コホート分析と解約率の削減に関するステップバイステップガイド

解約率コホート分析は、ユーザー維持率を高めるために必要な情報を計算して提供する分析の一種です。 ユーザーのライフサイクルを分析し、ユーザーが製品の使用を解約または停止した時期を特定できます。 そこから、ユーザーの行動について学び、チャーンにつながる理由を調査できます。 ユーザーが解約する理由を理解したら、解約率を減らし、人々を製品に引き付け続けるための行動を起こす準備が整います。

解約率とコホート分析の関係を理解する

ほとんどの企業は、解約のごく一部を正常で正常であると見なしています。 しかし、多くのユーザーがあなたの製品を離れることは懸念の原因です。 コホート分析は、ユーザーのグループまたはセグメント（コホート）がアプリを離れる理由を調査できるため、解約率を下げるのに役立ちます。 何が人々を去らせているのかを理解できれば、顧客の解約率が高くならないように行動を起こすことができます。

コホート分析では、どの要因が高いエンゲージメントと顧客維持につながるかを理解することもできます。 維持と既存の顧客への価値の提供に重点を置く場合、純粋に顧客の獲得に重点を置く場合よりも高いROIが得られることがよくあります。 あなたはすでに顧客を獲得するために時間、お金、そして努力を費やしているので、新しいユーザーにリーチすることに集中するのではなく、彼らをあなたのプラットフォームに留めておくのは理にかなっています。

解約を減らすコホート分析を完了するための5ステップガイド

これらの手順は、ユーザーがいつ、なぜ離れるのかを特定するのに役立つコホート分析を実行する方法を示しているため、解約を減らすためのソリューションを試すことができます。

1.ユーザーがアプリに参加した時期に基づいてユーザーをグループ化します

ユーザーがアプリに参加した時期に基づいてユーザーをグループ化することにより、分析を開始します。 「参加日」は、獲得コホートの一種です。分析の後半で行動コホートを使用します。 これにより、すべてのユーザーの解約率を確認するのではなく、顧客のライフサイクルに関連してユーザーが解約した時期を確認できます。

アプリの種類と製品の使用間隔に応じて、毎日、毎週、または毎月のコホートを作成します。 たとえば、瞑想アプリやフィットネスアプリを実行している場合は、毎日の取得と使用状況を確認すると便利です。 人々があまり頻繁に使用しない可能性のあるアプリ（投資アプリなど）の場合は、おそらく月次または週次のコホートを使用します。

分析に含める時間枠は、何を知りたいかによっても異なります。 短期間の変化を確認するために、数週間にわたる毎日の保持またはチャーンを確認します。 長期的な傾向を見つけるために、1年間の月間保持率を調べます。

分析するコホートを確立したら、Excelでコホートテーブルを作成するか、Amplitudeなどの分析ソフトウェアを使用します。 コホートテーブルには、各コホートの行と、各日、週、または月の列があります。 「ゼロ日」は、ユーザーがプラットフォームに参加した日です。 セルに、解約率または保持率のいずれかを表示します。

2.各コホートのユーザーがいつ解約したかを特定します

ユーザーが解約するポイントを特定できれば、ユーザージャーニーのパターンを見つけることができます。 さらに調査して、その時点で解約する理由を見つけることができます。

コホート分析チャートを見て、多くのユーザーが解約したときのポイントを見つけてください。 保持曲線を視覚化し、人々が立ち寄ったときを簡単に見つけるには、コホートテーブルをグラフに変換します。

多くの場合、製品チームと成長チームは、「問題のある」瞬間のリストを作成します。たとえば、ユーザーが10日後や最初の月以降に離れるときのユーザーライフサイクルのポイントです。

3.他のコホートタイプを分析して、チャーンをさらに調査します

獲得日との関連でチャーンを確認した後、ユーザーの行動、獲得チャネル、または人口統計に基づいてユーザーのグループを作成すると、ユーザーをさらに理解するのに役立ちます。 これにより、ユーザーが離れる理由の発見に一歩近づくことができます。

行動コホートを使用して、ユーザーが実行したアクションまたは実行していないアクションでユーザーをグループ化します。 購入する前にレビューを読んだユーザーや、プラットフォームに参加してから3日以内にアプリ内購入を行ったユーザーを見ることができます。 いずれの場合も、アクションを実行するコホートと、チャーンへのリンクがあるかどうかを確認しないコホートを比較する必要があります。

行動コホートを使用することに加えて、獲得のタイプごとにユーザーをグループ化して、どのチャネルがいつチャーンにつながるかを特定します。 たとえば、有料広告のユーザーは、ニュースレターからのコンバージョンよりも早く解約することに気付くかもしれません。 ユーザーをセグメント化するもう1つの方法は、人口統計によるものです。さまざまな年齢層または場所の間でパターンを探します。

一貫性を保つために、行った取得コホート分析と同じ時間枠でさまざまなコホートタイプを調べてください。 一度に1つの顧客コホートを調査して、チャーンの原因となっている要因を明確に確認します。 次のステップでは、コホートが変化する理由について結論を導き出します。

4.各コホートでチャーンが発生した理由を仮定します

さまざまなコホートに関するデータを収集したので、人々が動揺している理由について理論化できます。 仮説を立ててテストすることで、実際にチャーンを引き起こしている原因を見つけることができます。

人々が解約する時期の調査から見つけた「問題の瞬間」に基づいて、さまざまな行動コホートの分析とともに、解約率が最も高いコホートを選択します。 次に、チャーンの原因となる可能性のあるものについてブレインストーミングします。

たとえば、取得日コホートから：

• 季節の変化はアプリの使用に影響を与えます。多くのユーザーが休暇中に参加しましたが、アプリを使用するための十分な空き時間がないため、2月に解約します。
• オンボーディングプロセスが長すぎて複雑なため、ユーザーは2日後にドロップオフします。

行動コホートから：

• 「基本」プランにサインアップしたユーザーは、十分な機能にアクセスできないために解約します。
• リマインダー通知をアクティブにしないユーザーは、アプリの使用を忘れてアプリから価値を得ることができないため、解約することになります。

取得チャネルコホートから：

• Instagram広告からサインアップしたユーザーは、広告が製品を正確に描写していないためにすぐに解約します。そのため、顧客の期待と製品の間に不一致があります。

5.仮説をテストし、ソリューションを試してください

製品の変更を実装する前に、仮説が正しいかどうかを確認する必要があります。 多くの異なる要因がチャーンに寄与するという事実に備えてください。そのため、この段階ではいくつかの実験が必要になります。

まず、A/Bテストを実施して仮説を確認します。 仮説の例をテストするには、次のようにします。

• オンボーディングプロセスを簡素化します。
• 「基本的な」サブスクリプション層に機能を追加します。
• マーケティングキャンペーンを更新して、より正確な顧客の期待を設定します。

プラットフォームを最適化するために、さまざまなソリューションを試してください。 たとえば、オンボーディングプロセスを簡素化すると、ユーザーが2日後に脱落するのを防ぐことができますが、別の解決策として、オンボーディングを完全にスキップするオプションをユーザーに提供することもできます。 調整によってチャーンが減少した場合は、アプリ全体に展開する準備ができています。 仮説が正しくない場合、またはソリューションが機能しない場合は、手順に戻ってコホートチャーン分析を続行します。

顧客離れの分析を続ける

コホート分析は、複数回実行するプロセスです。 顧客の解約率は時間の経過とともに変化するため、コホートを追跡し、定期的にコホート分析を行ってユーザーの行動のパターンを特定します。これにより、顧客維持率を高く保つための措置を講じることができます。

Amplitudeの無料スタータープランを使用して、今日、独自の解約率コホート分析を実行してみてください。または、リーキーバケットの修正について詳しくは、MasteringRetentionプレイブックをご覧ください。

参考文献

• 解約率。 Investopedia。
• 顧客獲得VS。 保持：あなたのドルはどこで最もよく使われますか？ ProfitWell。
• 学ぶべき10の最高のユーザーオンボーディングの例。 Appcues。