本日開催された「サブスクリプションミートアップ vol.1」に参加しました。サブスクリプション事業における知見共有を目的とした会で、中でもKPIの運用・計測などアナリスト的観点の話が中心でした。
subscription-meetup.connpass.com
開催趣旨は、当日も説明に使われた次のスライドにまとまっています。
- 残存率の推移シミュレーションによるLTV予測と費用対効果の可視化手法
- カスタマーサクセスの効果を可視化・定量化・KPI化した話
- 初心者アナリストのくせに継続率を爆上げした話
- サブスクリプションはなぜ失敗するのか
残存率の推移シミュレーションによるLTV予測と費用対効果の可視化手法
五島 陽さん / 株式会社ドワンゴ
やりたいこと=LTVの予測
- 投資判断基準の明確化のため
- 意識している点
- 回収期間を決める
- LTVは一つではない(組み合わせの切り口次第)
- 算出方法
- 機械学習的
- 数学的
- 統計的(本日はこれ)
費用対効果の可視化手法
- 「期待売上」「ROAS(期待売上/費用)」の散布図
- logを取ったり、偏差値に変換したり
所感
- 可視化時に対数を取るのはよくやるが、偏差値を取るのはあまり発想になかった
- 確かに一般に理解しやすい気がするので、機会があれば試してみたい
カスタマーサクセスの効果を可視化・定量化・KPI化した話
鎌田 真太郎さん / freee株式会社
やりたいこと/やったこと
反省とこれから
- 失敗
- 中間指標の中間指標が大量発生してしまった
- SaaS Matricsとの距離感が微妙
- 反省
- 複雑にしすぎた
- 「良くないものを減らす」は人間の感情的に良くないのかもしれない
- 増やす方向の指標の方が楽しい
所感
- 「KPIを新規作成する場合、減らすより増やす方向の指標の方が良さそう」という視点は、新鮮で面白かった
初心者アナリストのくせに継続率を爆上げした話
椋林 淳一さん / Retty株式会社
前提条件
- Rettyのミッション:レストラン情報で、個別最適
- サブスクリプションしてもらうのは、お店側
- 顧客には無料で使ってもらう
やったこと
- 継続率が上がっていない課題を発見
- サービスへの満足
- どれだけ送客できるか
- お店が来店実感しているかどうか
- サービスへの満足
- 顧客との関係性強化
- 介在価値(営業部門への関連)
- セグメンテーションして、とにかく仮説を出す
- A群:初回更新タイミングで更新している店舗
- B群:初回更新タイミングで解約している店舗
- プロダクトを触って、仮説を出す
- とにかく仮説を洗い出して、良い結果が出るまで仮説検証
結論
- "User Happy"なお店が良い
- 駄目な例(どんなお店か分からない)
- 写真がない
- 推しポイントが分からない など
送客、継続インパクトが大きかったもの
- ネット予約
- 送客が増えるだけでなく、来店実感もしてもらえる
- 来店したくなるコース
- 魅力的なコース情報を充実させる
結果
- 継続率成長率が160%に
- プロダクト側とビジネス側の両方の課題を解決
- プロダクト側:店舗情報が不十分だった
- ビジネス側:継続率向上のための施策が不明瞭だった