2019/12/05

サブスクリプションのタイプ分けマトリクスから考える 「サブスクの本質」




今回は、サブスクリプションについてです。

  • サブスクリプションのタイプ分け (マトリクスで)
  • サブスクの本質とは?
  • 絶妙なレコメンドとは?

こんな疑問に答える内容でブログを書きました。


この記事でわかること


この記事でわかるのは、サブスクリプションとは何か、成功するためのポイントです。

記事の前半ではサブスクのタイプをご紹介し、本質とは何かを書いています。後半では、サブスクを成功させるためのポイントを掘り下げています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。


サブスクリプションのタイプ分け


いきなりですが、サブスクリプションのサービスを使っているでしょうか?

サブスクには、どんな種類があるでしょうか?

サブスクリプションと一口に言っても、いくつかのタイプがあります。マトリクスで整理すると、次のようになります。





縦軸 (表側) は、商品やサービス内容を自分で決めるか、相手 (提供者側) に決めてもらうかです。横軸 (表頭) は、中身が同じか、毎回違うかです。

これらを組み合わせると、サブスクリプションは4つのタイプに分類できます。


定期購入型
  • 商品を自分で選び、同じ商品が定期的に送られてくる
  • 例: 掃除用のダスキン。Amazon 定期おトク便


カタログ型
  • カタログや商品一覧の中から自分で好きなものを選ぶ
  • 会員費用だけで良い場合と、会員費と商品代が必要な場合がある
  • 例: 生協の共同購入 (週に1回)


指示型
  • 買う商品は相手が決めてくれる (商品は毎回同じ)
  • 例: 毎日決まった分だけ服用する定期薬 (処方箋は医者がつくる)


提案型
  • 送られてくる商品は相手が決め、中身は毎回違う
  • 例: ベネッセの 「こどもちゃれんじ」
  • 他には、ふるさと納税の返礼品で毎月や隔月に送られてくる地域産の野菜や肉


サブスクリプションの本質


サブスクリプションの本質とは何でしょうか?

4つのタイプのいずれにも共通するのは、価値提供を続けることです。相手が求めることに対して価値だと思ってもらうのを、1回だけではなく、継続です。

サブスクリプションの本質は LTV (ライフタイムバリュー) の最大化です。

商品やサービスを、「それなしではやっていけない」 と思えるほどの価値を提供し続けます。その結果として、LTV の最大化を実現させます。

では、継続をしてもらうためには、どうすればよいでしょうか?


LTV を最大化させるために


ポイントは、顧客に飽きさせないことです。

顧客が望むことの先回りをしたり、変化を続けいつも目新しさがあるようにします。

そのためには、いかに顧客を理解できるかです。サブスクリプションでは、以下のサイクルをまわし顧客とサービスとの関係で好循環をつくります。


サブスクリプションの好循環
  • データを収集する
  • 顧客を理解する
  • (データと理解を) 価値に転換する


例えば、サブスクリプションのタイプ別で見ると、「カタログ型」 はユーザーが選びやすいようにする、いつもとは違ったものが選べるように工夫をして、目新しさを体験してもらいます。

また、「提案型」 では、ユーザー理解に基づき相手が思ってもみなかったものが届くようにします (自分ではそうは選ばないものを提案する) 。


ちょうどよいレコメンド


提案について、もう少し掘り下げてみます。

提案のレベル感についてです。ちょうどよいレコメンドとは、どのようなものでしょうか?

私が思う 「いい感じのレコメンド」 は、常識と芸術の間です。

常識とは、言われなくてもわかっていることで、レコメンドに当てはめるとおすすめされなくても本人が選ぶ、知っていることです。

芸術のここでの意味は、ユーザーの予想を超えすぎていて、おすすめ内容がぶっ飛んでいるものです。なぜこれがレコメンドなのかわからない・ついていけないような、レコメンドする側とされる側のギャップが大きすぎる状態です。

ちょうどよいレコメンドは、常識と芸術の間です。

提示されれば、「そう言われれば良いかも」 と思えるもので、レコメンドされなければ気づかず、見せられなければ納得感があるものです。


まとめ


今回は、サブスクリプションについてでした。

最後に今回の記事のまとめです。



サブスクリプションのタイプ分け (マトリクス)




サブスクリプションの本質は LTV (ライフタイムバリュー) の最大化。商品やサービスを、「それなしではやっていけない」 と思えるほどの価値を提供し続ける。


LTV を最大化させるためには、顧客に飽きさせないこと。以下のサイクルをまわし顧客とサービスとの関係で好循環をつくる。
  • データを収集する
  • 顧客を理解する
  • (データと理解を) 価値に転換する

ちょうどよいレコメンドは、常識と芸術の間。提示されれば、「そう言われれば良いかも」 と思える。レコメンドされなければ気づかず、見せられなければ納得感があるもの。

最新記事 (毎日更新中)

書いている人 (多田 翼)

複数のスタートアップ支援に従事。経営や事業戦略のコンサルティング・アドバイザー・メンター、プロダクトマネージャー、マーケター。前職は Google でシニアマーケティングリサーチマネージャー、現在は独立 (詳細は LinkedIn または Facebook をご覧ください) 。

YouTube, note も更新しています。

1981年 (昭和56年) 生まれ。名古屋出身、学生時代は京都。現在は東京23区内に在住。気分転換は毎朝の1時間のランニング。