傾向モデリング
傾向モデリング： パブリッシャーがサブスクリプションビジネスを確実に成長させる方法
データ。誰もがこれについて話していますが、どれだけの出版社がそれを実践しているでしょうか？
今年のデジタル・パブリッシングアワードで、Independent紙はベスト・ユース・オブ・データを受賞しました。彼らのデータ戦略の特徴は何か？それは、傾向モデリングです。このモデリングによって、同社の読者数は月間9,800万人という驚異的な数字に成長しました。
データが最も価値のある資産として挙げられることが多い時代において、顧客についてより深く知るために傾向モデリングの利用を避けることはできません。これは現代のデジタルパブリッシャーにとって貴重なツールであり、読者の行動を真に理解し、この情報を活用して収益を最大化したいのであれば、不可欠なものに他なりません。
市場セグメンテーションは長い間、特定の顧客グループをターゲットとし、特定の行動を促進するために使われてきましたが、傾向モデリングはその次のステップです。しかし、それはいったい何なのか？デジタルパブリッシャーは、どのようにして購読者ベースを維持し、構築することができるのでしょうか？また、既存の市場セグメンテーション戦略をどのように改善すれば良いのでしょうか？
傾向モデリングとは何か？
傾向モデリングは、データを使って顧客の将来の行動を予測します。例えば、このモデリングは、読者が購読または解約する可能性を特定するのに役立ち、将来の行動に対する正確な先見性を提供します。各読者には個別にパーソナライズされた傾向スコアが割り当てられ、特定の行動の可能性を簡単に特定することができます。
どのように機能するのか？
傾向モデリングは様々な形をとることができます。しかし、正確な予測を可能にする主な方法は、傾向スコアマッチングです。このモデルは、以前の読者や顧客の行動を調べ、新しい読者の行動と比較します。傾向スコアが似ているグループは互いに模倣し合うため、将来の行動を決定することができるのです。新しい読者が過去の読者と同じ行動パターンや特徴的な背景を共有していれば、同じように行動する可能性が高くなります。
なぜ傾向モデリングがデジタルパブリッシャーに有用なのか？
傾向モデリングは、デジタルパブリッシャーが新規購読者を獲得し、既存購読者を維持するのに役立つツールです。
コンバージョン側では、傾向モデリングは読者の行動を調べ、購読の可能性が最大になるように適切なコンテンツとオファーを提供します。例えば、モデルによってコンバージョンの可能性が低いと判断された読者には、パーソナライズされた販促メールを送り、誘引することができます。一方、コンバージョンする可能性が高く、それ以上の説得を必要としない顧客には、最後の最後で落ちないように、効果的なペイウォールをすぐに見せるべきです。したがって、傾向モデリングは、不必要な値下げによって利益率を低下させることなく、顧客ベースを拡大し、収益を増加させ、サブスクリプションビジネスを拡大するための最も効果的な方法を確認するためのツールとして機能します。
リテンション側では、傾向モデリングは、個人が貴社の製品にどの程度関与しているかを観察します。モデリングにより、貴社はどの顧客がサブスクリプションを更新する傾向が高いか、また更新しない顧客を見分けることができます。これにより、真の解約リスクに焦点を当てることで、時間配分と予算を最大限に活用することができます。
傾向モデリングは、読者一人ひとりの行動やニーズに合わせた戦略を可能にし、一律の戦略から脱却することを可能にします。記事を何本読もうが、ターゲット・マーケティングをいくら受けようが、購読してくれる読者がいる一方で、独自のパーソナライズを必要とする読者もいます。
既知の読者と未知の読者の両方の行動を予測することで、傾向モデリングは戦略計画から不確実性を取り除きます。顧客維持とコンバージョンに対する確信が深まれば、ROIの高いキャンペーンに投資し、収益を最大化することができます。
デジタルパブリッシャーはどのような傾向モデリングを活用できるのか？
傾向モデリングは、ユーザーの行動のさまざまな側面を予測することができます。ここでは、デジタルパブリッシングで活用する必要がある主なタイプをいくつかご紹介します：
コンバージョンの傾向：読者が有料顧客になる可能性 – コンバージョンする前に、どの読者がより説得力を必要とするかを特定し、購読の可能性を最大化するよう導きます。
予測生涯価値：読者が長期にわたって購読を継続する可能性であり、したがって、その読者が生涯にわたってあなたのビジネスにとってどれだけ価値があるかということです。マーケティング努力は、長期的に最も収益をもたらし、より大きな投資収益率を生み出す高LTV顧客に集中すべきです。最も忠実な購読者は、最も声高な支持者でもある可能性が高いのです。
解約の傾向：アクティブな顧客があなたのビジネスから退会する可能性です。解約リスクはできるだけ早く特定し、そのためのオプションがあれば再エンゲージメントする必要があります。
傾向モデリングはセグメンテーションにどのように適合するか？
傾向モデリングを使うことで、市場セグメンテーションを次のレベルに引き上げることができます。伝統的に、市場セグメンテーションは、ターゲット市場を、年齢、地域、ユーザーステータスのような、類似した特性や行動を持つグループに分割します。これは、似たようなプロフィールの顧客は似たような行動をとるので、同じ方法でターゲットを絞ることができるという仮定のもとに行われます。個人に関するデータやポイントを多く集めれば集めるほど、顧客間の類似性のレベルを測ることができます。
傾向モデリングはセグメンテーション戦略を向上させ、さらに重要なデータポイントを提供します。出版社は、読者が誰であるかだけでなく、彼らがどのように行動するかも考慮する必要があります。セグメンテーションは価値ある戦略であり、傾向モデリングは数学的な確実性を加えることでそれを推進することができます。
例えば、ロンドン南部の18～24歳のグループをターゲットにする場合、そのグループに該当すると思われる包括的なメッセージングを使うのは簡単な出発点です。しかし、傾向モデリングを使って、サブグループ内のどの個人が本当にコンバージョンする可能性が高いかを理解することは、はるかに価値があります。
傾向モデリングは傾向スコアを生成するために顧客特性を考慮しますが、セグメンテーションも傾向モデリングをサポートします。例えば、コンバージョン性向スコアがともに低い2人の顧客を例に取り、一方は高所得者層、もう一方は低所得者層とします。この2人の読者のコンバージョン戦略は異なります。低所得層の読者にとっては、コンバージョンには割引が必要かもしれませんが、高所得層の読者にとっては、サイトを開いたときに、その読者の関心に合わせたストーリーが最初にポップアップ表示されるようにするなど、プレミアム価値を示す方が効果的かもしれません。
結論
基本的に、傾向モデリングとセグメンテーションを組み合わせることで、獲得と維持の取り組みにリソースを効率的に割り当てることができます。
現代のデジタルパブリッシャーが収益を最大化し、活気ある顧客ベースを維持するには、単なるセグメンテーションを超えることが不可欠です。活用可能な多くのデータがあるため、顧客の将来を正確に予測することは今や現実のものとなり、ビジネスの将来を確保するために不可欠であることが証明されるかもしれません。
強力なサブスクリプション・エクスペリエンス・プラットフォームは、セグメンテーションと将来予測を行うことができます。例えば、Zephrのサブスクリプションプラットフォームには、ルールビルダーの下にユーザーセグメントが組み込まれており、コードレスでシンプルなパーソナライゼーションが可能です。また、「Optimize」（Zephrの新しい強力なアナリティクス）は、顧客の行動を監視し、重要な行動を早期に発見します。
予測可能なサブスクリプション収入源を構築するための設計図
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