サブスクデータ分析 #4 - コホート分析

このノートはサブスクリプション型のビジネスに特有な指標の作成・可視化や分析方法を効率的に学んでいただける「サブスクデータ分析」のトライアルツアーの第4弾、「コホート分析」です。

SaaSやサブスクリプション型のビジネスでは、顧客のリテンション（サービスを継続すること）が改善しているかを可視化するために、「コホート分析」をします。

そこで、今回はサブスクリプション型ビジネスの顧客の契約期間のデータを使って「コホート分析」を実施します。

所要時間は20分ほどです。それでは、さっそく始めていきましょう！！

コホート分析とは？

サブスクリプション型のビジネスでは顧客に製品やサービスを使い続けてもらうことによってビジネスが成長するため、キャンセル率またはその逆であるリテンション率（前期間より残った顧客の率）が最も重要な指標と言えます。

そこで、例えばリテンション率の推移を以下のようにモニターします。

しかし、キャンセル率やリテンション率をモニターするときには気をつけなくてはいけないことがあります。それは、単純にキャンセルしたかどうかだけでなく、顧客になってからどれくらいでキャンセルしたかという「期間」を考慮しなくてはいけないということです。

一般的には顧客はコンバートしてからすぐの期間にキャンセルしやすいものです。サービスを使ってみたが自分のニーズとはマッチしなかった、使い慣れることができなかったなどの理由でです。

逆に期間が長くなればなるほど、サービスの価値を実感することができた人達が残っていることになりますから、その中からキャンセルする人達が出る割合は低くなっていきます。

そこで、それぞれの顧客によって異なる期間を考慮することなく全ての顧客をまとめてキャンセル率やリテンション率を計算するのではなく、以下のような期間ごとに計算した「生存曲線」というものを作ります。

このことを、コンバートしてからどれだけの割合の顧客が残っているかを可視化したチャートを使って、詳しく見てみます。

そして、この曲線を使って複数のグループが、「リテンション」という点でどのように違うのかを分析します。

このように、生存曲線を使って複数の顧客グループ比べた分析のことを「コホート分析」と言ったりします。コホートとはグループのことです。

さらに、SaaSなどのサブスクリプション型のビジネスでよく使われるのは、コンバートした時期によって顧客を複数のコホートに分けたものです。

このチャートを見ると、最近入ってきた顧客のコホートのほうがリテンションが良くなってきているのか、それとも悪くなってきているのかを知ることができます。もちろん、最近のコホートになればなるほど生存曲線が上に上がっていく、つまりリテンションが良くなってきているのが理想となります。それはサービスの価値や顧客ターゲティングなどの改善を示すからです。

それでは、簡単に「コホート分析」をしてみましょう。