パッシブ加入者チャーン – それを軽減する方法（VB Live）

サブスクリプション事業は、不本意な解約のために加入者の幸せを失う可能性があります。しかし、機械学習は自動的にこの受動的な解約を減らし、毎月の経常収入を平均9％引き上げることができます。このVB Liveイベントに参加すると、トランザクションの成功率と課金の継続性を向上させる方法の詳細をご覧ください。

ここでは無料でアクセスできます。

Recurlyの製品担当ディレクター、Emma Clark氏は、サブスクリプション事業の解約率のわずかな変動も収益に大きな影響を与える可能性があると述べています。既存の顧客基盤の維持と拡大に投資するのではなく、新しい顧客を獲得するのが通常より高価なので、カードが拒否され、請求書が失敗したときに起こる損害のような非自発的な解約を解決することが最も重要です。

加入者がそれが起こっていることを常に知っているわけではないので、パッシブチャーンとも呼ばれます。彼らは購読をキャンセルする意思決定をしていませんが、購読は支払っていないので一定期間後に終了します。どうしてそれが頻繁に起こるのですか？どうすればそれを防ぐことができますか？

クラーク氏は、「一見すると取引の減少はかなり基本的なようだ。 “あなたは、クレジットカードまたはデビットカードを使用しています。それは拒否されます。あなたは資金を手に入れません。しかし、実際には、それを掘り下げると、それぞれの低下が非常にユニークであることがわかります。

クレジットやデビットカードの取引で間違っていることがある2,000以上のものがあります。期限切れの情報から不十分な資金、ゲートウェイに関する問題、銀行側のカードの一時的な保留、潜在的な不正行為など。

これらの理由のために、毎月の定期的な取引の平均13％が失敗する理由があります。その影響は、あなたのビジネスにとってかなり重要なものになります。

クラーク氏は、「うまくいけば、収入の実現が遅れて、取引と支払いを成功させることができます。「最悪の場合、当初の取引の低下と、失った顧客からの将来の取引から、収入が失われて、不本意な解約となります」

銀行、カード発行者、時にはゲートウェイとの関係を損なう可能性もあるという。

しかし、これらの減少がビジネスに与える影響は、未確認のままにしておくと驚くほどです。

A Recurly Research研究 1,200のサブスクリプションコマースサイトにわたるデータポイントを調べ、不本意な解約を防ぐための拒否管理と督促の影響を明らかにしました。彼らが具体的に見ているメトリックは、潜在的な加入者損失でした。あなたが拒否管理戦略を採用していないと失う可能性のある加入者の割合。

「不本意な解約を防ぐための拒否管理戦略を使用していない場合は、毎月加入者の5％を失う可能性があります。「これは巨大で、時間が経っても効果がある」

そこで、自動拒否管理戦略の有効性を調査し、その5％を解消し、B2Bスペースでは、それらの戦略を自動化することによって、そのチャーンの75％、B2Cスペースで63％顧客が指を持ち上げることなくそれらを保持し続ける。

あなたのビジネスの収益はどういう意味ですか？収入はほぼ9％増加しています。

「不本意な解約を管理できれば、収益に大きな差が生じます」と彼女は言います。 “あなたがいないなら、あなたは月に失った月を見るだろう。”

クラーク氏によると、取引の減少は運用上の問題であるため、それらに対処する体系的な方法があり、拒否管理戦略を自動化することもできます。

クレジットカードやデビットカードの情報が最新であることを保証する鍵は、クレジットカードやデビットカードの情報が最新であることを保証することです。これを行う最も簡単な方法は、さまざまなカードプロセッサを監視し、顧客体験における摩擦を解決するための更新が始まります。

しかし、2,000件の理由のいずれかで最初の取引の拒否が発生した場合、その請求書から資金を回収し、顧客に支払っていないために顧客が外に出てこないようにするにはどうすればよいですか？機械学習は、拒否の種類、請求書の種類、およびビジネスに固有の動的再試行スケジュールを実行します。

クラーク氏は、「これは、インボイスに特化したダイナミックなスケジュールを作成し、ワンサイズのモデルではない」と語る。「過去の請求書を支払い済みの状態に戻し、リスクの高い顧客を積極的な顧客基盤に戻すことができます」

特定の収益源にどのようにプラスの効果をもたらし、このVB Liveイベントに追いついたときに、独自のビジネスニーズに基づいて拒否管理と収益回復戦略を最適化するかを確認してください。どのように開始し、どこで、どのように最新のRevenue Recovery Benchmarksをより深く見ていくかを学びます。これにより、機械学習の強力な影響が明らかになります。

お見逃しなく！

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このVB Live evntでは、次のことを学びます：