この記事では、ユーザー離脱に関する実用的なデータ指標システムの構築方法を詳しく説明します。ビジネスフロー、管理フロー、データフローという3つのコアプロセスを合理化することで、企業は離脱の理由を正確に特定し、効果的なリコール戦略を策定し、ビジネスの成長とユーザー価値を最大化できるようになります。

データメトリクスシステムというと、多くの人がAARRRやRFMといった概念を暗記したがります。しかし、実際の業務では、ビジネスニーズを満たすのが難しいと感じることがよくあります。例えば、数日前、あるメンバーがプラットフォーム上で「ユーザーチャーンに関するメトリクスシステムをどのように構築すればよいですか？」と質問しました。

その理由は、ある企業がユーザー離脱率の指標を「3か月連続で消費がない」と定義していたのですが、この指標を見たビジネス側が混乱してしまったからです。

1. ユーザー離脱率が 30% であることがわかったので、何ができるでしょうか?

2. ユーザー離脱にはリコールが必要であることがわかっているので、リコールは価値があり、実行する価値がありますか?

3. ユーザーが離脱するまで待って対策を講じるのはなぜでしょうか？もっと早く対策を講じることはできないでしょうか？

そのため、データ部門の協力を得て、問題を包括的に反映し、ビジネス上の意思決定を支援するユーザーチャーン指標システムを構築したいと考えています。では、具体的にどのように構築するのでしょうか？ビジネス部門が効果的に活用できる指標システムを構築するには、ビジネスフロー、マネジメントフロー、データフローという3つのプロセスを考慮する必要があります。それぞれについて、一つずつ見ていきましょう。

I. ビジネスプロセスの合理化

ビジネスプロセスの合理化とは、ビジネス目標を達成するために必要なステップを明確にすることを意味します。ビジネスプロセスの中には、本質的に大規模なコンバージョンファネルである営業プロセスや、顧客ニーズに基づいて問題を分類・処理するカスタマーサービスプロセスなど、非常に明確なものがあります。ビジネスプロセスは、データ指標の基盤となります（下図参照）。

この記事で紹介するチャーン分析シナリオにおける最初の課題は、明確なビジネスプロセスの欠如です。ビジネスチーム自身が何ができるかを理解していなければ、どの指標に注目すべきかは分かりません。

ユーザー離脱に対処するための一般的な対策は次のとおりです。

1. 予防: 顧客が苦情を申し立てたり、製品を返品したりした場合は、すぐに安心させてあげます。

2. 予防: ユーザーの支出が月ごとに減少している場合は、タイムリーなインセンティブを提供します。

3. 予防: ユーザーが 1 か月半以上購入していないとき (解約しきい値に達する前) にユーザーに刺激を与えます。

4. イベント後の修復: プロモーション活動、新製品の発売、ベストセラー製品を活用して、リコールと再活性化を試みます。

まずリストを作成し、ビジネスチームにどの方向から始めるかを選択させることができます。注意！ビジネスチームから「状況が把握できていないため、現時点では判断できません」と言われる可能性があります。その場合、次のステップは、これらの様々なシナリオに対応するデータを取得し、ビジネスチームが行動を起こす前に全体像を把握できるようにすることです。

II. 管理フローの合理化

経営プロセスを合理化するということは、経営陣がビジネスにどのような成果を求めているかを理解することを意味します。注意！ビジネスプロセスが明確であっても、ビジネス目標は多面的である可能性があります。

たとえば、販売プロセスでは、複数の評価方法がある場合があります。

1. 売上収益のみが評価されます。

2. 売上高 + 粗利益

3. 売上高 + 粗利益 + 現金受取額

4. 売上高 + 特定製品の販売量

指標システムの主要な指標は、評価方法によって異なり、それによって評価対象となるサブ指標も異なります。したがって、経営陣の意図を理解することが不可欠です。

この記事で紹介するチャーン分析シナリオにおける2つ目の課題は、ビジネス側も何を達成したいのか明確に理解していないことです。だからこそ、「やる価値はあるか？」「やるべきか？」と自問自答してしまうのです。

この時点で、いくつかの補助的な作業を行うことができます。

1. これらのユーザーは、解約する前にどれくらい貢献しましたか? → 理論的には、解約前の貢献が大きいほど、リコールされる可能性が高くなります。

2. これらのユーザーはどれくらいの期間離脱していますか? → 理論的には、離脱期間が短いほど、ユーザーを呼び戻すのが容易になります。

3. これらのユーザーが自然に戻ってくる兆候はありますか？ → 理論的には、戻ってくる兆候が多ければ多いほど、呼び戻しやすくなります。

まずデータを整理し、ビジネス チームにそれを見てもらい、感触をつかんでもらうと、目標を設定しやすくなります。

ビジネスチームが明確な目標を設定できるよう支援することが重要です。難易度に応じて適切なアプローチが必要であり、弱く効果のない方法では効果がありません。例えば、離脱したユーザーを呼び戻そうとする場合、インセンティブを一切与えずにテキストメッセージを送信するだけでは、購入に繋げる可能性は低くなります。

この時点で、企業は「リコールがうまくいかなかった理由を徹底的に分析」することを求めています。一体何を分析する必要があるのでしょうか？ユーザーとして、テキストメッセージを見ただけで喜んで企業にお金を渡しますか？あなたもそうしないでしょう。

事前に明確な目標を設定できない場合は、観察期間を設けることができます。例えば、3ヶ月間の期間と予算を割り当て、様々なリコール手法の有効性をテストし、特定の予算でどのような成果が得られるかを把握します。テストデータに基づいて意思決定を行うことで、後々目標の実現が容易になります。

III. データフローの分析

データフローを分析するということは、ビジネス目標と業務プロセスが定量化され、記録されているかどうかを明確にすることを意味します。このステップでは、最初の2つのステップで収集された情報が抽象的なままではなく、データレポートに変換可能であることを確認します。これは、データ収集スキルをテストするものです。

例えば、営業プロセスにおいて、従来型企業にとって最大の問題はデジタル化能力の欠如です。契約締結という最終段階を除き、それ以前のプロセスに関するデータが一切存在せず、結果として不利な状況に陥っています。業務運営を導く指標システムを構築する意味は何でしょうか？

ユーザー離脱の例に戻ると、離脱したユーザーの数という独立した指標の他に、上記の 2 つの手順で収集されたすべての情報を記録するのが最適です (下の画像を参照)。

注意！データメトリクスシステムにはメトリクスだけでなく、タグも非常に重要です。

1. 離脱前のユーザー支出：高額支出、中額支出、低額支出

2. 離脱前ユーザーの好み：カテゴリーの好み／割引の好み

3. 解約前のユーザーの状況：苦情あり、苦情なし

4. リコールアクションに対する応答: 応答または無応答。

5. ユーザーリコール資料：販促資料、新製品資料、季節資料

6. ユーザーを呼び戻すインセンティブ：高、中、低

これらはすべて、後ほど詳細な分析を行うために適切にラベル付けする必要があります。「なぜリコール効果が低いのか？」や「なぜ解約率が増加しているのか？」といった疑問を説明する必要がある場合、ラベル比較を行うだけで予備的な回答が得られ、データ指標システムの使いやすさが大幅に向上します。

IV. 理想的な結果

理想的には、優れたデータメトリクスシステムは、ビジネスオペレーションを導き、クローズドループのワークフローを実現します。簡単に言えば、これは「何をしたいか → 誰をターゲットにすべきか → どのようにそれを行うべきか → 成功したかどうか」というプロセスすべて、データによって監視されることを意味します。データに導かれることで、ビジネスチームは具体的なユーザーチャーンケースに至るまで、戦略を継続的に改善することができます。メトリクスシステム全体は、以下の図に示すように機能します。

このように、これは単なる「35% の解約率」のような孤立した指標ではなく、ソリューションを見つけ、結果を追跡し、最終的にはデータ主導のビジネス運営を可能にするツールです。

著者：地に足のついた教師チェン

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