顧客は増やすだけじゃない!解約率を下げるためのチャーン分析

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です!

このコラムでは、チャーン分析という分析の考え方を紹介します!
ネットフリックスや携帯のキャリアなどの継続的なサービスで、そのサービスを契約している顧客の数を増やしたい場合に使われる考え方です!

チャーン分析が解決する課題

顧客ライフサイクルの3フェーズ
顧客ライフサイクルの3フェーズ

時間によって顧客と店舗の関係は変化していきます。
チャーン分析は、「既存顧客の維持」を行うための分析です。

  • 顧客の獲得
    • 消費者は、店舗と関係がなく、他の店舗や全く異なるサービスを好ましいと考えている。
      このフェーズでは、新しい顧客を獲得することが重要。
  • 消費の最大化
    • 顧客は店pと関係があり、さらに商品を購入するきっかけを作ることができる。
      購入する数量を増やすことや、店舗にある別の商品を購入してもらうことが重要。
  • 既存顧客の維持
    • 顧客が店舗との関係をやめる可能性がある。
      既存顧客をつなぎとめるコストは、新しい顧客を獲得するコストよりもはるかに少ない。
契約顧客数の要素
契約顧客数の要素

顧客の数を増やすためには、「新規顧客数」と「契約解除顧客数」の2つが関係します。
先ほど紹介したとおり、新規顧客数を増やすことはもちろん重要ですが、顧客数を増やすためには、契約解除顧客数を少なくすることも重要です。
このように、ある結果を増やしたり減らしたりを考える場合、その結果に関係する要素を洗い出して、どの要素をどのように変化させていくかを検討することで、抜けもれなく施策を考えることが可能になります。
これは、コンサルティング業界でいう因数分解やロジックツリーとも呼ばれます。

チャーン分析とは

チャーン分析の考え方
チャーン分析の考え方

チャーン分析とは、あるサービスを契約している顧客の解約率を予測する分析の考え方です。
現状のままだと解約してしまいそうな顧客を把握することで、施策を検討することが可能になります。

チャーンとは、日本語で解約という意味から、チャーン分析と呼ばれています。

チャーン分析におすすめの分析手法

チャーン分析にお勧めの分析手法
チャーン分析にお勧めの分析手法

解約率を予測する精度だけでなく、なぜその解約率になったのかという解釈も重要です。
そのため、確率を予測する分析手法であり、結果を解釈できる分析手法を使うことが好ましいです。

  • ロジスティック回帰
  • 決定木分析

注意点

施策を検証する
施策を検証する

データ分析を使用して、解約率が高い顧客を把握した後、どのように解約率を下げるかが重要になってきます。
そして、解決策を下げるための施策に対して、施策の効果を検証することが重要です。

例えば、解約率が低い顧客に対して、クーポンを送るとうっとうしくなり解約率が上がってしまうかもしれません。
逆に、解約率が高い顧客に対して、クーポンを送ると解約率が下がるかもしれません。
このような検証をA / B テストと呼びます。
また、クーポンを送った人がどのような傾向にあるかを分析するアップリフトモデリングという考え方も存在します。

A / B テストやアップリフトモデリングを詳しく知りたい方は、以下のコラム「カイ二乗検定を使ってできる!A / Bテストとは?」と「アップリフトモデリングを活用したターゲティング」をご覧ください。

まとめ

  • チャーン分析
    • あるサービスを契約している顧客の解約率を予測する分析の考え方
    • 顧客数を増やすためには、契約解除顧客数を少なくすることも重要
    • 解約率を予測する精度だけでなく、なぜその解約率になったのかという解釈も重要
  • 解約率が高い顧客を把握した後、どのように解約率を下げるかが重要

参考書籍