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解約理由の分析とは、解約を「誰が・いつ・なぜ」で分類し、対策を打てる原因に絞り込む作業です。 解約率を数えるだけでは対策にならず、原因ごとに責任部署と打ち手を対応づけて初めて解約率が動きます。この記事では、最初に分けるべき自発的・非自発的の区別、原因を5区分に分類する表、解約時期別の見方、分析結果を対策に落とす手順を、解約30社の数値例つきで解説します。
解約分析で最初に分けるのは「自発的か非自発的か」
解約率(チャーンレート)の中には、顧客が「やめる」と決めた解約と、顧客の意思とは関係なく契約が切れた解約が混ざっています。後者を非自発的解約(involuntary churn)と呼び、クレジットカードの期限切れ・決済失敗・請求先の変更漏れなどが原因です。
| 区分 | 原因 | 対策の担当 | 主な打ち手 |
|---|---|---|---|
| 非自発的解約 | 決済失敗・カード期限切れ・請求先の変更漏れ | 経理・システム | 決済の自動再試行、期限切れ前の通知、請求書払いへの切り替え |
| 自発的解約 | 顧客がやめると決めた(原因は5区分に分ける) | CS・プロダクト・営業 | 原因ごとに異なる(次節) |
非自発的解約は、決済プラットフォームRecurlyが公表する解約率ベンチマーク(2026年7月データ)ではSaaSで自発的2.16%・非自発的1.06%と、全体の約3割を占めます。これは原因分析ではなく、決済の再試行と事前通知で機械的に減らせる部分です。分析の対象から外して先に処理しておかないと、「使いこなせなかった」顧客の中に、単にカードが切れただけの顧客が混ざります。
解約理由はどう分類するか — 原因5区分
自発的解約の原因は、責任部署と打ち手が変わる単位で区分します。次の5区分は、1つの解約が1つの区分にしか入らない(排他的である)ように作ってあります。
| 区分 | 顧客の典型的な言葉 | 事前に出るシグナル | 責任部署 | 主な打ち手 |
|---|---|---|---|---|
| ① 価値未達 | 「効果が出なかった」「費用に見合わない」 | 導入目的のKPIが動いていない、定例で成果の話が出ない | CS・プロダクト | 導入目的の再定義、成果レポートの定例化 |
| ② 定着不全 | 「使いこなせなかった」「担当者が使わなくなった」 | ログイン頻度の低下、主要機能の未利用 | CS | オンボーディングの見直し、利用定着の伴走 |
| ③ 体制変化 | 「担当者が代わった」「予算が削られた」「事業をやめた」 | 推進役の異動、稟議担当の変更、発注部門の再編 | CS・営業 | 推進役の複数化、上位者との接点づくり |
| ④ 競合・代替 | 「他社に切り替える」「内製する」 | 競合の名前が会話に出る、機能比較の依頼 | プロダクト・営業 | 差別化機能の訴求、乗り換えコストの明示 |
| ⑤ 価格・契約条件 | 「高い」「使う人数が減ったのでプランを下げたい」 | 利用席数の減少、契約更新時の値引き要求 | 営業・経営 | プラン設計の見直し、ダウングレードの受け皿 |
分類のコツは、顧客の言葉ではなく事実で区分することです。「高い」という言葉は⑤に聞こえますが、成果が出ていれば高いとは言われません。導入目的のKPIが動いていなかったなら①価値未達に入れます。同様に「担当者が代わった」は③に見えますが、代わった担当者が使いこなせなかったなら②定着不全です。区分がぶれると、責任部署が誤り、打ち手が空振りします。
「いつ」解約したかで原因は変わる
原因区分と同じくらい重要なのが、解約が契約開始からどの時期に起きたかです。時期によって原因の分布が大きく変わるため、原因×時期のクロス集計にします。
| 解約時期 | 起きやすい原因 | 見直す対象 |
|---|---|---|
| 契約後90日以内 | ② 定着不全(初期設定・最初の成功体験に至らない) | オンボーディングの完了定義、TTV(価値実感までの時間) |
| 初回更新時(1年目) | ① 価値未達(効果を示せず更新の稟議が通らない) | 成果の可視化、更新90日前の確認 |
| 2年目以降 | ③ 体制変化、④ 競合・代替 | 推進役の複数化、ヘルススコアによる予兆検知 |
数値例で見ます。ある年間契約型のSaaSで年間30社が解約し、うち非自発的解約が9社(30%)、自発的解約が21社でした。自発的解約21社の内訳は、定着不全7社・価値未達5社・体制変化4社・競合3社・価格2社です。時期で見ると、定着不全7社のうち5社は契約後90日以内、価値未達5社のうち4社は初回更新時に集中していました。
この分解から決まる打ち手は2つです。契約後90日以内の定着不全に対してはオンボーディングの完了定義を作り直し、初回更新時の価値未達に対しては更新90日前に成果レポートを出す運用を入れます。上位2区分で自発的解約の57%を占めるため、ここに集中するのが最も効率的です。
解約理由を集める方法
分析の質は、理由をどう集めるかで決まります。集め方は次の3層で、下に行くほど手間はかかりますが精度が上がります。
- 解約手続きの中で選択式の理由を必ず取る: 解約フォームまたは解約申請の受付時に、5区分に対応した選択肢(単一選択)と自由記述欄1つを置く。選択肢は排他的にし、「その他」が3割を超えたら選択肢を見直す
- 担当者が事実を記録する: 選択式の理由とは別に、CSMが「導入目的のKPIは動いていたか」「推進役は在籍していたか」「最終ログインはいつか」の3点を記録する。顧客の言葉と事実のずれをここで補正する
- 主要顧客には解約後30日以内に聞き取りをする: 契約額の大きい顧客や、同じ理由が続いている区分については、担当者以外(CS責任者や営業責任者)が15〜20分の聞き取りを行う。担当者本人が聞くと、本音が出にくい
非自発的解約は、決済システムのログから機械的に判定します。「決済失敗の後に再契約がなかった」を非自発的解約と定義しておけば、担当者の判断を挟まずに集計できます。
分析結果を対策に落とす手順
- 解約を金額に換算する: 件数ではなく失った年間契約額で並べる。件数では小口が目立ち、金額では大口が目立つため、両方を見る。解約率が平均継続期間とLTVに与える影響は月次解約率2%なら平均継続50ヶ月、3%なら約33ヶ月と、1ポイントで大きく変わる
- 非自発的解約を切り分けて先に処理する: 決済の再試行と期限切れ前の通知を設定する。ここは分析ではなく実装の問題
- 自発的解約を原因×時期でクロス集計する: 四半期分をまとめて集計する。月次では件数が少なく傾向がぶれる
- 上位2つの区分に絞って打ち手を決める: 5区分すべてに同時に手を打つと、どれも中途半端になる。責任部署と担当者、効果を測る指標(オンボーディング完了率、更新90日前の成果レポート実施率など)を決める
- 予兆指標に組み込む: 上位区分のシグナル(ログイン頻度の低下、推進役の異動)をヘルススコアの項目に反映し、解約前に検知できるようにする
- 四半期後に同じ集計で効果を見る: 打ち手を打った区分の解約件数と金額が減ったかを確認する。減っていなければ、区分の判定か打ち手のどちらかが間違っている
打ち手の効果は、解約率だけでなくNRRでも確認します。解約が減っても既存顧客からの増額が止まっていれば、既存売上全体としては改善していないことがあります。
よくある失敗
- 非自発的解約を「使いこなせなかった」に混ぜる: 原因分析の母数が汚れ、オンボーディングの改善が空振りする。決済ログで先に切り分ける
- 顧客の言葉をそのまま区分にする: 「高い」を価格の問題と受け取り値引きで対応するが、実態は価値未達で翌年も解約する。事実で区分する
- 選択肢が重なっている: 「使いこなせなかった」と「効果が出なかった」を1つの選択肢にすると、CSとプロダクトのどちらの問題か分からない。排他的に作る
- 月次で集計して一喜一憂する: 月3件の増減で施策を変えると、打ち手が定着しない。四半期で見る
- 5区分すべてに同時に手を打つ: 責任部署が分散し、どれも進まない。上位2区分に絞る
- 担当者本人が解約理由を聞く: 関係を気にして本音が出ず、「体制変化」に理由が寄る。主要顧客は第三者が聞き取る
まとめ
- 解約分析は「自発的か非自発的か」の切り分けから始める。非自発的解約は決済の再試行と事前通知で機械的に減らす
- 自発的解約は、責任部署と打ち手が変わる単位で5区分(価値未達・定着不全・体制変化・競合・価格)に分け、顧客の言葉ではなく事実で判定する
- 原因×時期のクロス集計にすると、90日以内の定着不全と初回更新時の価値未達のように、打ち手が集中する場所が見える
- 上位2区分に絞って責任部署・担当者・指標を決め、四半期後に同じ集計で効果を確認する
解約率・NRR・ヘルススコアなど、この記事で使った継続指標の定義はカスタマーサクセスの用語集にまとめています。カスタマーサクセスという職種そのものの役割と、サポートとの違いはカスタマーサクセスとはを、解約対策を体制の立ち上げから進める場合はカスタマーサクセスの立ち上げ方と解約率の改善フローを参照してください。
よくある質問
解約理由の分析は何から始めればいいですか?
まず解約を「非自発的(決済失敗など)」と「自発的(顧客の意思)」に分けます。非自発的解約は決済の再試行や期限切れカードの事前通知で機械的に減らせるため、原因分析の対象から外して先に処理します。自発的解約だけを原因5区分(価値未達・定着不全・体制変化・競合・価格)と解約時期で集計すると、対策の優先順位が決まります。
非自発的解約はどれくらいの割合を占めますか?
決済プラットフォームRecurlyが公表する2026年7月データでは、SaaSの解約率は自発的2.16%・非自発的1.06%で、非自発的解約が全体の約3割を占めています。BtoBで請求書払いが中心なら比率は下がりますが、カード決済のあるサービスでは無視できない大きさです。
解約理由の選択肢はどう作ればいいですか?
1つの解約が1つの区分にしか入らないように、排他的な選択肢にします。「使いこなせなかった」と「効果が出なかった」は別の原因(定着不全と価値未達)で、責任部署も打ち手も違うため分けます。選択肢は5〜7個に絞り、自由記述欄を1つ添えて、選択肢に収まらない理由を拾います。
解約分析はどのくらいの頻度で行いますか?
解約1件ごとの理由記録は都度、集計と対策の見直しは四半期に1回が目安です。月次では件数が少なく傾向がぶれます。四半期ごとに「原因×時期」のクロス集計を更新し、上位2つの原因に対する打ち手が効いているかを、その原因の解約件数の増減で確認します。