SaaS・サブスクリプション型ビジネスの成長には、データサイエンスの活用が急務である　

SaaS（Software-as-a-Service）といわれるソフトウェアをベースにしたサービスを含め、サブスクリプション型ビジネスは現在も急激な成長を遂げていますが、この成長のエンジンはデータです。

サブスクリプション型ビジネスはもともとデータを集めやすいモデルなのですが、このデータを使いこなすことで急激な成長を遂げているのが、特にシリコンバレーに集中しているテック企業を始めとしたSaaS（Software-as-a-Service）スタートアップです。

そこで、SaaS/サブスクリプション型ビジネスで働く方を対象に、「現場で即使えるデータ分析」の手法をみなさんに身につけていただくための無料オンライン・ワークショップを開催することとなりました。

自らもシリコンバレーでSaaSビジネスを展開し、さらには好評を頂いているデータサイエンス・ブートキャンプを日本でも開催しているTeam Exploratoryによる独自コンテンツを元にしたワークショップとなっております。

ワークショップでは、SaaS/サブスクリプション型ビジネスにとって重要なKPI、データの加工、可視化、統計・機械学習といった様々なデータサイエンスの手法などを、シリコンバレーなどでの事例を交え紹介させていただきます。

さらに、このワークショップのゴールはみなさんに自分でデータ分析ができるようになっていただくということのため、後で自分でExploratoryを使って行うためのチュートリアルも用意しております。

第1回： SaaSの最重要KPI とその可視化 Part 1

サブスクリプション型ビジネスでは、売り切り型ビジネスと比べて追うべき指標が全く違います。そこで、サブスクリプション型ビジネスの現状をより正しく理解するための指標である、MRR、チャーン率、エクスパンション、Net Revenue Retentionなどの紹介と、それらの計算方法を紹介します。

• 重要指標の紹介
• 指標の計算の仕方
• 指標の可視化 Part 1

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第2回： SaaSの最重要KPI とその可視化 Part 2

第1回で紹介したサブスクリプション型ビジネスに固有の指標をチャートやダッシュボードでモニターしていくためには、多くの場合、データの加工や集計が不可欠です。そこで、よくある決済データなどを使って、実際に各指標を加工・集計する方法と、それらをダッシュボードにまとめて、モニターしていく方法を紹介します。

• 指標の可視化のためのデータの加工と集計
• 指標の可視化 Part 2
• ダッシュボードの作り方

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第3回： エンゲージメント Part 1 - DAU/MAU

サブスクリプション型ビジネスでは自分たちが提供するプロダクトやサービスをより熱狂的に利用するユーザーほど、長い期間をサービスを利用してくれ、より多くの収益をもたらしてくれます。そこでユーザーが、「どれだけ熱狂的に自分たちのプロダクトやサービスを利用しているか」を定量化した「エンゲージメント」という指標を紹介し、Facebookが使い始めたことで有名になったエンゲージメント指標であるDAU/MAUについて紹介します。

• エンゲージメントとは
• DAU/MAU

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第4回： エンゲージメント Part 2 - パワーユーザー・カーブ

プロダクトやサービス全体のエンゲージメントがどうなっているかをモニターしていくことは言うまでなくも重要ですが、一方でユーザー1人1人に焦点をあて、自分たちのサービスやプロダクトを熱狂的に利用している人や、あまり利用していない人がどの程度いるかを理解することは、サービスやプロダクトのエンゲージメントを上げていくためのアクションを検討する上で重要です。そこで、ユーザーのエンゲージメントの分布を可視化する方法であるパワーユーザーカーブを紹介します。

• パワー・ユーザー・カーブの可視化

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第5回： エンゲージメント Part 3 - RFV分析

ユーザーのエンゲージメントをサービスやプロダクトの利用頻度や利用時間などで測ることは一般的によくやることですが、サービスやプロダクトによっては単一の指標ではなく、複数の指標を組み合わせることで、ユーザー1人1人のエンゲージメントをより深く理解することが可能となります。そこで1人1人のユーザーをRecency（直近の利用状況）、Frequency（利用頻度）、Volume（利用量）の3つの指標でセグメントに分け、その分布を可視化する方法であるRFV分析を紹介します。

• RFV分析

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第6回： コホート分析 Part 1 - レイヤーケーキ・チャート

サブスクリプション型のビジネスを効率的に改善していくために、第1回のワークショップで紹介したMRR（月間定期収益）をユーザーの購読タイミングごとのグループ（コホート）に分けて可視化する、レイヤーケーキと言われるチャートを作成する方法を紹介します。

• 新規顧客、既存顧客に分けたMRRの可視化
• コホートに分けたMRRの可視化：レイヤーケーキの紹介
• レイヤーケーキの作り方

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第7回： コホート分析 Part 2 - 生存分析

サブスクリプション型のビジネスを効率的に改善していくために、 サービスの利用開始からのチャーン率を経過時間ごとに可視化して、顧客のチャーンのトレンドを的確に理解する手法として、生存（サバイバル）分析のアルゴリズムを使ったコホート分析を紹介します。

• レイヤーケーキ・チャートの問題
• チャーン率の罠
• 生存曲線の可視化
• コホート分析

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第8回： CLV（顧客生涯価値）の計算

SaaSのビジネスでは、顧客の獲得などにどれだけの費用をかけられるのかを知るために、CLV（顧客生涯価値）を試算することがよくあります。そこで、生存（サバイバル）分析のアルゴリズムを使って、よりビジネスの実態に見合った形でCLV（顧客生涯価値）を計算する方法を紹介します。

• CLV（顧客生涯価値）
• CLV（顧客生涯価値）を計算する3つの方法
• CLV（顧客生涯価値）の計算

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第9回： NPS（ネット・プロモーター・スコア）の計算

SaaSの世界では、プロダクトやサービスに対する顧客の満足度を測る指標と言えばNPS（ネット・プロモーター・スコア）が定番ですが、その指標の説明とさらに計算方法を紹介をします。

• NPSの計算とその自動化
• 自由記述のテキストの分かち書き（単語化）とワードクラウドでの可視化
• 単語の組み合わせの集計と可視化

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第10回：アンケートデータのテキスト分析

プロダクトやサービスの改善のためのアンケートで、自由記述の質問を用意することはよくあると思います。そこで、そうしたアンケートの中でも自由記述の回答データを、よく使われる単語やその組み合わせなどを可視化して分析する手法を紹介します。

• テキストデータを分析する方法
• よく使われる単語を可視化する方法
• 単語の組み合わせを集計・可視化する方法

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