SaaS アナリティクス #14 - 生存分析のためのデータの作り方

SaaSなどのサブスクリプションのビジネスでは顧客のチャーンをしっかりと理解することが非常に重要になりますが、そこでよく使われるのが生存分析です。

しかし、いざ生存分析を行おうとすると、データに肝心のチャーンの情報が入っていないことがよくあります。

そこで今回は、生存分析のためのデータの作り方を紹介します。

Part 1

こちらのパートでは、生存分析について紹介し、顧客の支払いデータから、生存分析のためのデータを作る方法を紹介します。

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Part 2

顧客の支払いデータがあれば、支払い履歴からチャーンを特定し、生存分析用のデータを作ることができますが、例えば広告型のビジネスのように、顧客の支払いが発生しないようなビジネスでは、明確に顧客のチャーンを判断することが難しくなっています。

そこでこのパートでは、サービスのアクセスログを利用して、チャーンを推定して、生存分析のためのデータを作る方法を紹介します。

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  • #1: SaaSの最重要KPI とその可視化 Part 1 - リンク
  • #2: SaaSの最重要KPI とその可視化 Part 2 - リンク
  • #3: エンゲージメント Part 1 - DAU/MAU - リンク
  • #4: エンゲージメント Part 2 - パワーユーザー・カーブ - リンク
  • #5: エンゲージメント Part 3 - RFV分析 - リンク
  • #6: コホート分析 Part 1 - レイヤーケーキ・チャート - リンク
  • #7: コホート分析 Part 2 - 生存分析 - リンク
  • #8: CLV(顧客生涯価値)の計算 - リンク
  • #9: NPS(ネット・プロモーター・スコア)の計算 - リンク
  • #10: アンケートデータのテキスト分析 - リンク
  • #11: アンケートデータのテキスト分析 - リンク
  • #12: SaaSビジネス最重要KPI トップ5 - リンク
  • #13: SaaSビジネスのグロースKPI - リンク