ユーザーチャーンはユーザーオペレーションにおいて避けられない現象ですが、この問題を効果的に分析し、対処することは、すべてのオペレーターが習得すべき重要なスキルです。この記事では、ユーザーチャーン分析におけるよくある誤解、基本的な考え方、そして具体的な分析手法を深く掘り下げ、読者がユーザーチャーン分析の本質を体系的に理解し、習得できるよう支援します。

ユーザーの離脱率はどのように分析すればよいのでしょうか？離脱率のデータを計算することはできますが、その後はどうなるのでしょうか？データを見るだけでは、離脱の理由が分かりません。ユーザーがXヶ月間サイトにアクセスしていないことは分かりますが、その情報をどう活用すればいいのか分かりません。今日はこの点について体系的に考えてみましょう。

I. ユーザー離脱分析におけるよくある間違い

間違い1：すべてのユーザーを維持しようとする

これは運営上のよくあるミスで、多くの新規参入者がこの罠に陥ります。顧客が買い物をやめたタイミングでクーポンを発行し、ログインしていない顧客にはスピンホイールを提供するのです。結果として、無駄なお金が生まれ、便乗してクーポンを狙う「クーポンハンター」が大量に生まれてしまいます。

現実には、ユーザーの離脱は避けられません。100%のリテンションなどあり得ません。あらゆる企業は、コアユーザーに注力する必要があります。

ユーザー離脱について議論する場合、本当に必要なのは離脱率を制御し、許容できるレベルに保つことです。

間違い2：解約の理由をすべて理解しようとする

これはアナリティクスにおいて最もよくある間違いで、多くの初心者がこの罠に陥ります。「ユーザーが気に入らないから？私たちの仕事がうまくいかなかったから？競争が激しすぎるから？ユーザーにお金がないから？」と、とにかく理由を並べ立てようとするのです。しかし、実際にはデータがないために、ただ茫然と互いを見つめ合うだけなのです。

現実には、すべての理由を網羅的に列挙する必要も能力もありません。

前の点と同様に、制御可能な要素を制御し、明らかなエラーを減らすだけで済みます。

間違い 3: 解約だけに焦点を当て、アクティビティを無視する (後知恵バイアス)。

よくある間違いの一つは、解約率が実際に上昇してから分析を始めることです。そうなると手遅れです。ユーザーは既に離脱しており、分析は役に立たなくなります。解約率は比較的遅行性の指標です。

データ上でユーザーが「離脱」と表示される前に、数ヶ月間非アクティブ状態が続いて既に離脱している可能性があります。そのため、離脱率はアクティビティ率と併せて考慮する必要があります。

ユーザーのアクティビティに影響を与えるイベントにはできるだけ早く対処し、その後の労力の無駄を避けるためにコアユーザーのアクティビティ率を綿密に監視する必要があります。

II. ユーザー離脱分析の基本的なアプローチ

ユーザー離脱分析の目的は、離脱率を抑制することです。そのため、データの観点からは、まず離脱率の傾向、特に以下の3つの問題に焦点を当てます（下図参照）。

1. イベント駆動型の問題。1 つ以上のイベントによって引き起こされる解約率の短期的な変動。
2. 組織的な問題。会社全体の離職率は、同業他社や経験レベルと比較して高く、依然として高い水準にあります。
3. 根深い問題。ある時点から解約率は着実に増加しており、改善の兆しは見られません。

解約率はアクティビティ率と相対的な概念です。通常、解約したユーザーとは、Xヶ月間ログインまたは購入を行っていないユーザーと定義されますが、実際の解約は、ユーザーがアクティブでなくなった時点で既に発生している可能性があります。

チャーンの問題をより適切に特定するために、アクティビティ率に加え、自然ライフサイクルとユーザーライフサイクルの両方の手法が検討されることがよくあります。自然ライフサイクルはイベントベースの問題（イベントがカレンダーの日付に発生するため）を示唆することが多く、ライフサイクルはシステム的な問題（ビジネスパフォーマンスの低下、ユーザーライフサイクルの短さ、ブレークポイントなど）を示唆することが多いです。

III. イベントベースの問題分析手法

ネガティブなイベントはユーザー離脱につながる可能性があります。具体的には、在庫切れ、価格上昇、システムバグ、ユーザーからの苦情、競合他社の大規模プロモーション（まだ参加していないもの）などが挙げられます。こうしたイベントは最も簡単に特定できます。データの観点から見ると、イベントの影響を受けたユーザーグループのアクティビティ率はイベント直後に低下し、離脱率は数か月後に上昇し始めます。

分析中は、

1. 関連するイベントを収集し、綿密に監視します。

2. イベントを分類します（内部/外部、システム/価格/製品など）。

3. 影響を受けるユーザー グループを特定します (将来の観察のためにラベルを付けます)。

4. 影響を受けるユーザーのアクティビティの変化を監視します。

5. イベントが全体の損失に与える影響を観察します。

この焦点を絞ったアプローチにより、結果が見えやすくなります。また、効果的なリテンション戦略の策定も容易になります。ユーザーの不満の真の理由を見つけることは、単にクーポンを提供するよりも、ユーザーを維持する上でより効果的です。

注：ポジティブな出来事、特にユーザー獲得、アクティベーション、リテンション、そして再アクティベーションといった出来事は、解約率を高める可能性があります。消費者に直接関係のないソフトな指標を刺激するだけでは、誤った繁栄感を抱かせてしまう可能性が高くなります。

客観的に言えば、あらゆるプロモーション活動は裁定取引業者を引きつけ、こうしたユーザーの離脱率は当然高くなります。

主観的に言えば、事業者は魅力的なデータを得るために、制限を緩和し、裁定取引の機会を残すかもしれません。この二重の効果は、しばしばポジティブなキャンペーンの効果を弱めます。例えば、新規ユーザー登録の場合、ユーザー獲得キャンペーンによって獲得されたユーザーの離脱率は、通常の新規ユーザーよりも大幅に高くなることがよくあります（下の図を参照）。その後Nヶ月間、このユーザーグループの離脱率は高くなるのは必然です。

したがって、イベントを企画する際には、起こり得る結果を事前に考慮する必要があります。良いイベントと悪いイベントは異なります。どちらも開催は必要ですが、包括的な評価を行う必要があります。最終的な結果は、企画者や運営者にとって避けたいものになるかもしれませんが、ここで真に試されているのは、全員の誠実さです。

IV. 体系的な問題分析方法

システム的な問題が発生した場合、それはただ一つのことを示しています。それは、自社のビジネスパフォーマンスが競合他社よりも劣っているということです。この時点で、ビジネス上の問題の診断とビジネスパフォーマンスの改善が中心的な焦点となります。診断方法としては、ユーザーライフサイクル理論が参考になります。

本からコピーするのはやめてください。ユーザー ライフサイクル分析は次のように行う必要があります。

ユーザー離脱の理由は、参入段階、成長段階、成熟段階によって異なり、分析の焦点も異なります。スペースを節約するため、以下の図に簡潔にまとめています。

システムの問題に対処する場合、段階によって検討の焦点が異なります。

応募期間

一般的に、参入段階では差別化を伴わない改善が行われます。参入段階では、ユーザーは私たちのコアセールスポイントをまだ体験していないため、差別化を伴わないプロセス改善によって、ユーザーがコアセールスポイントを可能な限り体験できるようにする必要があります。

インターネット業界では、「ブラックミニッツ」（ダウンロードから登録までの1分間）とオンボーディングプロセスに重点が置かれることが多いです。一方、従来の業界では、セールストークを歓迎し、ユーザーにできるだけ早く製品を体験してもらうことに重点が置かれることが多いです。

成長期

製品が成長段階に入ると、ユーザー層に応じて異なる対応が必要になります。限界ユーザーや割引のみを利用するユーザーは段階的に排除され、ユーザー価値が差別化され始めます。コアユーザー以外のユーザーは離脱を許容すべきです。彼らを維持しようとするのは費用の無駄であり、頻繁な割引によってブランド価値を低下させるだけです。

この段階では、コアユーザーの離脱に特に注意を払う必要があります。アクティビティ率の低下、ユーザーライフサイクルの短縮、新規ユーザーにおけるコアユーザーの割合の減少は、いずれも慎重な分析と解決が必要な重要な問題です。離脱率が実際に上昇する前に対策を講じることも可能でしょう。

体系的な問題は、一回のステップで解決できる可能性は低く、むしろ継続的な反復プロセスを経て解決される可能性が高いです。問題を診断することはできるかもしれませんが、その解決策は信頼性が低く、データの改善に繋がらない可能性があります。したがって、体系的な問題が特定された場合は、以下の手順が必要です。

1. 適切なベンチマークを選択し、ギャップを特定します。

2. ソリューションを設計し、テストします。

3. テスト結果を記録し、データの変化を観察します。

4. 経験を積み重ね、効果的な方法を維持する。

最終的には、ユーザー維持率の曲線が競合他社の曲線に徐々に近づき、解約率も継続的に低下していくと見ています。この時点で、システム的な解約問題は解決したと言えるでしょう。このプロセスには多くの試行錯誤が必要になるため、綿密な観察と記録が不可欠です。これは長期的な戦いです。

V. 連続的な問題を解析する方法

持続的な問題は、解決が最も難しい場合が多いです。これは、解約率、アクティビティ率、維持率といった指標が、大きな継続的な増加ではなく、不規則で小さな変動を示すことが多いためです。

これは本当に悩ましい問題です。放置しても上司から何度も聞かれます。何か対策を取りたいのに、どこから手を付けていいのか全く分かりません。離職率が数日間上昇したものの、分析レポートを書く前に下がってしまうというケースもありました。本当に恥ずかしい思いをしました。

これらの問題への対処順序は、イベントベース > システムベース > 継続的な対応の順とすべきです。これは、単一の重要なイベントはデータを通じて最も容易に特定・理解できるためです。さらに、一連のイベントはシステムベースおよび継続的な問題の根本原因となることが多く、具体的なイベントを特定することで、他の問題への対処にも役立ちます。システムベースの問題は、経験豊富なビジネスステークホルダーが対処すれば、適切なベンチマークを特定することで対処できます。

最も難しい問題は、持続的な問題です。多くの場合、解約率の変動は特に激しいものではなく、むしろ狭い範囲で繰り返し変動します（下図参照）。経験とデータの蓄積がなければ、こうした小さな変動を完全に特定することは困難であるため、解決すべき最後の課題でした。

本当に解決できない場合は、モニタリング指標を設定し、追跡を開始してください。ある程度の進捗があれば、手がかりが見つかるかもしれません。

VI. 業態による解約対応の違い

顧客離れの問題は事業運営と密接に関連しているため、顧客離れの分析アプローチは事業セグメントによって異なります。大まかに言えば、2つの重要な差別化要因があります。

高価で低頻度の製品 VS 安価な日用消費財

高額な商品（車、住宅、大型家具、ウェディング用品など）ほど、ユーザーの意思決定プロセスは長くなり、リピート購入の可能性がないまま、事前に判断を下す傾向が強くなります。このようなビジネスでは、ユーザーの意思決定の機会が明確に存在し、期限が近づくほど、ユーザーが最終決定を下す可能性が高くなります。

したがって、この種のビジネスにおけるユーザー離脱はカウントダウンタイムです。ユーザーに連絡したら、まず最初にすべきことは、ユーザーの状況を把握することです。ユーザーのニーズは何なのか、どの競合他社と比較したのか、価格交渉を始めているのかなどを把握しましょう。

これにより、残された時間を大まかに把握できます。これにより、盲目的に、曖昧で曖昧な方法で導入とフォローアップを行い、結局は機会を完全に逃してしまうのではなく、販売機会をより効果的に捉え、迅速にフォローアップできるようになります。

日用消費財（FMCG）や頻繁に購入される消費財（衣料品、靴、携帯電話など）は、顧客ロイヤルティが低く、トレンドやプロモーションに左右されやすい傾向があります。差別のない顧客維持戦略を採用することも可能です。顧客は今回購入しなくても、後で戻ってくる可能性が高いからです。

したがって、インターネット企業は、このような製品を扱う際に、顧客維持の観点からプラットフォームの離脱と製品の離脱を区別することがよくあります。

ユーザーがプラットフォームを利用し続ける限り、継続的な再活性化の取り組みが行われます。従来のビジネスでは、季節の変化、新製品の発売、定期的な記念日、ホリデーイベントなどを活用して、ユーザーを頻繁に再活性化させることがよくあります。つまり、ユーザーの価値が十分に高い限り、彼らはユーザーを放棄したり、見捨てたりすることはありません。

伝統産業 VS インターネット産業

両業界は、ユーザーライフサイクルを通じて蓄積するデータの量が異なります。インターネット業界はより多くのデータを保有しており、プロモーションリンクのクリックからランディングページ、登録、閲覧、注文に至るまでのユーザージャーニー全体を記録していることが多いです。

そのため、ファネル分析は、離脱したユーザーがどのステップで行き詰まっているかを把握し、改善すべき問題領域を特定するためによく用いられます。これは特に、最適化が無差別に適用されることが多い新規ユーザー登録フェーズにおいて顕著です。

従来の業界では消費者データしか保有していないことが多く、ユーザーを測定できるのは購入頻度と購入間隔だけです。一般的に、ユーザーがn回購入すると、気に入らないユーザーは離脱し、気に入ったユーザーは継続して購入します。これがいわゆるマジックナンバーです。

マジックナンバーの大きさを比較することで、自社と競合他社との差を把握することができます。しかし、店舗への来店から挨拶、体験、サービス、レビューに至るまでのユーザー行動に関するデータは完全に欠如しており、市場調査などの手段で補完する必要があります。

ここで重要なのは、ビジネスプロセスは大きく異なるということを改めて認識していただくことです。チャーンは、一定期間の非アクティブ状態、または購入がない状態と定義できますが、実際のチャーンシナリオは既に発生している可能性があり、チャーンを防ぐための重要なアクションが文書化されていない可能性があります。具体的なビジネスニーズに基づいてソリューションを検討することは、機械的に数字をコード化するよりもはるかに効果的です。

VII. 要約

多くの学生は、ユーザー離脱の管理が難しいと感じています。表面的には、ユーザー離脱に関するデータが限られており、ユーザーの動機を理解していないことが原因です。

本質的に、ユーザー離脱の理由は、ユーザーのライフサイクル、ユーザーのセグメンテーション、ユーザーの意思決定プロセス、ユーザーの成長パス、新規ユーザーの変換プロセス、ユーザーエクスペリエンス、ユーザーの MOT、競合他社の影響など、さまざまな要因に関連しています。

これらのトピックはどれも、簡単に別の記事のテーマにすることができます。これらを理解すれば、ユーザーオペレーションのプロセス全体をほぼ把握できるようになります。ユーザーチャーン分析が難しいのは、ユーザーオペレーションの業務を理解しているアナリストがほとんどいないからです。

分析を行っている生徒を一人呼び出して質問します。

● ライフサイクルはどのくらい長くあるべきですか?

● 業界全体の定着率はどのくらいですか?

● コアユーザーは誰ですか?

● 主なセールスポイントはユーザー エクスペリエンスですか?

● 競合他社との違いは？

● 最近オペレーションでは何が起こっていますか?

● どのような予期せぬバグが発生しましたか?

●最新の変更はどのような影響を与えますか?

●……

答えはいつも「よく分かりません」でした。あるいは「全く何も分かりません」という答えさえありました。何を知っているかと尋ねても、解約率のデータを計算し、ユーザーの年齢、性別、登録チャネル、購入頻度などに基づいてクロス集計表を作成する方法しか知りませんでした。そして、データセットの1%、2%、3%の違いをぼんやりと見つめ、「これは一体何を意味するのか？」と首をかしげるのです。

冗談です。要するに、分析とは単にデータを実行してテーブルを取得することではありません。問題の根本を掘り下げ、ビジネスにおける真の課題を見つけることです。