細かいほど、より有用になります。

LTV または CLTV

LTV は、関係中に顧客から得られると予想される総収入です。これは、契約した顧客の数だけでなく、どれだけの価値を獲得しているかを示す重要な指標です。LTV は CAC と組み合わせると、より強力になります: LTV が CAC の 3 倍以上であれば、成長はおそらく持続可能となります。短命なユーザーを獲得するために過剰な料金を支払っている恐れもあります。

コンバージョン率

すべてのファネルに漏れが含まれている可能性があります。無料トライアルから有料、または登録からアクティベーションまでの 購入完了 率は、見込み客が勢いを失っている場所を示します。購入完了率の低さは、メッセージの不整合、ユーザ登録の混乱、または約束されたものと提供されたものの間の価値のギャップを意味する可能性があります。全体像を把握するには、コンバージョンを段階とセグメントごとに分類します: 無料トライアルを開始している Web サイト訪問者の数は？無料トライアルユーザーが有料ユーザーに移行しているユーザーは何人いるか？初めてのユーザーは何人長期滞在しているか？各ステップをトラッキングすることで、摩擦点を特定し、それに応じて微調整することができます。

その他の指標

ステージやモデルによっては、次の点も確認することをお勧めします。

• 純収入維持率 (NRR): これは、解約、アップグレード、ダウングレードを考慮して、時間の経過とともにどれだけの収入を維持し、拡大しているかを示します。これは、商品と市場の適合性とアップセルの成功を示します。
  
• 日次/月間アクティブユーザー数 (DAU/MAU): これらの指標はエンゲージメントをトラッキングして、多くの場合、チャーンを予測できます。特に、使用状況に基づく商品においては有用です。
  
• Burn 率: この率 は、キャッシュの使用速度を示しており、この指標は初期段階またはベンチャー支援の SaaS ビジネスにとって特に重要です。
  

スマートなビジネスを運営するために、指標は 100 も必要ありません。ただし、収入、維持率、顧客価値に直接関係するものを一貫してトラッキングする必要があります。最高の SaaS 企業は、これらの数字を、どこを倍増すべきか、どこでギャップを埋めるべきか、どこで実験すべきかの指標とします。

Stripe Sigma は SaaS 分析にどのように役立つか？

SaaS 分析とは、通常、複数のツールのやりくり、スプレッドシートのエクスポート、データチームを持つことを意味します。Stripe Sigma は、Stripe プラットフォームに組み込まれた構造化クエリ言語 (SQL) および AI を活用した分析レイヤーであり、必要なデータ分析を提供します。サブスクリプション、支払い、インボイスを処理するために Stripe を使用する場合、Stripe Sigma を使用すると、Stripe ダッシュボード内でそのデータを分析できます。Sigma を使用すると、そのデータについて簡単に質問して、数秒で回答を得ることができます。

Sigma は、いくつかの方法で操作できます。

• クエリの記述に慣れている場合は、SQL を使用します。
  -「月間経常収益はどのくらいか？」や「アクティブなサブスクリプションは何件あるか？」などの、一般的な SaaS に関する質問に対する事前構築済みのテンプレートから始めます。
  
• Sigma アシスタント平易な英語で質問し、クエリを生成させます。
  

Sigma の使用方法に関係なく、常に本番データをクエリしています。高速で柔軟性があり、チーム全体でアクセスできます。

他の SaaS 分析ツールと比較した場合に、Stripe Sigma を使用するメリットは何か？

市場にはたくさんの分析プラットフォームがあります。しかし、Stripe を使用している SaaS ビジネス にとって、Sigma は別の種類のメリットを提供します。データはすでに存在しており、答えを得るためにデータを移動する必要はありません。

Sigma が際立っている点は、次のとおりです。

導入済みの本番データ

Sigma は、Stripe ダッシュボード内で、Stripe データから直接機能します。同期、インポート、パイプラインの更新を待つ必要はありません。今月の MRR のチェックの際も、前四半期の解約の確認の際も、常に最新の本番の数値を表示します。

柔軟性の高い分析ツール

Sigma を使用すると、厳格なダッシュボードやブラックボックスレポートに縛られることはありません。カスタム SQL を作成して特定の質問に答えたり、事前に構築されたテンプレートから始めて必要に応じて微調整したり、Sigma Assistant に質問したりできます。商品ごとの MRR スライス、サインアップコホートでの解約フィルタリング、過去 7 日間に支払いに失敗した顧客の特定を行う場合は、それが可能です。Sigma は、最も役立つ方法でデータを探索する柔軟性を提供します。

コラボレーションデザイン

保存したクエリを、チーム全体で共有できます。誰かが有用なレポートを作成すると (例えば、サインアップコホートごとの解約やプランごとのアクティブなサブスクリプションなど)、他のユーザーがそれを実行できます。プロダクトマネージャー、財務リード、運用チームは、アナリストを待つことなしに、必要なものを入手できます。ゼロから始めることなしに、クエリを簡単に再利用して、適応させることができます。

ツールホッピングなし

Sigma は Stripe に組み込まれているため、請求書 と決済が既にライブであるプラットフォームをやめる必要はありません。システムを切り替えることなく、顧客の取引履歴の確認をビジネス全体の収入レポートの実行に移行できます。

時間を節約するための自動化

受信トレイ (またはチームの受信トレイ) にレポートが定期的に届くようスケジュールできます。そうすることで、毎週のアップグレードや地域別の支払い遅延などの主要な指標がリマインダーや手動による引き出しなしで表示されます。

トップ SaaS 企業は、Stripe Sigma をどのように利用して成長しているか？

パフォーマンスの高い SaaS チームは、指標を使用する習慣を身につけます。Stripe Sigma は、より適切な質問をし、答えが重要なときに迅速に行動できる柔軟性を提供します。

ここでは、各部門のチームがこれを使用して鋭敏さを維持しながら、よりスマートに成長する方法を紹介します。

運用チームは、日々のパフォーマンスをトラッキングします

運用リーダーは、Sigma を使用して、現在ビジネスで何が起こっているかを常に把握しています。運用チームは次のことをトラッキングします。

• 毎日の登録数
  
• 毎月のサブスクリプションの変更数
  
• 支払い量の予期しない減少または返金の急増
  

これらの数値をリアルタイムで確認することで、問題を早期に発見できます。

財務チームはより早く決算を行いクロージングし、より適切な予測を立てる

Sigma は、精度を損なうことなく、財務チームのレポート作成を迅速化します。CSV をエクスポートしてデータをつなぎ合わせる代わりに、Sigma を使用して次のことを行います。

• 消し込み収入、手数料、入金 を調整する
  
• 時間と地域を超えたキャッシュフローのトラッキング
  
• レポート用の本番 MRR、ARR、回収を引き出す
  

例えば、Zoom は Sigma を使用 して、収益認識、照合および報告のための重要な情報を収集し、ビデオ通信プラットフォームは、この情報を使用してチャレンジに対処します。Sigma は月次決算を迅速化し、経営陣が収入の傾向をよりよく把握できるようにします。

アナリストは、リテンション、使用状況、価値を掘り下げる

「Slack」などのメッセージングプラットフォーム企業 のデータチームは、Sigma を使用して、コホートの行動、顧客生涯価値、商品エンゲージメントパターンを調査しています。例えば:

• チャーンは 手数料/料金体系段階 やサインアップ月によってどのように異なりるか？
  
• LTV が最も高い顧客セグメントはどれか？
  
• キャンセルは、ライフサイクルのどこに集まる傾向があるか？
  

これらのインサイトから、ロードマップの意思決定、手数料/料金体系の実験などを形成します。

成長チームが新たな機会を浮き彫りにします

Sigma はアドホッククエリをサポートしているため、成長チームは Sigma を使用して、次のような質問が浮かび上がったときに調査します。

• 過去 6 カ月間のベーシックプランからプロプランへのアップグレード率はどのくらいか？
  
• 機能 X を使用している顧客は更新する可能性が高いか？
  
• どの獲得チャネルが最も高額なユーザーをもたらすか？
  

Sigma は、直感を検証するためのデータと、インサイトを迅速に行動に移すための機敏性を提供します。

SaaS 分析用の Stripe Sigma を始めるにはどうすれば良いか？

請求書に Stripe を使用することで、ほとんど完了です。Stripe Sigma は既存のデータを活用するため、比較的簡単に始めることができます。

起動して実行する方法は次のとおりです。

Stripe ダッシュボードで Sigma を有効にする

Sigma はアドオン機能です。30 日間の無料トライアルから開始でき、ダッシュボードの左側のメニューで数回クリックするだけで、セットアップが完了します。

クエリテンプレートライブラリを探索する

Stripe には、アクティブなサブスクリプション、MRR の傾向、解約した顧客、支払いの失敗 など、一般的なユースケースの事前構築済みクエリが含まれています。これらのテンプレートを使用すると、SQL を記述することなしに実際のデータの表示をすばやく開始できます。

自然言語クエリに Sigma Assistant を使用する

SQL ユーザーでない場合は、Sigma Assistant を使用すると、平易な英語で質問できます。次のように入力できます。「過去 6 カ月間の商品別の月間経常収益を表示します。」

Sigma が SQL を記述し、そこからクエリを実行、微調整または保存できます。

コアレポートを実行して絞り込む

基本的な指標から開始します。

• MRR と ARR の推移
  
• 登録コホート別のチャーンレート
  
• プラン別のアップグレード/ダウングレードパターン
  
• トライアルから有料へのコンバージョン
  

結果がダッシュボードにすぐに表示され、必要に応じて、フィルター、時間枠、グループ化を調整できます。

レポートの保存、スケジュール設定、共有

レポートを作成したら、「サインアップ月別の解約顧客」など、再利用し、Sigma に保存します。以下の操作が可能です。

• 自分自身またはチームに自動的にメールを送信するようにスケジュールを設定します
  
• 組み込みのグラフで結果を視覚化する
  
• Stripe 内でクエリへのリンクを共有する
  

これは、余分なオーバーヘッドなしで重要な指標を可視化する簡単な方法です。

より深い分析のための出発点として Sigma を使用する

Sigma は、SaaS チームが使用する日常的な分析の多くをカバーしています。ただし、Stripe データを使用状況またはマーケティング指標と結合する必要がある場合は、Stripe Data Pipeline を使用して、ウェアハウスに拡張することを検討してください。