多くのSaaSサブスクリプション製品は、潜在的な価値をはるかに下回る価格で発売されている現状があります。 この要因として、競合より安価にしてサインアップを奨励するために行っているかもしれません。 あるいは、製品の適正価格に自信が持てず、とりあえずの感覚で値段を決定しているかもしれません。 原因はともかく、価格調整による収益拡大の可能性は高いと思われます。

しかし、どのように始めればよいのでしょうか。

この記事は、サブスクリプションビジネスの価格最適化に関連するさまざまなトピックをカバーするシリーズの紹介です。 この記事がパート1です!あくまで最適な価格に到達することの重要性を示します。

実際の方法については、これ以降の記事をご参考ください!

価格の最適化:実験例

MRR by Price1

まず、実際のデータを見てみましょう。価格ポイントを比較して、月間収益(MRR)にどのように影響するかを確認するとします。特定の価格帯はより多くの収益に対応していますか?上記は、実際のデータセットに表示される可能性のあるものの例です。グラフは、Baremetricsの顧客からのデータから取得され、時間の経過に伴う毎月の経常収益のプロットとして表されます。

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曲線の色のついているの領域は、月間総収入を表しています。色は、さまざまな価格帯でサインアップした顧客からの収益のシェアに対応しています。発売時には、10人の顧客が低価格(青)で獲得しています。次に、会社は価格を50%(紫)、次に80%(緑)引き上げます(Price increase)。

緑色の価格に変更した最初の月の後、13人の顧客がサインアップし、他の顧客を合わせたよりも多くの月間収益をすでに提供しているのが確認できます。価格を上げると、月間収益が大幅に増えるようです。それでは、ここで問題を提起します。さらに高い価格にした場合はどうなるでしょう?

この会社が行った別の価格変更を見てみましょう。

2MRR by price

ここでは、2020年の初めに発売価格の6倍の大幅な値上げ(ピンク)を行います。彼らはその価格を3か月間試しました。その際、10名のお客さまが参加しており、大幅な増収になった模様です。

2020年3月までに、合計70の顧客のうち、10がこの価格でサインアップし、月間収益のほぼ半分を占めています。

これらの例は厳密な価格設定の実験ではありませんが、サービスが低価格で提供されていたことがある可能性を示しています。それぞれの例で、価格を上げると月間収益が増えるように見えます。これは、最適の価格がピンクで表される価格よりもさらに高い可能性があることを示しています。

これらの例はとてもうまく行っているため、非常に面白い内容ですが、価格と収益の関係についての結論に飛びつかないように注意する必要があります。価格を上げると収益が増えるように見えるかもしれませんが、他の多くの要因がこの結果をもたらす可能性があります。

たとえば、2020年3月にサインアップしたこれらの10人の顧客は、営業担当者による特別な交渉が要因である可能性があります。また、10の顧客のデータポイントを持つ3か月のデータしかありません。すぐに解約する可能性があります。すると、LTVは短くなり結局の収益も小さくなる可能性があります。誤った結論を回避できるように、価格実験ではより意図的に行う必要があります。

ここからのブログの記事では、最適な価格を探すためのフレームワークを作成します。何を測定するか、何を正確に最適化するか、実験する方法、およびデータを誤って解釈しないようにする方法を学ぶために読み進めてください。

価格の最適化:なぜそれが重要なのか

最適な価格を探す理由がここまでの内容で把握できたかと思います。ここからは最適化する対象や方法についてより具体的に示していきます。

長期戦略の一環としては、多くのことをすることができます。例えば、一人を採用して収益の最大化を従事させたり、マーケット調査をコンサル会社に依頼することもできるでしょう。

ただ、このシリーズでは、より限定的なアプローチで価格設定への即時対応を検討する方法をご紹介します。

前提として、SaaSやサブスクの収益は、サブスクリプションがビジネスモデルの中核であることを考慮する必要があります。私たちは定期的に顧客に請求し、顧客を長く保つほど、より多くのお金を稼ぐことができます。

これは、顧客維持がSaaSの収益方程式の重要な部分であることを意味します。また、顧客維持率は、個々の顧客から得られる生涯価値と直接的な関係があります。

この方程式の他の部分は、サインアップ率です。個々の顧客から得られると期待される価値は、私たちが引き付ける顧客の数でかけ算されます。サブスクリプションに設定した価格は、顧客維持率とサインアップ率に影響を与えます。これにより、価格プランから得られると予想される収益が決まります。

この価格最適化シリーズでは、価格のバランスはどこか、および顧客維持率とサインアップ率への影響はどこかで、収益に最適なものがあると想定しています。

このシリーズの目的は、それに近い価格を見つけ、このフレームワークに関する実験を検討することです。あなたの会社にも適用したい場合は、残りの価格の最適化にシリーズ記事を確認してください。

データを正しく理解するための有用な指標と、価格をテストするための実験を設定する方法について、次の記事で説明していきます。実験がない場合は、より最適な価格を開発するためのいくつかの基本的なガイドラインを正当化します。

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