前回はコンバージョンに関連する指標やコンセプトを紹介しましたが、今回はチャーン(解約)に関連するいくつかの指標を紹介していきます。
例えば月額1万円のSaaSサービスを例に考えてみます。
このようなサービスでは、新規顧客を獲得すればするほど、MRR(月間定期収益)は増えていき、ビジネスは成長します。
例えば1月に1万円だったMRRは、2月に2名の見込み顧客のコンバージョンが発生することで、3万円になります。
そして翌月の3月にまた新たに1名の顧客のコンバージョンが発生することで、MRRは4万円となるわけです。
では新規顧客を獲得したら、その分だけビジネスが常に成長するかというと、必ずしもそうではありません。
なぜなら顧客はいずれサービスを解約するからです。
このように、顧客が解約することをSaaSの世界ではチャーンと呼びます。
そしてチャーンが発生することで、元々得られる予定だったMRR(月間定期収益)は減ることになります。
例えば上記のケースだと、3月に1人の顧客がチャーンしているので、元々見込まれていた収益より収益は1万円減ることになります。
4月も1名の顧客のチャーンが発生して、元々見込まれていた収益は1万円減ることになるわけです。
このチャーンに伴う収益減のことをSaaSの世界ではチャーンMRRと呼びます。
このように、SaaSのビジネスの成長は新規顧客から得られるニューMRRだけでなく、チャーンMRRによっても左右されることになるわけです。
では、具体的SaaSのビジネスの成長は何によって決まるかと言うと、ニュー MRRとチャーン MRRの差によって決まります。
例えば3月のMRRに注目すると、1万円のニューMRRとチャーンMRRが発生しています。
ただし2月から3月にかけてのMRRは変化していません。
これはニューMRRによる増収が、チャーンMRRによって減ってしまうためです。
このようにニューMRRとチャーンMRRが等しいとき、MRRの増減は発生せず、言い換えればビジネスは停滞すると言えます。
4月のMRRに注目すると、2万円のニューMRRと1万円のチャーンMRRが発生しています。
また3月から4月にかけてのMRRは増加しています。
これはニューMRRによる増収が、チャーンMRRを大きいためです。
このようにニューMRRがチャーンMRRより大きいとき、MRRは増え、ビジネスは成長するわけです。
仮に5月のMRRが3万円になる上記のようなケースではどうでしょうか。1万円のニューMRRと2万円のチャーンMRRが発生しています。
そして、また4月から5月にかけてのMRRは減少しています。
これはニューMRRによる増収が、チャーンMRRを小さいためで、ニューMRRがチャーンMRRより小さいとき、MRRは減り、ビジネスは後退するわけです。
このように、SaaSビジネスが成長するかどうかはニューMRRからチャーンMRRを差し引いた収益で決まるわけです。
この指標のことをネット・ニューMRRと呼びます。
なお、ネット・ニュー MRRは、ビジネスから成長を表す指標のため、当月のMRRと前月のMRRの差ということもできます。
これまで見てきたように、SaaSビジネスの成長のためには、新規顧客のコンバージョンを増やすだけでなく、チャーンする顧客の数、もしくはチャーンMRRを減らすことが重要になってきます。
そこで、チャーンした顧客の割合を計算することで、その効率をモニターすることになります。この指標のことをチャーン率と呼びます。
このとき、特に顧客の数に注目して、チャーン率を計算した指標をカスタマー・チャーン率と呼びます。
カスタマー・チャーン率はある特定の期間でチャーン(解約)した顧客を、その期間の総顧客数で割ることで計算されます。
例えば3月の前月からのチャーン率は25%となるわけです。
チャーン率では顧客の「解約」に注目しましたが、逆に顧客の「継続」に注目することもあります。
そして、顧客がサービスを継続することをリテンションと呼びます。
カスタマー・リテンション率とチャーン率は、解約した顧客に注目するか、サービスを継続した顧客に注目するかの違いしかありませんので、同じように計算することが可能です。
今回は、チャーンやリテンションをモニターしていくことがサブスクリプション・ビジネスの成長のために重要だという話をしました。
実際のデータを使った、チャーン率やリテンション率の計算方法は、こちらで紹介していますので、ご参考ください。
ところで、チャーン率やリテンション率だけをビジネスの指標として追っていると、ビジネスの問題を適切に把握できていないことがあります。これは、多くのスタートアップが犯してしまう間違いです。
というのも、例えば前月からのチャーン率やリテンション率はサービスの利用期間に応じて変わってくるものなので、全ての顧客をまとめて、それらの指標を計算しても、意味のある指標にならない、ということがあります。
そこで、顧客をサービスの購読タイミングごとにグループに分けて、そのグループごとの生存曲線を見ていくことになるのですが、それについては次回以降でもう少し詳しく見ていきたいと思います。
お楽しみに!
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