【サブスク】有料プラン転換に効くKARTE施策｜適切なベネフィット訴求やタイミングとは
様々なサービスのデジタル化が進み、その流れの中で定額で継続的な課金形態をとる「サブスクリプション」サービスが増え続けています。課金モデルに着目すると、新規ユーザーが無料から試せるように「フリーミアムモデル」を採用するサービスも多く、近年注目されています。
収益を伸ばすには、裾野を広げて獲得した無料ユーザーに有料プランへ転換してもらうことが不可欠です。そのために必要な分析や施策設計、KARTEを活用した実装例をご紹介します。
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サブスクリプションにおけるフリーミアム戦略とは
企業が収益を得る課金モデルの1つに「フリーミアムモデル」があります。「フリー」と「プレミアム」が合わさった言葉で、基本的な機能は無料で利用できる一方でより高度なサービスに対しては課金が発生するモデルです。
フリーミアムモデルは定額での有料課金であるサブスクリプションサービスと相性が良いとされています。ユーザーの視点に立つと、費用に対してどれだけ価値があるか分からない状態で課金する心理的ハードルは高く、一部の機能を無料で体験できることで心理的なハードルを抑制できます。
そのため、サブスクリプションにおけるフリーミアム戦略は「無料で潜在的な新規層を幅広く獲得しつつ、有料プランへの転換を増やすことで安定的に収益を獲得する」ことがポイントになります。
有料プラン転換数を伸ばすための分析と施策立案
フリーミアムモデルは潜在的な新規層の獲得とマネタイズを両立するモデルとして有効ですが、前提として有料プランへの転換をしっかり行えることが必要です。フリーミアムモデルを安易に取り入れ、マネタイズの部分で苦労するケースもあります。
ここからは、有料プラン転換を伸ばすための分析や施策を設計するプロセスについて解説します。
課題発見と仮説設計
無料会員が増加する一方、有料プランへの転換が伸び悩んでいる状況を仮定します。その原因を突き止めるために、ユーザーのニーズや行動から考えることで課題を発見・整理しやすくなります。例として、以下の2つの分析観点を考えます。
無料会員が有料プランに転換する主なタイミングは？
有料プランのどの機能やコンテンツに期待や価値を感じているのか？
たとえば、1について分析した結果、有料会員の半数程度が「無料会員に登録した当日」に有料プランに転換していることが分かったとします。そうすると、無料会員登録した熱の高いタイミングで有料プランのメリットを十分に伝えられているかUX視点で再点検する、といったアクションにつなげられます。再点検した結果、「有料プランの存在に気づかれにくいジャーニーになっているのではないか」と気づくこともあるでしょう。
有料プランの中でも、どの機能やコンテンツに期待感や価値を感じているかは、たとえば有料プラン契約時に簡単なアンケートを取ることで確認できます。あるいは、一定期間以上継続してくれているユーザーに対して簡易アンケートを配信するのも有効です。
サブスクリプションサービスだからこそ、日々ユーザーがサービスに触れる頻度が高いため
・分析できる行動データが多い
・ユーザーの行動に応じた施策アプローチを行いやすい
といったメリットがあります。これらのメリットを活かし、課題発見と仮説の整理、そして施策立案を行います。
KARTEを用いた分析や実装イメージ
上記のような課題発見と仮説設計までをKARTE機能を使って実施することが可能です。
その際の具体的な活用イメージの一例について以下にご紹介いたします。
分析に活用できる機能
◉行動チェーン(定量分析)
・・・いわゆるファネル分析のように、ユーザーの複数アクションを1つの流れとしてまとめて定義して集計値を表示したり、一人ひとりの行動シーンを見ることができます。
以下、作成例です。
分析目的：「有料会員登録導線の課題を特定したい」
★行動チェーンの各ステップ：サイト来訪→カテゴリーページ閲覧→登録フォーム→無料会員登録→有料会員登録
★見るべきポイント
・最終ゴールである有料会員登録まで至ったユーザーと至らなかったユーザーにはどんな傾向差分があるのか。
・それ以前のステップ遷移率はどうか。など
◉ユーザーストーリー(定性分析)
・・・いわゆるN1分析的に、個別ユーザーの行動をセッションごとに詳しく見ることができる機能です。
行動チェーンで、全体の行動特徴や傾向をつかみ、ユーザーストーリーから詳細行動ログを確認してユーザー視点の課題を特定しに行く活用方法が王道パターンです。
★見るべきポイント
・ランディングページと離脱ページはどこか。
・セッション内またはセッションを跨いで何度も閲覧しているページはないか。
・特に滞在時間が長い/短いページはどんな内容か。など
◉ユーザータイプ分析(定量分析)
・・・行動データをもとにしたロイヤルティ分析ができる機能です。具体的には、ユーザーを「群」で可視化し、定量的に傾向を把握できます。
イメージ：「直近〇カ月間の来訪回数が〇回以上」など
また、この機能内では「ユーザータイプの変化」という項目があり、そこでは作成したユーザータイプの期間内変化量を可視化することができます。
★例「無料会員」ユーザータイプ→「有料会員」ユーザータイプへの変化量を見る。
★見るべきポイント
・〇カ月で何％の転換が発生し、平均転換日数は〇日か。
・転換したユーザーの特徴は何か。(群の傾向をつかむことが可能)
これらは分析機能の一例に過ぎませんが、KARTEにはこのように行動傾向を分析する機能が複数備わっています。
これらの機能を「点」で活用するのではなく、「線」でユーザー行動を捉えることが信頼度の高い課題最も特定から仮説を導き出すための最も重要なポイントです。
KARTEの強み：PDCAを短期間で回すことが可能
上記の分析から行動傾向や仮設が見えたら、具体施策に落とし込み実装する必要があります。
ただ、導いた仮説が施策効果として毎回当たるとは限りません。
インパクトや貢献度がどのくらいになるのかを最初から明確に算出することは難しいでしょう。とはいえ、外れたことも1つの結果としてすぐに改善していくことで確実な「勝ちパターン」に繋げていけると思います。
ここでも、施策実装〜評価/改善をクイックに実行できるKARTEの強みを活かすことができます。
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今回はサブスクリプションという切り口でKARTEの分析と施策について紹介しました。
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