IT・SaaS業界における料金表の最適化と価格改定による収益率改善
IT・通信
AIサマリー
1000社以上に導入されたSaaSプロダクトの価格体系を最適化し、データに基づいた価格改定を実現した事例です。
課題
1000社以上の顧客に導入されたプロダクトについて、継続的な機能追加・改善を実施していたものの、以下の課題がありました。
- 「機能をいくつ使ったら上位プランに変更すべきか」という議論が社内で進まない
- 顧客流出への懸念から価格改定が実現できていない
- プランと機能の組み合わせが最適化されていない
施策
- PSM分析を応用した価格分析: 顧客数と売上のシミュレーションを実施
- プラン最適化: プラン数と機能数の組み合わせにおける「閾値」を最適化
- データドリブンな議論促進: 客観的なデータに基づいた社内議論を促進
成果
- 顧客数を過度に減らさない範囲で、売上を最大化する価格ポイントを特定
- プランと機能の組み合わせを最適化
- データに基づいた価格改定の実現に寄与
この記事の著者
中村 知良
代表取締役
早稲田大学卒業後、ソフトバンク株式会社にてAI活用やCEO直下案件のプロジェクトマネージャーに従事。その後、不動産スタートアップPit in株式会社の創業、他スタートアップでの業務改善・データ活用を経験後、2023年10月、株式会社ネクサフローを創業し代表取締役CEO就任。
関連サービス: プライシング戦略支援