サブスクリプション ビジネス モデルを実行している場合、貴社と同様のモデルが存在するか、インターネット上に同様のモデルが存在しないか。製品やサービスに関する顧客のフィードバックを理解することが重要です。これらのデータと洞察は、このビジネスにおける詳細な収益と利益の予測の傾向を高度に反映しているためです。また、ドミノ効果により、有料からソーシャル、電子メールによる販売促進や顧客擁護に至るまで、ブランディングやマーケティングのオプションの決定に直接影響を与えます。今後数年間、実際の業績と予測からすべての損益結果がプラスになるとしても、すべてはこの良いスタートのおかげだと私は信じています。
したがって、問題はサブスクリプション ビジネス モデルのパフォーマンスをどのように分析するかです。この記事では、Google スプレッドシートだけで使用できるコホート分析を活用する方法について説明します。これは、サブスクリプションの実際の維持率と解約率のパフォーマンスを理解することを目的としています。この記事を読み終えるまでに、サブスクリプション ビジネスにおけるコホート分析の美しさを学ぶことができます。したがって、分析に基づいてマーケティングおよび販売戦略を展開できます。
コホート分析とは何ですか?
コホート分析は行動分析の一種です。すべてのユーザーを 1 つのグループとして見るのではなく、特定の e コマースの注文、Web サイトの購読者、またはオンライン ゲームのユーザーからデータを取得します。そして、それらを関連する顧客セグメントに分割して分析します。したがって、サブスクリプション ビジネス モデルでは、無料トライアルと有料オプションを備えたさ. まざまなメンバーシップを販売できます。したがって、メンバーシップをさまざまなセグメントに分類して、一定期間にわたるメンバーシップのパフォーマンスを確認できます。
コホート分析は、ユーザーの再購入、更新、および息子の再エンゲージメント活動を長期にわたって測定するツールです。これは、時間の経過とともにユーザー エンゲージメントが実際に良くなっているのか悪くなっているのかを知るのに役立ちます。したがって、現在のコンテンツ、製品、またはサービスからユーザーの生涯価値を理解できます。現在の顧客生涯価値に基づいて、今後の販売およびマーケティング キャンペーン活動における CAC を予測できます。
サブスクリプションプランとプラン別のパフォーマンス
どの企業も顧客に提供できるオプションは 1 つだけです。または、顧客のセグメント化のニーズに基づいて、どの企業でも複数のオプションを提供し、それらをさまざまな価格帯に分類できます。また、プランは月次プランや年次プランなどにすることができます。顧客の購入行動やユーザー パターンによって異なります。ビジネスがどのようなサブスクリプション製品アプローチを採用しても。基本的に、各プランには、新規、更新、キャンセル、またはその他のケースごとに分類されたパフォーマンス トラッカーが必要です。特にあなたのビジネス モデルで発生する可能性があります。したがって、選択したルックバック ウィンドウごとに残高を閉じているユーザーの数を追跡できます。そして、ユーザーの総数が増加しているか、パフォーマンスが横ばいであるか、残念ながら減少していることがわかります。
必要な Google スプレッドシートの数式とツール
コホート分析シートに生データを整理するには、基本的に、少なくともメンバーのベースラインデータが必要です。これには、登録/返金/キャンセルのデータ、会員固有の ID などが含まれます。
データベースにこれら 3 つの列データが存在しない場合、正確な顧客維持率、解約率、CAC、および CLV を分析することは現実的ではありません。
Google スプレッドシートの月 () と年 () 関数。
顧客生涯価値を計算するには、開始日、終了日などのデータ ポイントが重要です。日付形式が1/1/2017のように表示されている場合は、簡単に計算できるように月と年に分割する必要があります。
月数
このデータは主に、顧客がメンバーシップを何ヶ月使用したかを示します。これは、月と年から始まり、途中で更新され、最後にキャンセルされます。
Number of months = (joined year - 2017)*12 + joined month
新規サインアップ month_no を計算するための Vlookup () または Index/Match () 関数
一定期間にわたる新しいサインアップ ID のライフタイム値を計算する必要があります。したがって、一意の ID ごとに、新規サインアップの有効期間 month_no を理解する必要があります。その前に、まず、 or match/index () を使用して、メンバーシップに参加したときの month_no で同じ顧客 ID とフィードを識別する必要があります。ここでは、すべての newb2c データをコピーして新しいシートに貼り付け、newb2c のみを元の生のデータシートにvlookup 。
インデックス/マッチの学習に興味がある場合は、この記事を参照してください。
寿命
これで、month_no から、いつ一意の ID が作成され、購読が解除されたかがわかります。したがって、未登録の month_no から一意の ID 作成日を引いた値を使用すると、メンバーシップの有効期間と同じになります。
Lifespan = month_no - newsignup_monthno
ライフタイムバリュー – if () および or () 関数
新規サインアップと更新メンバーは、顧客生涯価値を計算するためのデータ ポイントです。したがって、プランの価格が 99 米ドルの場合は、列を作成し、if() と or() を使用して、有料と未購読または返金を区別できます。
Lifetime value = IF(or(D2=”newb2c”, D2=”RENEWB2C”),99,0)
ピボットテーブル
生のデータシートの準備ができたら、Google シートのピボット テーブルを使用して、寿命と newsignup_monthno ごとの一時金の数値を視覚的に表示する必要があります。
カラースケーラー
合計メンバー、更新メンバー、購読解除者はすべてここに表示されます。したがって、更新メンバー/月ごとの総メンバー数である維持率を計算できます。
月間の変化を簡単に見つけるには、Google スプレッドシートのカラー スケーラーを使用できます。また、どの月のキャンペーンが良いか悪いかを確認できます。
平均維持率、解約率、CAC、CLV
以前、寿命、維持率、CAC データが整備されている場合に、メンバーシップの顧客生涯価値を計算する方法についての式を共有しました。詳細については、この記事をご覧ください。
逆に、ユーザーごとの CAC と粗利益を計算できます。それは、会員プランの平均がわかっているからです。このコホート分析表から、存続期間にわたる月ごとの維持率とユーザー数を示します。
月会費は定額であると仮定しているため、月々の収益を計算できます。このメンバーシップは顧客のグループを表しているため、顧客生涯価値はメンバーシップ生涯価値と等しいと言えます。したがって、最終的にユーザーあたりの平均収益 (ARPU) を計算できます。
ここから、新規ユーザーの獲得に関して損益分岐点または利益を獲得することを目指す場合、CAC はユーザーあたりの平均収益以下である必要があります。また、ファネルの上位の顧客にリーチする目的で CAC の増加を目指す場合、維持率の増加が鍵となります。
とても簡単ですよね？サブスクリプション ビジネス モデルにおける維持率、チャーン レート、CAC、CLV のコホート分析を楽しんで読んでいただければ幸いです。もしそうなら、以下にリストされているいずれかの方法で私たちをサポートしてください。それは常に私たちのチャンネルに役立ちます。
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