「解約率が下がらない」「引き留め施策が空振りしている」といったお悩みはないでしょうか？継続課金型のビジネスにおいて、チャーンレートの改善は経営の最重要課題です。
今回は、チャーンレートの正しい計算方法と目安から、一般的な引き留め施策がうまくいかない構造的な理由、離脱の数ヶ月前に気づくための予兆検知の仕組みまでを解説します。SaaSを中心に解説しますが、定期購入など継続課金・継続購買モデル全般に通じる内容です。
また、途中でご紹介する事例には小売などBtoCのものも含みますが、「顧客の文脈を無視した施策は空振りする」という失敗の構造と、その改善の考え方は業種を問わず共通です。
なお、D2C・EC定期通販の定期購入に特化した内容は、「定期購入の継続率を上げる方法｜サブスク解約防止の施策と手順」で解説しています。
チャーンレートとは？種類と正しい計算方法
チャーンレートを改善するための具体的な対策を練る前に、まずは現状を把握することが前提です。一口に「解約率」と言っても、ビジネスモデルによって用いるべき計算方法が異なります。
ここでは、チャーンレートの基本的な定義と数値を正しく可視化するための4つの種類と計算式について解説します。
チャーンレートとは
チャーンレートとは、サブスクリプションサービスやSaaSにおいて、一定期間内に顧客がサービスを解約した割合を指す指標です。解約率や退会率とも呼ばれ、継続利用を前提とするビジネスモデルにおいて、事業の健康状態を測るための重要なKPIの一つとして位置づけられています。
なお、収益ベースで計算する場合は、有料プランから無料プランへのダウングレードも解約として扱います。
4つの種類と計算式
チャーンレートは、何を基準に計算するかで4つに分けられます。ビジネスモデルや課題に合わせて、適切に使い分けることが重要です。
| No. | チャーンレートの種類 | 算出の基準 | 計算式 | 概要 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | カスタマーチャーンレート | 顧客数 | 期間内の解約顧客数 ÷ 期間開始時の総顧客数 | SaaSにおいて最も一般的な指標。顧客数がそのまま売上に直結しやすい、単一プランのサービスなどで特に重視されます。 |
| 2 | アカウントチャーンレート | アカウント数 | 期間内の減少アカウント数÷期間開始時の総アカウント数 | 企業としての契約が継続していても、利用部門の縮小等でID数を減らした場合の減少を捉えて算出します。 |
| 3 | グロスレベニューチャーンレート | 収益 | 期間内の減収額 ÷ 期間開始時の総収益 | 純粋に解約やプラン降格（ダウングレード）によって失われた収益の割合を示します。 |
| 4 | ネットレベニューチャーンレート | 収益 | （期間内の減収額－既存顧客の増収額）÷期間開始時の総収益 | 失った収益だけでなく、既存顧客のアップセル等による増収分も加味して計算します。 |
ネットレベニューチャーンレートがゼロを下回り、マイナスになった状態が、SaaSビジネスの理想形であるネガティブチャーンです。
SaaSビジネスが目指すべきネガティブチャーンとは？
事業を安定的かつ飛躍的に成長させるために目指すべき理想の姿が、ネガティブチャーンと呼ばれる状態です。ここではネガティブチャーンの定義と、到達するために必要な考え方について解説します。
ネガティブチャーンの定義
ネガティブチャーンとは、解約やダウングレードによって失われた収益を既存顧客のアップセルやクロスセルによる増収が上回っている状態を指します。
収益ベースの解約率がマイナスになることからネガティブチャーンと呼ばれ、SaaSビジネスが目指すべき理想的な状態です。
到達するための基本ステップ
ネガティブチャーンに到達するためには、解約を引き留める守りの姿勢だけでは不十分です。顧客がサービスを通じて得られる価値を最大化するカスタマーサクセスを推進し、顧客生涯価値（LTV）を向上させる攻めのアプローチが不可欠となります。
既存顧客からの増収を狙うには、以下の3つの基本アプローチがあります。
| No. | 増収アプローチ | 施策の内容 | 具体例 |
|---|---|---|---|
| 1 | アップセル | 上位プランへの移行 | 現在利用しているスタンダードプランから、高機能で高単価なプレミアムプランへアップグレードしてもらう。 |
| 2 | クロスセル | 別商材・オプションの追加 | メインで契約している基本システムに対し、新たな機能や関連する連携モジュールを追加契約してもらう。 |
| 3 | エクスパンション | アカウント・利用範囲の拡張 | 顧客企業内での利用範囲を広げ、営業部のみの導入からマーケティング部や全社利用へ利用ID数を追加してもらう。 |
3つの増収アプローチは、無理な営業をかけることではありません。顧客がサービスの価値を実感し、「もっと活用したい」「他の部署でも使いたい」と思える状態を作れて初めて実現するものです。
チャーンレートの平均・目安
チャーンレートを算出した後、平均と比べて高いのか適正なのかと疑問に思う方は多いでしょう。ここでは、SaaSビジネスにおける一般的なチャーンレートの目安を紹介するとともに、海外や他社の平均値を参考にする際に注意すべき点について解説します。
規模・ターゲット別の目安
SaaSビジネスにおける月次チャーンレートの目安は、一般に数%以下に保つことが望ましいと言われています。
大企業向けサービスではより低い水準が求められる一方、中小企業向けやBtoC向けのサービスでは相対的に高くなる傾向があるなど、ターゲット層や規模によって基準は変わります。
海外の平均値に影響される危険性
市場規模や顧客の心理・習慣が異なる海外の数値を、そのまま日本企業に当てはめることにはリスクがあります。
多くの企業が「SaaSのチャーンレートは〇%が平均」といった海外の基準や業界平均を目標にしがちです。しかし、他社の平均値と比較するのではなく、過去のデータから自社の健全な状態の基準を定義し、悪化を防ぐことに注力すべきです。
- 坂東コメント：Geneが500社・30業種の購買データを見てきた範囲でも、「健全な水準」は事業ごとにまったく異なります。欧米の平均値と比べて一喜一憂することに意味はありません。見るべきは業界レポートの数字ではなく、目の前の顧客の行動の変化です。
チャーンレートを下げるのがなぜ経営課題なのか？
チャーンレートの改善は、カスタマーサクセス部門だけが追うべき数字の目標ではなく、経営陣が率先して取り組むべき経営課題です。
ここでは、近年の市場環境の変化やビジネスモデルの収益構造の観点から、なぜ既存顧客の維持が企業の存続を左右するテーマなのか解説します。
顧客獲得単価の上昇と新規獲得の限界
人口減少が進む日本市場において、新規顧客の獲得コストは上がり続けています。新規を大量に獲得し、一定数が解約してもカバーするというビジネスモデルは既に限界を迎えています。
新規獲得だけに依存した経営はやがて利益を大きく圧迫することになります。
収益基盤を支える既存顧客維持の重要性
一般的に、新規顧客の獲得には既存顧客を維持する5倍のコストがかかると言われています。
既存顧客との関係構築は、新規獲得に比べて成果が見えにくく、予算や優秀な人材の確保が承認されにくい領域です。市場が縮小する中で企業が生き残るには、今いる顧客と深く長い関係を築き、解約を防ぐことが経営上の最重要課題なのです。
チャーンレートを下げる5つの方法・改善策
既存顧客の維持が経営の課題であると認識した上で、具体的にはどのような行動を起こすべきでしょうか？ここではチャーンレートを下げるためのアプローチを5つの段階に分けて解説します。
- オンボーディングを最適化し自己解決を促進する
- ヘルススコアを活用した利用状況を可視化する
- 自動配信の一律送信を見直す
- クーポン等の解約直前の引き留めから脱却する
- 離脱の数ヶ月前の予兆をデータで検知する
1.オンボーディングを最適化し自己解決を促進する
最初に取り組むべきは、導入初期の立ち上がりを支援するオンボーディングの最適化です。顧客がサービスを導入した直後は解約リスクが高く、オンボーディングのゴールは、顧客がサービスの価値を実感する「アハ・モーメント」をいかに早く迎えてもらうかにあります。
「使い方がわからない」という初期のつまずきを防ぐため、最初の1ヶ月に伴走するキックオフミーティングの実施や、初期設定の代行などが有効です。分かりやすいマニュアルや動画コンテンツ、FAQを整備し、顧客が疑問を解決できる環境を整えることも重要になります。
2.ヘルススコアを活用した利用状況を可視化する
ヘルススコアとは、顧客がサービスを継続利用してくれそうかを数値化したものです。SaaSにおいては、「メイン担当者のログイン頻度」「業務に直結するコア機能の利用回数」「契約ID数に対する実際のアクティブユーザーの割合」などをスコアリングします。
これにより、担当者の感覚ではなく客観的なデータに基づいて、解約リスクの高い顧客を早期に発見する仕組みを作ります。
3.自動配信の一律送信を見直す
全顧客に同じ内容・同じタイミングで送る一律の自動配信は、一度見直すべき施策です。
MA（マーケティングオートメーション）ツール等で「導入から7日後に機能紹介メールを送る」といった一律のステップメール配信は広く行われていますが、顧客の感情や利用状況の文脈を無視した機械的なアプローチは、かえって顧客の心を遠ざけます。
「特定の設定画面で数日間足が止まっている顧客にだけサポートメールを送る」といった、一人ひとりの利用状況に合わせたコミュニケーションへの移行が必要です。
4.クーポン等の解約直前の引き留めから脱却する
解約直前の引き留めに頼るのではなく、アプローチのタイミングを前倒しして「なぜ活用できていないのか」を解消することが重要です。
解約申請のページに引き留め用の割引オファーを表示する企業は少なくありませんが、解約ボタンを押そうとしている時点で、すでに顧客の心は「このツールでは課題は解決できない」と離れています。対症療法的なディスカウントは利益率を圧迫するだけで、根本的な解決にはなりません。
5.離脱の数ヶ月前の予兆をデータで検知する
本当に必要な対策は、顧客が解約の意思を固める前の「かすかな行動変化」をデータから見つけ出すことです。例えば、「今まで毎週月曜日にログインしてレポートを出力していた担当者が、2週間連続でレポートを出力しなくなった」といった変化です。
こうした解約の数ヶ月前から現れる予兆を検知し、「運用でお困りですか？」と未然にサポートへ入る仕組みが不可欠です。
欧米の手法を模倣して失敗する理由
チャーンレート対策として、海外で実績のある最新ツールや、欧米型のカスタマーサクセス手法を取り入れる企業は少なくありません。しかし、それらの手法をそのまま模倣するだけでは、逆効果になるケースが多発しています。
ここでは、欧米型のアプローチが失敗してしまう要因について解説します。
デジタル投資の85%が成果を生まない構造的課題
日本企業はデジタル投資に年間25兆円規模を投じていますが、そのうち成果につながっているのは3.8兆円程度で、約85%が成果を生んでいません。
原因はベンダー主導の提案により、欧米で主流のツールをそのまま導入してしまう構造にあります。業務や顧客に合わないツールを導入しても、現場で使いこなせず終わってしまいます。
日本においてシステム的な引き留めは逆効果
欧米のSaaSでよく見られる、解約ボタンを押した直後に自動で割引オファーを提示するといった手法を模倣しても、日本では通用しません。
業務に合わない、あるいは課題が解決できないと感じて解約を検討している顧客に対し、顧客の意向を無視した機械的な値引きや一律の自動メールを送ることは、不信感を抱かせます。
属人性を排除した規格化・効率化の模倣は、長期的な信頼関係を重んじる日本においては逆効果になります。BtoCの小売でも、海外で成功したクーポン施策をそのまま日本市場に持ち込み、利益率の悪化から撤退に至った事例があります。
ビジネスモデルが異なっても、顧客の文脈を無視した機械的な引き留めは逆効果になるという失敗の構造は、BtoBのSaaSでも共通です。
ツールありきの提案から事業者主導を取り戻す
このツールを入れれば解決するというベンダーの提案を受け入れ続ける限り、チャーンレートの改善は望めません。
ベンダーに主導権を委ねるのではなく、「顧客とどう向き合いたいか」を事業者自身が判断し、それを実現する手段としてデジタルを活用する。この主導権を取り戻す必要があります。
チャーンレートを下げる鍵は現場のノウハウをデータで拡張すること
欧米型のツールや手法に業務を合わせるアプローチが行き詰まる中、日本企業がチャーンレートを改善するための答えは現場にあります。ここでは、データに現れるかすかな行動変化の捉え方と、事業者が持つべき視点について解説します。
かすかな行動変化の捉え方
解約の予兆は、日々のデータ上の小さな変化として現れます。
例えば、SaaSやサブスクリプションサービスにおいて、解約の数ヶ月前には、これまでよく使っていたデータ出力やレポート作成など、「特定の機能の利用が止まる」「メイン担当者のログイン頻度が落ちる」といった行動パターンの途切れが起こります。
解約ボタンを押す前に必ず起こる、現場のかすかな変化をデータから見つけ出すことが、予兆検知の第一歩です。
事業者が持つ顧客への願いの重要性
チャーンレートを改善するために重要なのは、最新のツールでも高度な分析手法でもなく、事業者の中にある「自分たちの顧客とどう向き合い、どんな価値を届けたいか」という願いです。
BtoBのSaaSにおける「おもてなし」とは、過剰な接客や御用聞きをすることではありません。顧客がシステムの操作につまずいたり、社内での活用推進に悩んで足が止まっていたりするタイミングをデータから察知し、相手から問い合わせや不満の声が上がる前に「〇〇機能の他社成功事例をお送りしましょうか？」と、その顧客の文脈に合ったサポートをさりげなく差し伸べることです。
ツールの仕様に業務を合わせるのではなく、現場で長年培ってきた顧客へのスタンスを主軸に置き、それを広げる手段としてデジタルを活用する。この発想の転換が、チャーンレート改善の土台になります。
- 坂東コメント：ツールに業務を合わせるのではなく、事業者が持つ『顧客への願い』をシステムで拡張・翻訳することが、日本におけるチャーン対策の最適解です。現場が長年培ってきた『おもてなしの心』を、データとシステムを使ってスケーラブルにする。それが私たちの提唱する「日本型CRM」の考え方です。
既存顧客の離脱を防ぎ事業を成長させるならGeneへ
チャーンレートの改善には、ツール導入に頼るのではなく、データから解約の予兆を捉える仕組みづくりが不可欠です。
Geneは、中立的な立場で事業者の課題に寄り添い、既存顧客の維持とLTVの最大化を支援するコンサルティング会社です。ここでは、Geneの強みとアプローチについてご紹介します。
ツールありきではなく課題起点で伴走
Geneは自社プロダクトを持たないファブレス型組織です。特定のツールを売るためのバイアスがかからず、ベンダーとの間に立つ中立的な立場で事業者に寄り添います。ベンダーの提案を鵜呑みにせず、第三者の視点でシステム投資の妥当性を評価することで、無駄なコストを防ぎます。
業種の異なるBtoCの事例ですが、ある企業では、新しいシステムを追加せず、既存のメッセージ配信のターゲティングを見直すだけで、年間約1億円かかっていた配信コストを約6,000万円まで削減（約4,000万円のコストダウン）した事例もあります。既存の資産を活かして無駄を省くという考え方は、SaaSにおけるチャーン対策でも共通です。
500社以上のデータに基づく高精度な売上予測
Geneのコンサルティングは、ツールの使い方の指導にとどまりません。これまでに30業種・500社以上、延べ1.5兆円規模にのぼる膨大な顧客データや購買データを分析してきた実績があります。
この蓄積により、業界の垣根を越えて解約のサインに関する知見を応用でき、過去データだけでは見落としてしまうような微細な行動変化であっても、業績悪化のリスクとして高確率で先行検知することが可能です。
さらに、検知した予兆をもとに、数ヶ月先の状態を「業績ベースで誤差5%以内」という精度の高い独自の売上予測モデルとして可視化します。これにより、解約が起きてから対応するのではなく、事前に売上への影響を把握し、先回りして有効な経営判断を下すことが可能になります。
初回診断で解約の予兆を発見
「今のシステムでは解約のサインがつかめない」「現場に合わせた運用になっていない」とお悩みであれば、焦って新しいシステムへ乗り換えたり、高額なAIツールに投資したりするのは一旦ストップしてください。新しいシステムに投資する前に、まずは現在手元にあるデータの中に、どのような「解約の予兆」が埋もれているのか、客観的な評価を受けてみませんか？
Geneでは、貴社が現在取得しているデータ資産の状況や設定しているKPI、現場の運用ルールを整理し、どこに根本的なボトルネックがあるのかを明らかにする初回診断を実施しています。利害関係のない中立的なプロフェッショナルの視点で現状を図式化し、ツールを買い替えなくても「今ある資産」でどこまで改善できるのかを明確に提示します。
無駄な追加投資を重ねる前に、まずは現在地を正しく把握するための一歩として、ぜひお気軽にご活用ください。
チャーンレート改善に関するよくある質問
チャーンレートの改善に向けて実際に取り組みを進める際、具体的な予兆検知のタイミングやツールの必要性など、疑問が生じることも多いでしょう。最後に、チャーンレート対策に関して、経営者や事業責任者からよく寄せられる質問を紹介します。
解約の「予兆」は具体的に何ヶ月前から分かりますか？
商材の特性や利用頻度によるため一律の答えはありませんが、多くのケースで数ヶ月前からデータに変化が現れます。
重要なのは、ログイン頻度などの期間や回数だけでなく、どの機能やサービスを利用しているかという利用の質に注目することです。例えば、業務に直結する特定の機能や連携機能を利用している顧客は、定着しやすい傾向があります。
そのため、「いつも使っていた機能の利用が止まった」といった変化が解約の予兆となります。期間の長さではなく、顧客の普段の利用パターンからの逸脱を捉えることが重要です。
新しいツールを導入しなければ予兆検知はできませんか？
多くの場合は不要です。顧客の購買履歴や利用履歴のデータがあれば、既存のBIツールや表計算ソフトなどでも利用間隔や頻度の変化は十分に追うことができます。最初から高機能なAIツール等を入れる必要はありません。
高額なツールが必要になるのは、検知した予兆を起点にして自動でアクションにつなげる段階になってからです。まずは手元にあるデータ資産の棚卸しから始めることが、成功への最短ルートです。
誰がチャーンレート改善の主導権を握るべきですか？
事業者自身です。ベンダーやコンサルティング会社に設計を委ねると、ツールで計測しやすい指標に合わせた基準になってしまいます。
外部のパートナーはあくまで手段の提供者として使い、何を解約とみなすか、どこで手を打つかという判断は、社内に残さなければなりません。
まとめ
チャーンレートの4つの計算式と目安の考え方から、解約直前の引き留めが空振りする構造的な理由、そして離脱の数ヶ月前に現れる予兆をデータで検知する仕組みづくりまでを解説しました。
チャーンレートを下げるためには、小手先の引き留め施策やツール導入に頼るのではなく、データにあるかすかな行動変化を捉え、一人ひとりの文脈に合わせたコミュニケーションを行うことが必要です。その出発点は、海外や他社の平均値ではなく、自社の過去データから「健全な状態」の基準を定義することにあります。
Geneは、30業種・500社以上の購買データを分析してきた知見をもとに、ツールありきではなく課題起点のアプローチで、解約予兆の検知からLTVの最大化までを支援しています。「何から着手すべきか分からない」という段階でも、まずは初回診断で、手元のデータにどのような「解約の予兆」が埋もれているのかを確かめてみてください。
