SaaS企業が顧客離れを予測する方法

顧客維持は、サブスクリプションベースのモデルで機能するビジネスの重要な柱です。 通信会社やその他のサービスプロバイダーにとって、顧客を維持することは重要です。 SaaS企業にとって、それは彼らの存続の鍵です。

SaaSビジネスモデルは、顧客からの経常収益の獲得に依存しています。 彼らは会社での生涯を通じて安定した現金の流れを提供しなければなりません。 したがって、顧客の存続期間を延長することは、SaaS企業が規模を拡大するための重要な方法です。 それは、新しい顧客にサイトをマーケティングして宣伝することと同じくらい重要です。

顧客がSaaS企業を放棄すると、顧客を取り戻すのは困難です。 彼らはあなたのサービスについて決心しました、そして彼らが頼ることができる他のオプションがあることは間違いありません。 したがって、最良の顧客維持は積極的です。 あなたは顧客をできるだけ幸せに保つように見なければなりません。 それは彼らが他の場所で彼らの習慣をとるリスクを取り除くのを助けます。

しかし、どのようにして、ある顧客が競合他社にビジネスを引き継ぐ可能性がどれほどあるかを知っていますか？ どのクライアントに集中する必要があるかをどのように見つけることができますか？ 答えは、顧客離れの予測と分析によるものかもしれません。

カスタマーチャーンとは何ですか？なぜそれが重要なのですか？

顧客離れは、顧客（主にサービスの加入者）がビジネスを放棄したときに付けられる名前です。 サービスの更新に失敗した場合、顧客は解約しました。 彼らはまた、彼らが積極的にサブスクリプションを終了するかどうかをかき回しました。

顧客離れの指標は、SaaSビジネスの鍵です。 成功するためには、企業は顧客の解約を最小限に抑える必要があります。 会社を放棄するすべての顧客は、2つの異なる方法でその収益を損ないます。

まず、会社は顧客のサブスクリプションから得た通常の収入を失います。 その上、会社は顧客を置き換えるためにマーケティングとプロモーションにより多くを費やさなければなりません。 彼らが彼らの顧客基盤を縮小することを許すならば、売上高と利益は急速に下向きに追跡し始めるでしょう。

顧客はさまざまな理由で解約できます。 あなたのビジネスやサービスでの悪い経験は、しばしば解約につながります。 その他の場合、単純なサービス疲労がチャーンを説明することがあります。 サービスユーザーは、時間の経過とともに、サービスがニーズを満たさなくなったことに気付く場合があります。

理由が何であれ、チャーンはSaaS企業が対処しなければならないものです。 チェックを外すと、すぐに手に負えなくなる可能性があります。 HubSpotのServiceHubのゼネラルマネージャーであるMichaelRedbordは、次のように説明しています。

「サブスクリプションベースのビジネスでは、月次/四半期の解約率がわずかでも、時間の経過とともに急速に悪化します。 わずか1％の月間解約は、ほぼ12％の年間解約に相当します。 既存の顧客を維持するよりも新しい顧客を獲得する方がはるかに費用がかかることを考えると、解約率の高い企業はすぐに経済的な穴に陥ることになります。」

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では、顧客離れを予測して先取りすることができれば、それは素晴らしいことではないでしょうか。

顧客離れを予測することの難しさと重要性

顧客維持と顧客獲得は、顧客離れに対抗するための2つのオプションです。 企業は、顧客が離れないようにするか、新しい顧客を参加させるように努める必要があります。 理想的には、彼らは去るよりも多くの新しい顧客を追加したいと思うでしょう。 さらに、顧客維持は顧客獲得よりもはるかに費用効果が高いことがよくあります。

ただし、多くの企業は依然として買収を支持しています。 それは、彼らが新しい顧客に製品を販売する方法、時期、場所を知っているからです。 顧客維持を高めるための最良の方法を理解するのは難しいです。 それにはもっと多くの時間と労力がかかります。

企業は、その時間と労力を、財務は言うまでもなく、各顧客に費やすことはできません。 それは実行可能ではないでしょう。 解約のリスクがある顧客を事前に予測する必要があること。 その後、彼らはそれらの個人に彼らの保持努力を集中することができます。

今説明したのは、顧客離れの予測です。 これは、最先端のデータ収集および分析ツールによって可能になったプロセスです。 データを収集し、そこからモデルを開発することで、離れる可能性が最も高い顧客を特定できます。 その知識があれば、彼らがそうするのを防ぐために必要なことは何でもすることができます。

読み進めると、その貴重な顧客離れの予測と分析を実行する簡単な方法を学ぶことができます。

顧客離れの予測と分析を実行する方法

顧客離れの予測は、単純な前提で機能します。 顧客が最近サービスをどのように使用したかに基づいて、顧客が解約する可能性を予測できます。 あなたは、顧客が特定の期間内に去るつもりであるかどうか答えようとしています。 つまり、彼らは来月以内にサブスクリプションをキャンセルする予定ですか？

このような予測の結果は、「はい」または「いいえ」の答えになります。 答えが「はい」である顧客は、その答えに連絡して変更することができます。 「はい」または「いいえ」の回答がプロセスの出力である場合、サービスの使用状況に関する顧客データが入力になります。 したがって、データの収集は、3段階の顧客離れ予測および分析プロセスの最初のステップです。

1. データの収集
2. データセットから予測モデルを作成する
3. モデルを使用して顧客離れを予測する

データの収集

作成する予測モデルは、機械学習を利用します。 機械学習は、AIベースのデータ分析手法です。 プロセスを説明する最も簡単な方法は、パターン認識を使用することです。 モデルは、データのパターンを識別および認識できるように「トレーニング」されています。

「トレーニング」プロセスには、モデルに可能な限り多くのデータを提示することが含まれます。 次に、データ間のパターンと関係を識別します。 最終的に、モデルは、「学習した」ことを、提示される新しいデータセットに適用できます。 したがって、過去のパターンに基づいて、考えられる将来のアクションを予測することができます。

顧客離れ予測の最初のステップは、モデルをトレーニングするためのデータを収集することです。 必要なデータは、会社を辞めた、または辞めたことがない現在または以前の顧客に関連している必要があります。 このようにして、解約した顧客と解約しなかった顧客に関する現在および将来のすべての顧客データを比較できます。

データには、顧客に関するできるだけ多くの情報が含まれている必要があります。 顧客情報の各部分は機能と呼ばれます。 収集できる顧客機能が多いほど、モデルはより正確になります。 結局のところ、より広い範囲の機能に関連するパターンを認識できるようになります。

顧客離れの予測については、次の4つの主要な領域に焦点を当てる必要があります。

• 顧客の特​​徴–これは各顧客の個々の特性に関連するデータです。 これには、年齢や性別から教育レベルや収入まで、あらゆるものが含まれます。
• サポート機能–顧客がカスタマーサポートとどのようにやり取りするかに関連する情報。 このデータには、サポートスタッフに連絡した頻度や問い合わせの対象を含めることができます。
• 使用機能–各顧客がサービスをどのように使用したかについて収集できるデータ。 たとえば、ログインの頻度や、最後にログインしてからの経過時間などです。 彼らがあなたのアプリに費やす時間や、そこで彼らがとる行動についての情報を集めることができれば、なおさらです。
• コンテキスト機能–これは、収集できる他のすべてのデータのキャッチオールです。 たとえば、どのタイプのデバイスを介してサービスにアクセスするかを知っていますか？ 彼らが最も連絡を取り合ったカスタマーサポートエージェントを特定できますか？

顧客離れの予測は、すぐにあなたを離れる可能性のある顧客を見つけることです。 データを収集するときは、「すぐに」を定量化する必要があります。 モデルに答えてもらいたい正確な質問を決定します。 それは...ですか：

1. 顧客は1か月以内に解約しますか？
2. 顧客は3か月以内に解約しますか？
3. 顧客は6か月以内に解約しますか？

選択する正確な質問は、ビジネスによって異なります。 モデルをトレーニングするための正しいデータを収集できるように、それを定義することが不可欠です。 たとえば、上記の質問「a）」を取り上げます。 それがあなたが答えたいものであるならば、あなたは過去の顧客データを含める必要があります。

この情報は、既存の顧客の行動を予測するために使用できます。 機能は、過去と現在の両方の顧客の活動に関連している必要があります。

データを予測モデルに簡単に使用できるようにするには、CSVファイルを作成する必要があります。 そのファイルには、顧客ごとに行があり、機能ごとに列が必要です。 顧客が解約したかどうかに関する「はい」または「いいえ」の出力は、これらの列の1つを形成する必要があります。 ファイルは上の画像のようになります。

予測モデルの作成

これまでのデータ、機械学習、予測モデリングのすべての話を先延ばしにしないでください。 データを収集すると、顧客離れ予測の難しい部分はあなたの背後にあります。 これからは、予測サービスに頼ってハードヤードを行うことができます。

選択できる予測サービスはいくつかあります。

• Google CloudMLエンジン
• BigML

これらのサービスは両方とも、アップロードしたデータに基づいて予測モデルを作成します。 作成したCSVファイルをアップロードすると、後は自動的に処理されます。 BigMLを使用して予測モデルを構築する方法の詳細については、こちらをご覧ください。

最終的には、モデルの「決定木」の視覚化になります。 次のようになります。

ツリー上の各色付きの円は、顧客の機能に関連する質問を表しています。 すべてのブランチは可能な答えを表しています。 一番下まで進むと、最終的な出力値の円が表示されます。 顧客の解約の場合、それは顧客が解約したかどうかです。

モデルを使用したチャーンの予測

これで、顧客離れに関するデータのパターンを認識して理解するモデルができました。 今必要なのは、それを使って予測を行うことです。 そのためには、まず、既存の顧客に関連する現在のデータを収集する必要があります。

そのデータは、チャーンの「yes」または「no」の出力が含まれないことを除いて、モデルの構築に使用されたデータと一致する必要があります。 次に、選択した予測サービスに新しいデータをアップロードできます。 これは、元のCSVファイルをアップロードするのと同じように機能します。

そこから、使用するサービスによって予測の生成方法が異なります。 BigMLをもう一度例として取り上げるには、次の簡単な手順に従う必要があります。

1. モデルにアクセスし、稲妻アイコンメニューから[バッチ予測]を選択します。
2. 次に、2つのドロップダウンメニューが表示されます。 左側のモデルでモデルを選択し、右側のモデルで新しい顧客データセットを選択します。
3. [構成]オプションをクリックしてから、[出力設定]を選択します。
4. 次に、予測をどのように表示するかを調整できます。 CSVファイルの出力を選択してから、適切と思われるファイルの表示を調整します。
5. 緑色の[予測]ボタンをクリックします。 次のページで、[バッチ予測のダウンロード]をクリックします。
6. これで、任意のスプレッドシートプログラムで開くことができるファイルが作成されます。 選択した時間枠でどの顧客が解約するかについてのモデルの予測は、「解約」列に表示されます。

ちょうどそのように、あなたは解約の危険にさらされている顧客のリストを持っています。 これらはあなたが連絡する必要がある顧客です。 彼らはあなたがあなたの顧客維持努力に集中することができる顧客です。

彼らの1人でも、彼らが去ったかもしれないときにとどまるように説得してください。そうすれば、新しい顧客を獲得するのと同じくらい多くのお金、時間、または労力を費やすことなく、収益に違いをもたらします。

顧客チャーンの予測と分析; プロアクティブな顧客維持

顧客離れの予測と分析は、顧客維持の向上に役立ちます。 SaaSビジネスとして、このような改善を行うことは、成功と失敗の違いになる可能性があります。

顧客離れを減らすことは、新しい顧客を引き付けるのに苦労している場合でも、毎月の収益を安定させる方法です。 それはまた、顧客獲得から最大の利益を得る方法でもあります。 結局のところ、獲得した新規顧客は、単に失った顧客に取って代わるだけではありません。 彼らはあなたの顧客基盤に追加し、あなたがあなたの会社を拡大するのを助けるでしょう。

顧客離れ予測の利点は、顧客維持を積極的に行うことができることです。 顧客がいつあなたを離れようとしているのかを知ることができます。

それはあなたがそれらを船上に保つための措置を講じることを可能にします。 データを収集してインテリジェントな予測サービスに接続するだけで、顧客の解約を引き起こす可能性のある問題に手を差し伸べて解決することができます。