繰り返し確率の減衰とチャーン
売上高の一部がリピート購入に由来する場合、常連客ベースの途方もない価値を理解していることでしょう。 このためには、注文間の時間の経過と、顧客がチャーンに予想されるタイミングを理解することが重要です。
このトピックでは、次の質問に答えるのに役立つ分析について説明します。
- 顧客が別の購入を行う確率はどれくらいですか？
- リピート注文確率は、顧客の最新の購入以降の時間によってどのように変化しますか？
- 顧客がチャーンと見なされるのはいつですか？ そのため、再アクティブ化キャンペーンを開始する必要があるのはいつですか？
推奨される指標
繰り返し確率の減衰とチャーンを分析する場合は、次の指標の使用 または構築） 検討します。
最初の繰り返し順序確率
この測定は、繰り返し注文の合計数として、合計注文の割合で定義されます。 別の言い方をすれば、これは別の注文が続く注文の可能性です。 この確率が 50% を超える場合は、すべての注文の半分以上が後続の注文で処理されることを意味します。
注文以降に指定された月の繰り返し注文確率
この測定は、最後の注文から経過した月数を指定して、ユーザーが再度注文する可能性を示します。 この指標の生成に使用される式は、次のことを簡素化します。
ビジネスモデルによっては、リピート注文の確率が、顧客が注文した直後に下がって後続の数か月で減少し続けるか、季節的な変動やスパイクが示される場合があります。
リピート購入を行うと予想される顧客の割合（および、このトレンドの推移）を把握することで、間隔を空けて顧客をターゲットに設定し、リピート購入の可能性を最大限に高めることができます。 したがって、リピート購入確率が下がっているときに、顧客をチャーンと識別する時間を選択し、リテンションから再アクティブ化に取り組みを切り替えることができます。
今日の例
一般的な e コマースビジネスの繰り返し確率減衰を確認します。
最初の繰り返し順序確率
この例では、最初のリピート注文確率（顧客がリピート購入する可能性）は 60% です。 つまり、このビジネスで注文された全注文の 60% が、後続の注文の後に続きます。
注文以降に指定された月の繰り返し注文確率
このレポートは、最後の注文から数か月が経過した場合の、顧客の再注文の可能性を示します。 このレポートにはチャーンしきい値の単独の定義はありませんが、Adobeでは、確率崩壊が初期繰り返し確率率の半分の値を越えるポイントとしてチャーンを定義することをお勧めします。
この例の最初の繰り返し確率率は 60% なので、チャーン日は、繰り返し注文確率が 60%/2 = 30%、つまり約 6 か月で低下する時間になります。 今後の追加注文が想定される 60% の注文のうち、半数は最初の 6 か月以内に行われたものです。
別の言い方をすれば、お客様がフォローアップの注文を行う場合、6 か月のマークの後よりも、最後の注文から 6 か月以内に行った可能性が高くなります。 お客様が 6 か月後に再購入されていない場合、この顧客を引き戻すために、再アクティブ化キャンペーンを開始する必要があります。
ビジネスモデルに応じて、代わりに、リピート注文確率が 50% または 10% を下回るポイントなど、別のしきい値を選択することもできます。 あなたの内部知識が異なる数を示唆しているならば、それからすべての手段でそれを使うべきです！
最終的な目標は、保持から再アクティブ化の取り組みに切り替えると効果的な、しきい値を選択することです。 リテンションの取り組みには、フォローアップの購入を提案した既存の顧客と再エンゲージするメールが含まれる場合があります。一方、リアクティブ化の取り組みには、クーポンや取引を放棄した顧客へのメールが含まれる場合があります。
どのような質問を検討すればよいですか？
Adobeでは、自身のビジネスに当てはまる繰り返し注文の可能性を理解できるように、自身のデータを調査する際に次の質問を検討することをお勧めします。
- 最初のリピート注文の確率は想定されていますか？ そうでない場合、なぜそれが高くまたは低くなければならないと思いますか？
- 最後の注文から特定の月のリピート注文の確率が大幅に低下していますか？ その場合、これらの変更は期待されますか？
- 現在のチャーンしきい値は何ですか？
- 現在のチャーンしきい値は、前回の注文レポート以降に指定された月数のリピート注文確率の値の 1 つと一致していますか？
- 現在のしきい値は、リテンションから再アクティブ化に切り替える広告活動を反映していますか。
- 確率減衰が最初の繰り返し確率の半分の値を超える月のしきい値を変更することは、ビジネスにとって理にかなっていますか？
他に何を分析すればよいですか？
上記の分析を作成し、チャーンしきい値を決定したら、さらに分析を構築して、チャーンされたユーザーの一般的なトレンドを特定できます。 例えば、チャーンを行った顧客は同じ期間に獲得したのか、最後の注文で同様の製品を購入したのか、といったケースです。 チャーンしきい値を設定すると、これらのチャーンされた顧客の特定の特性をさらに掘り下げることができます。
複数の製品を提供する場合、特定の製品を購入した顧客の行動が、時間の経過と共に他の顧客とどのように異なるかを疑問に思うかもしれません。 詳しく知りたい場合 このチュートリアルをチェックして、購入した特定の製品に基づいた、顧客コホートの生涯購入行動を調べます。
このベストプラクティスは、Adobe Commerce Intelligence Data Analysis Services （DAS）によって提供されます。 詳しくは、 サポートにお問い合わせ ください。