顧客離れとは? わかりやすく解説

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顧客離れ

(顧客の離反 から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2024/09/12 19:29 UTC 版)

顧客離れ (: customer attrition, customer churn, customer turnover, customer defection)とは、顧客を失うこと。顧客の離反、顧客の離脱、顧客の解約と言われることもある。顧客の乗り換え (customer switching)も類義語。

銀行電話サービス会社、インターネットサービスプロバイダー有料テレビ会社、保険会社、および警備保障サービスは、多くの場合、顧客の解約分析と解約率を主要な業績評価指標の1つとして使用する(キャッシュフローEBITDAなどとともに)。既存顧客維持のためのコストは、新規顧客獲得よりもはるかに少ない [1]。これらの業界の企業は、多くの場合、乗り換えたクライアントを取り戻そうとするカスタマーサービス部門を持つ。長年の顧客を回復できると、新規顧客よりもはるかに価値があるためである。

企業は通常、自発的解約非自発的解約を区別する。自発的解約は、顧客が他の会社やサービスプロバイダーに切り替えることを決定したことにより発生し、非自発的解約は、顧客の介護施設への移転、死亡、または遠隔地への移住などの状況により発生する。ほとんどのアプリケーションでは、解約の不本意な理由は分析モデルから除外される。アナリストは自発的な解約に集中する傾向がある。これは通常、請求のやり取りの処理方法やアフターサービスの提供方法など、企業が管理する企業と顧客の関係の要因が原因で発生するためである。

企業が顧客の解約率を測定する場合、通常、総減少純減少を区別する。総減少とは、特定の期間における既存の顧客とそれに関連する契約商品またはサービスの経常収益の損失である。純減少は、総減少に、その期間の顧客の追加分を加えたものである。金融機関は、月次経常収益(またはMRR )と呼ばれる加重計算を使用して、減少を追跡および測定する。 2000年代には、顧客情報のデータマイニングを行い、サービスや技術サポートへの不満、請求に関する紛争、会社の方針に対する不一致など、顧客の減少に関連する要因を分析できるビジネスインテリジェンスソフトウェアプログラムも多数登場した。より洗練された予測分析ソフトウェアは、解約のリスクの傾向を評価することによって顧客の解約を予測する解約予測モデルを用いる。これらのモデルは、潜在的な解約者の優先リストを生成するため、最も解約の確率が高そうな顧客グループに顧客維持マーケティングプログラムを集中させるのに効果的である。

顧客離れ

離職率(離職率と呼ばれることもある)とは、ある期間中にあるグループから離脱する人やアイテムの割合を示す指標である[2][3]。これは、ビジネスが持続可能な顧客レベルを維持できるかどうかを決定する2つの主な要因のうちの1つである。

解約率とは、顧客ベースとの関係で、一定期間中にサプライヤーを離れた契約顧客または加入者の割合のことである[4]。これは、顧客の不満、競合他社からの安価で有利なオファー、競合他社によるより成功した販売やマーケティング、または顧客ライフサイクルの理由を示している可能性があります[5]

顧客離れの原因をよりよく理解するために、企業が実施できる3つの重要な戦略がある。顧客離れの理由を理解することで、将来の顧客離れを防ぐことができる。この3つの戦略には次のようなものがある[6]

  1. 解約調査の活用
  2. 顧客離れの予測
  3. 顧客を呼び戻す

加入者または顧客について話すとき、「生存率」という表現は、1から解約率を引いたものを意味する言葉として使われることがある[7]。例えば、加入者グループの場合、年間解約率25パーセントは年間生存率75パーセントに相当する。どちらのオプションも、4年間の顧客サービス期間を意味する。顧客寿命は、その顧客の予測解約率の逆数として計算することができる。ある顧客グループまたはセグメントについて、その顧客ベース(または在籍期間)の期間は、累積解約率に反比例する。

ほとんどの場合、解約は顧客がサービスに不満を抱いていることの表れだと考えられている。しかし、サービスが約束を果たしている一部の業界では、ヘルスケア、ダイエットサービス、オンラインデーティングプラットフォームなど、解約はポジティブなシグナルとみなされている[8]

脚注

  1. ^ Zero Defections: Quality comes to service., Reichheld & Sasser. Harvard Business review. 1990.
  2. ^ What is churn rate?”. www.storyly.io. 2024年9月12日閲覧。
  3. ^ Step-by-Step Guide to Understanding Customer Churn Rate in SaaS”. www.wallstreetprep.com. 2024年9月12日閲覧。
  4. ^ Churn rate: What it is + how to calculate it”. www.zendesk.de. 2024年9月12日閲覧。
  5. ^ Understanding Churn Rate: Key to Customer Loyalty and Revenue Growth”. datamyte.com. 2024年9月12日閲覧。
  6. ^ Churn”. www.questback.com. 2024年9月12日閲覧。
  7. ^ Churn Analysis: Ultimate Guide to Customer Attrition”. zyabkina.com. 2024年9月12日閲覧。
  8. ^ Positive Customer Churn: An Application to Online Dating”. journals.sagepub.com. 2024年9月12日閲覧。

関連項目




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