SaaSの指標とKPI
非自発的チャーンとは?
 
                            SaaSの非自発的チャーンとは?
SaaSの非自発的解約とは、顧客が意図せずに定期収益のサブスクリプションをキャンセルしてしまう割合のことです。
これは多くの場合、顧客が知らないうちに、支払いエラーや支払い情報の有効期限切れが原因で発生します。
顧客が意図的にサブスクリプションを解約することを選択する自主解約とは異なります。非自主解約は、通常、製品への不満を反映するものではなく、むしろ支払いプロセスにおける技術的または金銭的な問題を反映するものです。
非自主解約 vs. 自主解約:違いは何ですか?
自主解約は顧客が意識的に解約を決断することですが、非自主解約は支払いに関する問題によって引き起こされる意図しないサービスの損失です。NPSスコアやレビューで明らかなように、不満が自主解約の主な要因となることがよくあります。
支払いに苦労している満足した顧客でも、非自主解約を経験する可能性があります。
それぞれのタイプの解約に対処するには、カスタマーエクスペリエンスまたは支払いプロセスの改善を中心とした別々の対策が必要です。
非自主解約はSaaSビジネスにどのような影響を与えますか?
非自発的チャーンは、サービスへのアクセスを意図せず失ってしまう満足している消費者にも影響を与えるため、SaaS企業にとって大きな収益損失を引き起こします。サブスクリプション経済における顧客チャーン全体の20~40%というかなりの部分を占める可能性があり、不必要な収益損失につながります。
非自発的チャーンを積極的に管理することで、顧客の信頼を維持し、支払いに関する問題によるサービスの中断が原因で発生する能動的な解約の可能性を低減できます。
SaaSやサブスクリプションサービスなど、定期請求を行う業界(総売上高の最大30%を占める可能性があります)は、非自発的チャーンが適切に管理されていない場合、その悪影響を特に受けやすい傾向があります。
非自発的解約を含む解約率はどのように計算しますか?
手順は次のとおりです。
- 特定の期間に非意図的に解約した顧客数を特定します。
- 次に、同じ期間の開始時の顧客総数を特定します。
- 非自発的解約数を開始時の顧客総数で割り、100 を掛けてパーセンテージを計算します。
たとえば、ある企業が 1,000 人の顧客から開始し、20 人の非自発的解約が発生した場合、非自発的解約率は (20/1000)*100 = 2% となります。
顧客解約率と収益解約率を区別して、会社の健全性についてより完全な全体像を把握するようにしてください。
非自発的解約の発生原因は何ですか?
SaaS における非自発的解約は、主に支払いの問題が原因です。サブスクリプションサービスの中断は、次の理由で説明できます。
- 支払い失敗
- クレジットカードの有効期限切れ
- 古い請求情報
- サーバー障害
- 残高不足
多くの支払いオプションを提供し、今後の支払いおよび更新について明確に伝えることで、非自発的解約を減らすのに役立ちます。
非自発的解約を回避するために、SaaS 企業は、自動リマインダーの設定や代替の支払い方法の提供など、支払いの問題を積極的に監視し、対処する必要があります。
非自発的解約に関するよくある誤解にはどのようなものがありますか?
非自発的な解約は大きな収益問題ではなく、ほとんどの場合避けられないという誤解がよくあります。
実際には、非自発的な解約は支払い処理の困難によって引き起こされ、本来であれば忠実な顧客を失うという避けられたはずの損失につながります。
多くの企業は非自発的な解約を過小評価しており、総収益のわずか1~2%に過ぎないと考えています。SaaSビジネスは、効果的な方法とテクノロジーを採用することで、非自発的な解約を減らし、かなりの金額を回収できます。
SaaSビジネスは、どのように非自発的解約を減らすことができるでしょうか?
SaaS企業は、支払いに関する問題と顧客エンゲージメントに焦点を当てることで、非自発的な解約を減らすことができます。これには、以下が含まれます。
- 督促方法
- 支払い承認率の向上
- 支払いに関するコミュニケーションへの積極的な取り組み
- 提供 代替の支払いオプション 収益を回復するため
オンボーディングのパーソナライズ、体系的にフィードバックを収集し、カードの有効期限が切れる前に消費者に通知し、失敗した取引を分析し、キャンセルオファーを優先順位付けし、製品開発プロセスに顧客を巻き込んでコミットメントを高めます。
非自発的な解約対策の今後のトレンドは?
SaaS企業の非自発的な解約対策の将来のトレンドは、以下に焦点を当てています。
- スマート督促とパーソナライゼーション: 特定の支払い失敗理由と顧客行動に基づく、AI駆動型の高度にパーソナライズされたコミュニケーション(メール、SMS、アプリ内)。
- 高度な決済オーケストレーション: インテリジェントな再試行ロジック、自動アカウントアップデーター、および多様な 支払い方法ゲートウェイを活用して支払い成功率を最大化します。
- 強化されたデータとセルフサービス: お客様が支払い情報を簡単に更新できる、ユーザーフレンドリーなアプリ内体験と、拒否に関するインサイトのためのリアルタイム分析。
- 積極的なエンゲージメント: 支払いが実際に拒否される前に、潜在的な失敗を予測し、顧客への働きかけを行う。
結論
SaaS事業者にとって、支払いの問題は大きな収益上の課題を引き起こす。
企業は、スマートダニング、高度な決済オーケストレーション、データ活用強化などの事前対策を通じて、原因を特定し、発生率を正確に定量化し、よくある誤解を解くことで、この問題に対処できるだろう。
非自発的な解約への対処は、収益を節約するだけでなく、顧客の信頼とロイヤルティを構築し、競争の激しいSaaS市場における長期的な成功を保証する。

 日本語
日本語				 English
English					           Español
Español					           Português
Português					           Português do Brasil
Português do Brasil					           Français
Français					           Italiano
Italiano					           Deutsch
Deutsch					           Nederlands
Nederlands					           Polski
Polski					           Română
Română					           Українська
Українська					           简体中文
简体中文					           한국어
한국어