2024-10-09|閱讀時間 ‧ 約 9 分鐘

SaaS 軟體續訂率影響因子分析

⁜ 背景 & 情境說明

訂閱制是指「由顧客向企業『定期支付費用』,取得產品、服務或權益的商業模式,穩定的續約行為可以提供企業穩定且可預測的經常性收入,因此維持,甚至是提升續訂率,是採用此商業模式的企業的重要課題。

本次的分析旨在透過分析 DataCamp: Understanding Subscription Behaviors這份資料集,初步探討影響 SaaS 軟體續訂率的關鍵因素。

⁜ 資料集說明

DataCamp: Understanding Subscription Behaviors 資料集總共包含三個資料表:

  1. 客戶資料表:訂閱客戶背景資料,共 100 筆
  2. 訂閱資料表:與訂閱用戶的合約狀態,每一個訂閱客戶對應一行訂閱資料,其中,有55名續訂用戶與45名未續訂用戶 (Balanced)。
  3. 經濟指標表:通膨率與GDP成長率 (季資料)

詳細的欄位說明如下:

  • 客戶資料表:訂閱用戶 id、公司規模、公司產業、公司所在地區
  • 訂閱資料表:訂閱用戶id、訂閱類型、訂閱起始與終止時間、最新續訂狀態
  • 經濟指標表:指標數值起始與終止時間、通膨率、GDP成長率

⁜ 分析規劃

探討續率率影響因子的目的,是為了能夠進一步進行相關的營銷策略,以提升續訂率,因此,在建立假說時,我以行銷 4C 的角度出發,將因子分類到對應的概念中,以利在假設成立時,能夠有一個策略的大方向,加快地策略發想的速度。

另一方面,根據現有的數據限制,排除暫時無法進行下一步分析的維度,示意圖如下:


⁜ 分析結果

本分析對於「行業別、企業規模、訂閱方案以及通貨膨脹率」與「企業客戶是否續訂」的相關性進行了探討。

初步數據顯示,這些變數與客戶是否續訂之間存在趨勢,但嚴謹地進行統計檢定後,結果顯示這些變數與客戶續訂與否並沒有統計上的顯著關係 (見附錄)。

然而,透過邏輯斯迴歸,結果顯示由企業規模、訂閱方案以及通貨膨脹率組成的交互項與續訂行為有顯著關聯,顯著的交互項目包括:

  1. 訂閱方案x企業規模
  2. 訂閱方案x通膨率

具體來說,訂閱方案為年訂閱時,中小型企業的續訂意願明顯高於大型企業,其中小型企業的續訂率約為大型企業的2倍,中型企業更可達3倍;在月訂閱方案上,不同的企業規模在續訂行為上則無明顯差異。
另一方面,採用年訂閱的客戶在通膨率較低時(均值為4.04%),願意續訂的意願高 ,是通膨率較高(均值為4.99%)時的2倍;對月訂閱客戶來說,通膨率並未對續訂決策帶來明顯影響。

(左圖) 訂閱方案與公司規模與續訂與否的百分比堆疊圖,橘色代表續訂,灰色代表未續訂,條形括號中的數字代表實際樣本數。(右圖) 訂閱方案、續訂與否與通膨率的長條圖,底部的True與False各別代表續訂與未續訂。


⁜ 討論與建議

根據前面的分析,我們發現年訂閱方案、企業規模以及通膨率三者之間存在著密切的關係,並且與續訂行為有較高的關聯性。

因此,這邊提供一些針對「年訂閱方案」的策略建議:

  • 針對中小型企業:鑒於中小型企業有更高的續訂意願,在客戶關係管理上,建議保持對中小企業的投入,維持溝通與互動,針對中小企業的需求特性,提供專業支持,以進一步鞏固這部分市場的高續訂率。另一方面,觀察中小企業市場是否有尚未開發的潛力客戶,把握進一步擴展的機會。
  • 針對大型企業:對大型企業進行深入分析,找出他們在年訂閱上,有較低續訂率的原因,並針對性地提供相對應的解決方案,嘗試提升這些企業的續訂率。
  • 通膨趨勢關注 : 定期監測通膨狀況,並及時調整訂閱方案的價格或內容,以應對可能產生的影響。

要注意的是,此次分析具有以下限制:

  1. 資料集僅提供客戶的當前訂閱狀態,而未提供歷史訂閱紀錄
  2. 資料集數據量較少,每一個交叉分析的分組內樣本數較少 (不足30)

首先,因為沒有歷史訂閱紀錄,因此這個分析不提供與「長期留存」相關的洞見,而是提出與「單次決策」關聯的重要因素。

另外,因為樣本數的問題,建議將此分析視為假設生成與篩選的過程。執行策略時,建議採取較為保守的策略,或者先就策略進行小範圍的實驗,驗證假設後再做大規模推廣。


⁜ 附錄:統計未顯著的變項

以下結果顯示的是,當單獨考慮該變項時,它們各別與客戶續訂與否的相關性並不顯著,因此,在進行策略發想與決策時,建議暫時不用太在意單一因素,可以先把目光放在其他方面,例如這些因素之間的組合,或是其他還沒想到的可能影響續訂率的因素。

1. 產業別與續訂率的關係

此 SaaS 公司的訂閱用戶主要來自五大產業,包括 Crypto、Fintech、Gaming、E-commerce 及 AI,分佈數量分別為 Crypto(25)、Fintech(22)、Gaming(22)、E-commerce(20) 及 AI(11)。根據適合度檢定,觀察值和均等分佈的期望值之間並無顯著差異(χ2=5.7, p=0.22> .05)。這意味著,訂閱用戶的產業分佈在統計上不偏向某一特定產業。

續訂率方面,Gaming 產業的續訂率最高 (73%),其次是 AI (64%)、Fintech (55%)、E-commerce (45%),Crypto 最低 (44%)。然而,獨立性檢定結果顯示產業別與續訂與否並無顯著關聯性(χ2=5.2, p=0.27> .05)。因此,雖然某些產業如 Gaming 的續訂率顯著較高,但在統計上,這些差異無法證明產業別與續訂率的具有高度關聯。

2. 企業規模與續訂率的關係

整體數據顯示,中型企業的續訂率最高(63%),其次是小型企業(56%),大型企業的續訂率最低(44%)。然而,獨立性檢定結果顯示企業規模與是否續訂之間的關聯性並不顯著(χ2=2.0, p=0.37> .05)。

3. 訂閱方案與續訂率的關係

在「月訂閱」和「年訂閱」的比較中,月訂閱的續訂率為 61%,高於年訂閱的 47%。然而,獨立性檢定顯示訂閱方案與續訂率之間並無顯著關聯性(χ2=1.6, p=0.2> .05)。因此,儘管數據顯示月訂閱似乎具有較高的續訂率,但在統計上沒有足夠證據顯示訂閱方案是續訂率的顯著影響因子。

4. 通膨率與續訂率的關係

資料顯示,進行續訂的企業所在市場的平均通膨率為 4.42%,而未續訂的企業所在市場的平均通膨率為 4.84%。未續訂企業的市場通膨率稍高,這可能表明通膨率對企業的續訂決策有一定影響,但 t-test 顯示由於沒有提供顯著性檢定的結果 (t=-0.94, p=0.35>.05),因此,未能證實通膨率在統計上是顯著的影響因子。

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