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季刊ECzine vol.12定点観測

生存分析でサブスクを掘り下げ アハモーメントを見つけよう

 EC事業者がおさえておきたい、13のテクノロジー関連トピックスの「定点観測」。プリンシプル木田さんに、分析について聞きました。※本記事は、2020年3月25日刊行の『季刊ECzine vol.12』に掲載したものです。

電子版(誌面)はこちらから閲覧できます。

サブスクサービスの分析は 生存分析がオススメ

 サブスク型サービスの分析には、これまで定点観測でも紹介してきたような、従来のECとは異なる分析方法を用いなくてはならない。今回木田さんは、生存率曲線を利用した「生存分析」を紹介してくれた。

「サブスクの世界では、解約のことを『チャーン』と呼んだりもします。申し込みからそう時間が経っていないのにチャーンしてしまうユーザーと、長く使い続けてくれるユーザーがいる。前者の割合を減らしていくために、分析して対策を練りたいわけです。その分析に用いるのにもっとも適しているのが、生存分析だと考えます」

 生存と言うと大げさに聞こえるが、元々、治療を行った患者の生存率をグラフにした医療分野で用いられてきた分析だ。たとえば、グループAには薬Aを、グループBには薬Bを投与し、生存率をプロットして、生存期間やその中央値を比較するというものである。

「生存曲線のグラフはシンプルなもの。Y軸が生存率、X軸は時間的要素でサービスによって日、週、月等適切なものを用います。たとえば、ある週に100人の新規利用者を獲得したが、翌週には90人、その翌週には80人しか利用してくれなかった場合、生存率はそれぞれ90%、80%となる。生存曲線が、下がらなければ下がらないほどいいわけです」

 では、生存曲線を見るにはどのようなデータを準備し、分析を行えばいいのだろうか。

「まず、個々のユーザーにIDを振ること。そして、サブスクサービスでは当然記録していると思いますが、ユーザーがそのサービスに申し込んだ日付と、最後にサービスを利用した日付が必要になります」

 基本的な生存曲線は、これだけシンプルに出せるわけだが、もっとも重要な指標だと言う。

「まず、どれくらいの割合のユーザーが利用し続けてくれているのか、多くのユーザーが利用をやめてしまうのはどのタイミングなのかをおさえましょう」

この記事は、紙の雑誌『ECzine』に掲載した限定公開の記事です。
続きは以下の方法でお読みいただけます。

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チャーンに影響を与える要素は コホート分析で掘り下げよう

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