顧客離れの本当の理由は何でしょうか?

製品の均質化が進んだ今日のブランドマーケティングの段階では、企業間の競争は主に顧客獲得の戦いに反映されます。「お客様は神様です」という考えから、多くの企業はどんな犠牲を払ってでもできるだけ多くの顧客を獲得しようと競争するようになります。しかし、企業が新規ユーザーを開拓する過程で、既存顧客の喪失を考慮に入れなかったり、考慮する余裕がなかったりするケースが多くあります。その結果、一方では新規顧客が際限なく増え、他方ではなかなか見つけられなかった顧客が静かに失われていくというジレンマに陥ります。会社の顧客離脱率データだけを見ても、多くのことは分かりません。それは、多くの情報のない単なるデータです。しかし、データレポートからデータ分析に移行すると、そこから非常に貴重な情報を多く抽出することができます。

今日は顧客離脱分析の例をいくつか紹介し、皆さんの業務に役立つことを願っています。 失われたデータだけに焦点を当てるのではなく 運用においては、顧客離脱率を失ってしまった顧客数で測定するのが最も基本的なアプローチですが、そうすることで企業が改善の機会を見出すことはほとんどありません。したがって、どれだけのユーザーが失われたかを知るために解約率だけを見るのは賢明ではありません。実は、顧客離脱をさらに分析することは非常に必要であり、方法も数多くあります。まずは基本的な変更から顧客離脱分析を実施してみましょう。 収益による解約率の計算を選択する 収益による解約率を測定するには、単に解約する顧客の数だけに注目するのではなく、それ以上の視点で見る必要があります。ユーザーはそれぞれ異なり、貢献する収益も異なります。たとえば、一部のユーザーは当社の製品に大きな需要があり、他のユーザーはプレミアム製品の顧客などです。ユーザーレベルは異なります。これは、各顧客がもたらす収益の量に基づいて解約率を測定することも、解約を分析する良い方法であることを示しています。計算する際は、一般的には月単位で、合理的な測定期間を設定できます。会社の月ごとのMRR（月間経常収益）解約率を比較することで、会社はより効果的な情報を得ることができ、勢いを維持する動機付けになります。 もっと賢い分析方法がある また、さらに分析を進めていくと、月ごとや四半期ごとのユーザー離脱率の傾向も見えてくるかもしれません。傾向が良くないとわかれば、早期に対策を講じることで、今後出てくるかもしれない悪い離脱率データを救えるかもしれません。これは、単に一生懸命働くのではなく、より賢く働く必要があることも反映しています。すべてのユーザーを満足させるために、多大な努力をする必要はありません。問題の根本原因を見つけることができれば、バケツの漏れている部分を塞ぐことができます。さまざまな角度からユーザー離脱を分析する方法を学びます。 ユーザー離脱分析

現実には、「製品を気に入っていたのに、利用を中止しなければならなかった顧客はどれくらいいるのか？」「クレジットカードの有効期限が切れたという理由だけで、更新をやめてしまった顧客はどれくらいいるのか？」といった疑問が湧いてくるでしょう。また、チャーンはチャーンとは異なります。顧客が製品の利用をやめる理由や方法は異なります。これらの理由や方法を区別できれば、詳細な分析に間違いなく役立ちます。 アクティブユーザーの離脱分析 ユーザーは積極的にサービスを受けないことを選択します。これを行う理由は、クライアントの事業方向の変更、他社の類似製品への関心、クライアントが製品を理解していないことなど、多岐にわたります。これらの顧客を取り戻すには最も多くの努力が必要です。 ユーザー満足度の離脱分析 顧客は製品のサービス体験に非常に満足していますが、それでもサブスクリプションを更新しません。一般的に言えば、これらのユーザーが特定の製品を使用する理由は、何らかの特定のニーズがあるからです。彼らは、イベントを主催するため、イベントを完了するため、または単に短期プロジェクトを完了するためにそこにいるだけかもしれません。顧客が満足して解約しているかどうかを見極めるには、短期間で再アクティブ化され、支払いが行われたアカウントの数を見て、大まかな見当をつけることができます。または、この場合は、顧客に直接連絡して解約の理由を確認することもできます。顧客は、製品を非アクティブ化したことを後悔するか、将来必要になったときに再び使用すると言ってくれるはずです。通常、これらの顧客を取り戻すのに必要な労力は少なくなります。 パッシブユーザー離脱の分析 顧客がクレジットカード情報を適時に更新しなかったため、更新が失敗しました。このような顧客を取り戻すのは非常に簡単です。時間を取って支払いのリマインダーを送るだけです。顧客の選択に応じて、リマインダーとしてメールやテキストメッセージを送信したり、より便利で安全な支払い方法を直接提供するよう顧客に依頼したりできます。 垂直ユーザー離脱の分析 どのようなタイプの顧客が失われているのでしょうか? どのようなタイプの解約がうまくいっているでしょうか? どのようなタイプの解約がうまくいっていないでしょうか? 明らかに、ユーザー離脱の垂直分析は、特に企業のサービスが特定の分野を対象としている場合、主にB2Bビジネスに適しています。実際、特定のターゲット業界で深刻なユーザー損失が発生している場合は、その理由を深く理解する必要があります。製品がこの業界に合わない側面はありますか？逆に、特定のターゲット業界で製品の顧客損失がほとんどない場合は、安心してこの業界での販売とマーケティングの取り組みを強化し、収益を増やすことができます。 計画的なユーザー離脱の分析 最も解約率が高い有料プランはどれですか? ベーシック? プレミアム? エンタープライズ?

また、顧客にさまざまな有料サービスプランや段階的な割引プランを提供する場合は、異なるプランで同時に顧客離脱分析を実行することも有用であることも知っておく必要があります。なぜなら、一般的に、顧客がプランで十分な価値を得られない場合、彼らは間違いなく契約をキャンセルするか、終了するからです。料金が解約につながる可能性が高い場合は、顧客が製品を使用していない理由を深く掘り下げて理解することが重要です。収集された情報とフィードバックは、企業のカスタマーサクセス業務のガイドとして活用でき、製品開発チームが自社製品のカスタマーエクスペリエンスにさらに重点を置くことにも役立ちます。その理由は何でしょうか? ユーザーが特定の製品に興味を持たない理由は、一般的に、その価格で会社が提供する製品機能が顧客に好まれていないか、使用するには複雑すぎるためです。購入した製品に、製品の最も価値のある機能が含まれていないことに顧客が気付く場合もあります。理由が何であれ、これらの顧客を維持するためのソリューションを開発することができます。 ユーザークラスター離脱分析 顧客離脱が最も多い月はどれですか? 前四半期の価格調整は顧客離脱にどのような影響を与えましたか?

これは、クラスター分析が顧客離脱の完全な分析の重要な部分であることを示しています。その価値は、企業全体の業績と、特定の活動や決定に従った企業の業績の両方を示すことができる点にあります。さらに、すべての顧客の全体的なライフサイクルの傾向に関する重要な洞察を得ることができます。たとえば、上の図では、5 か月目 (数字 5 の縦の行) に顧客離脱がより高いレベルに向かって進んでいることがわかります。このことから、顧客が 5 か月目に離脱する可能性が非常に高いことがわかります。これを知っていれば、4 か月目と 5 か月目の顧客に対するカスタマーサクセスの取り組みにさらに重点を置くことができ、製品を 4 か月または 5 か月間使用している顧客の間での大規模な解約を防ぐことができます。次に、新しく開始された有料サービスパッケージに関する顧客離脱の分析や、新しい製品機能のリリース後のビジネスパフォーマンスに関する顧客離脱の分析など、ビジネスの変化に関する具体的な分析例も開発できます。要約すると、クラスター分析を使用すると、企業が行うさまざまな決定が顧客維持にどのように影響するか、また、特定の変更後に新規顧客離脱が増えるか減るかを確認できます。 マーケティングチャネルのユーザー離脱分析 最も離脱する可能性が高い顧客を獲得するマーケティングチャネルはどれですか? 前四半期の新しい顧客獲得戦略は、より多くの顧客を引き付けることに成功しましたか? マーケティングチャネル別の顧客離脱分析は、顧客が製品を購入して体験した後にのみ離脱を考慮する必要がなくなるように、企業が顧客獲得の初期段階でマーケティング戦略を改革するための優れた方法であることに留意する必要があります。もちろん、不満を持つ顧客に効果的に対処し、ソースからチャネル顧客の質を向上させて維持率を高めるという両方を実現できれば最高です。もちろん、上記の顧客離脱分析方法を補完するために、一般的な顧客調査方法を使用したい場合は、この時代を超えた方法である顧客離脱行動調査を試すこともできます。最近製品の使用をやめた顧客にインタビューし（場合によってはインセンティブも提供し）、製品やサービスに関する感想や、使用をやめる決断について簡単に質問します。もちろん、回答率は低いかもしれませんが、得られるフィードバックや洞察は他では得ることが難しいものです。実際には、顧客離れを防ぐことはできませんが、より包括的な分析を通じて顧客離れを予測して防止し、顧客離れが会社に与える悪影響をより適切に処理し、顧客離れ分析の結果を使用して製品を改善し、サービスソリューションを最適化することができます。

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