チャーンを減らすためにSaaSコホート分析を実行する方法

SaaS コホート分析では、共通の行動や特性に基づいてユーザーをグループに分割し、これらのユーザーが SaaS 製品とどのようにやり取りしたか、または今後やり取りするかについてのビジネス上の質問に答えます。 SaaS 企業は、特定のユーザーの行動や特性がさまざまな結果にどのようにつながるかを特定できます。

あなたの SaaS 製品がプロジェクト管理ツールだとしましょう。 SaaS コホート分析では、次のことを特定できます。

• 最初の 1 週間でプッシュ通知リマインダーを有効にしたユーザーは、そうでないユーザーよりもソフトウェアを使い続ける可能性が高くなります。
• 注目度の高いマーケティング キャンペーンが開始された日に参加したユーザーの離脱率は平均を下回っています。
• 1 月に加入したユーザーは通常、1 か月後にサブスクリプションを終了します。

SaaSコホート分析とは?

Software as a Service (SaaS) 企業は、サブスクリプション アプリケーションの形式でユーザーにソフトウェアを提供します。 SaaS プラットフォームは、顧客関係管理、経費管理、プロジェクト管理、人事、情報セキュリティなどでユーザーを支援するソフトウェア サービスを提供できます。

SaaS のコホート分析では、エンド ユーザーをグループまたはセグメントに分けて、その特性や行動がビジネスの成果にどのように影響するかを調べます。 SaaS 企業は、顧客アカウントのグループに対してコホート分析を実施して、プラットフォームを使用する組織全体の違いを確認することもできます。

次のようにユーザーをセグメント化できます。

• SaaS プラットフォームに参加した月
• 獲得チャネル
• SaaS 製品で彼らが示した行動 (通知の有効化、共有機能の使用、新しいプロジェクト管理ボードの作成など)

すべての顧客を 1 つのグループとして扱った場合、離反の理由について実用的な洞察を引き出すことは困難です。 しかし、たとえばアプリに参加した時期でユーザーをグループ化すると、顧客のライフサイクル全体のパターンを分析できます。

コホート分析は、ユーザーの行動をよりよく理解するのに役立ちます。これにより、次のことが可能になります。

• ユーザーに付加価値を与え、エンゲージメントを維持する製品の決定を行います。
• 解約前のパターンを特定し、顧客維持率を改善するために行動します。
• 広告とパーソナライゼーションを改善します。
• 製品の使用における季節の違いを理解する。

サブスクリプション型企業のコホート分析

サブスクリプション ベースの SaaS 企業 (Calm など) は、サブスクリプション コホート分析を使用して、どのコホートが保持率が高く、最も長くサブスクライバーのままであるかを特定できます。 同様に、段階的なサブスクリプション企業 (Canva や HubSpot など) は、どのコホートがより高価なプランにアップグレードし、最も多くの収益をもたらすかを特定できます。

サブスクリプションベースの SaaS 企業は、特定のコホートが解約する理由を理解するために、いくつかの分析を行うことができます。 その後、定着率の向上に取り組むことができます。

行動分析

ユーザーの行動分析を行うには:

• SaaS プラットフォーム内でユーザーが実行するアクションまたは実行しないアクションに基づいてユーザーをグループ化することにより、行動コホートを作成します。 たとえば、特定の機能を使用したかどうかに基づいてユーザーをセグメント化します。
• 特定の時間枠内でユーザーが行ったアクションを分離することで、行動コホートをさらに絞り込みます。 たとえば、プラットフォームにサブスクライブしてから最初の 1 週間以内に特定の機能を使用したユーザーなどです。
• さまざまな行動コホートを分析して、さまざまな機能の使用が保持と相関しているかどうかを確認します。 たとえば、プラットフォームを使用して最初の 1 週間以内に CRM を Google の連絡先に同期したユーザーは、そうでないユーザーよりも定着率が高いことに気付くかもしれません。

チャーン分析

解約率コホート分析を行うには:

• まず、コホートを定義します (たとえば、ユーザーが参加した日)。
• 次に、特定の日に参加したユーザーが後日戻ってきたユーザーの数を調べて、解約率を計算します。 たとえば、5 日目に戻ってきた顧客の割合などです。
• 次に、さまざまな要因がチャーンに影響するかどうかを調べます。 たとえば、プラットフォームごとにユーザーをグループ化して、さまざまなプラットフォームでのさまざまなユーザー エクスペリエンスがチャーンに寄与しているかどうかを確認できます。
• 仮説を立てたら、振幅実験のようなツールを使用して、製品の変更を A/B テストし、それを確認します。

このビデオで、さまざまな業界や四半期にわたるチャーン分析について学び続けてください。

収益分析

収益コホート分析を行うには:

• チャーン分析の手順に従って開始し、各ユーザーが貢献した収益を追加します。
• そこから収益の拡大を計算し、コホート全体で収益の拡大を比較します。
• 収益が拡大しているコホートに注目し、その理由を探ります。
• 次に、実験を使用して仮説を検証します。

SaaS コホート分析の結果を実装する方法

SaaS コホート分析を実行したら、収集した情報を使用して、チャーンを減らす製品の決定を下します。

調査結果を実装するには:

• 上記の SaaS メソッドのコホート分析の 1 つを使用して、短時間で離脱する「問題のある」コホートを特定します。
• 問題の原因について仮説を立てます。 たとえば、最初の 1 週間以内に連絡先の同期機能を使用しなかった人は、SaaS ソフトウェアの価値を十分に体験していないため、すぐに離職してしまう可能性があります。
• A/B テストを実施して仮説を確認し、問題のあるコホートをよりよく理解します。 この調査は複雑になることに注意してください。これは、多くの場合、ユーザーのエンゲージメントと保持を維持するための要素が組み合わされているためです。
• A/B テストの結果に基づいて、それに応じてソフトウェアを修正し、問題の領域に対処します。
• コホート分析と仮説検定のプロセスを繰り返して、追加の問題領域を特定し、チャーンを減らします。

SaaS コホート分析: CLV 向上の鍵

顧客生涯価値 (CLV) は、典型的な顧客がプラットフォームとの関係の過程でどれだけの収益をもたらすかを示します。 たとえば、顧客が月額 10 ドルのサブスクリプション料金を支払い、通常 12 か月後に解約する場合、CLV は 120 ドルです。 この用語は生涯価値 (LTV) と略されることもあります。

どのタイプのユーザーが CLV が高いかがわかれば、同様のユーザーを引き付けるためのアクションを取ることができます。 また、高いエンゲージメントと定着率と相関関係があることを証明したアクションを他の人に実行させることもできます。

SaaS コホート分析では、顧客 (エンド ユーザーまたは顧客アカウント) が解約した時期を確認できるため、CLV を測定および追跡できます。 コホート分析は、CLV の増加にも役立ちます。 たとえば、どのユーザー コホートが最も多くの収益を上げているかを確認し、それらのユーザーをターゲットにするマーケティング キャンペーンを作成したり、より良いサービスを提供するために製品の決定を調整したりできます。

サブスクリプション コホート分析を使用すると、人々が解約している理由の兆候も得られるため、これらの問題を修正できます。 基本サブスクリプション プランのユーザーの解約率が高いことに気付いたとします。 その基本的な料金プランに製品機能を追加して、それらのユーザーにより多くの価値を提供し、ユーザーの離脱を思いとどまらせることができます。

さらに、動作メトリックが CLV に与える影響を特定できるため、ソフトウェアを最適化できます。 たとえば、プッシュ通知を有効にしているユーザーが SaaS プラットフォームを利用し続ける傾向にあることに気付いた場合、オンボーディング中にすべてのユーザーに通知を有効にするように勧める実験を行うことができます。 A/B テストを実行して、その製品の変更がエンゲージメントを因果的に増加させるかどうかを確認する必要があります。

コホート分析指標を理解する

CLV に加えて、SaaS コホート分析の標準的な指標は、顧客維持率または解約率です。つまり、特定の期間に何人の顧客が戻ってきたか、離れたかです。 特定のコホートの解約率が平均よりも高い場合は、そのコホートに注意を向ける必要があることがわかります。

また、ユーザーあたりの平均収益 (ARPU) や顧客獲得コスト (CAC) など、さまざまなコホートがもたらす収益に関する詳細情報を提供する指標を調べることもできます。

コホート分析の上位 3 種類

SaaS コホート分析では、ユーザーをどのタイプのコホートに分類するかを選択できます。 上位 3 種類のコホートは、獲得コホート、行動コホート、予測コホートです。

獲得コホートは、以下に基づいてユーザーを分類します。

• その後申し込んだ時
• サインアップ方法 (獲得チャネル)

行動コホートは、ユーザーが実行するアクションと実行しないアクション、および特定の時間枠内で実行するアクションに基づいてユーザーを分類します。 例えば：

• CRM プラットフォームの場合: 先週 X 件の連絡先を追加したか、マーケティング キャンペーンを開始したユーザー
• プロジェクト管理プラットフォーム: デスクトップ通知をアクティブ化したユーザー

予測コホートは、ユーザーが将来特定のアクションを実行する可能性に基づいてユーザーを分類します。

コホート分析テンプレート

通常、コホート テーブルで SaaS コホート分析を実行します。 テーブルには、次の項目が表示されます。

• ユーザーのコホートごとの行 (例: 7 月 6 日に加入、7 月 15 日に加入)
• コホートが作成された後の各日、週、または月の列 (ゼロ日はユーザーが参加した日です)
• 通常、各日の解約率または保持率を示すセル

上記のコホート テーブルでは、7 月 6 日に参加したユーザーの維持率が 5 日目までにわずか 6% であることがわかります。 これは、ユーザーの 94% が離脱したことを意味します。 Amplitude のセルフサービス デモを使用してこのデータを無料で探索してから、このコホート テーブルの例に移動してください。

リテンション分析曲線を作成すると、このコホート テーブルをよりよく視覚化できます。

Amplitude の Retention Analysis チャートを使用すると、すぐに問題が発生することがわかります。初日から約 10% のユーザーしか残っていません。 これは、SaaS 製品に複雑なオンボーディング、行動を促すフレーズの欠落、技術的な問題などがあることを示している可能性があります。 実験を通じて仮説をテストし、問題を修正してチャーンを減らすことができます。

SaaS 製品のコホートを調査し、リテンションの改善を今すぐ開始する準備はできましたか? Amplitude を無料で使い始めるか、Mastering Retention プレイブックで詳細を確認してください。

参考文献

• コホート分析: 顧客離れを減らし、リテンションを改善します。 振幅
• コホート分析がLTVを計算するための他のすべてのアプローチよりも優れている理由. 一生
• 監視すべき 8 つの SaaS 指標。 ウェブフロー
• コホート分析の初心者向けガイド: チャーンを減らし、より良い製品決定を行う方法。 アプキューズ