顧客離脱を防ぐ完全ガイド：原因・離脱率の測定と改善方法

高橋ゆうこ

更新日：2026-02-04

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顧客離脱は、ビジネス成長に悪影響を与える大きな要因の一つです。業界を問わず、この指標を把握することは重要とされています。

なぜなら、顧客をどれだけ維持できているかを数値として可視化でき、経営判断や改善施策につなげやすくなるからです。

顧客離脱率の計測を始めることで、現状を正しく把握できます。さらに、この記事で紹介する方法を活用すれば、離脱を抑える具体的な改善施策の実行につなげられます。

顧客離脱とは？なぜ重要なのか？

顧客離脱

定義

顧客離脱（Customer Churn、顧客アトリションとも呼ばれます）とは、一定期間内に自社との取引やサービス利用をやめた顧客の割合を示す指標です。

例えば、サービスの解約やアカウントの閉鎖が挙げられます。また、商品やサービスの購入を完全にやめてしまうケースも含まれます。

このように、顧客離脱は売上の減少や将来的なビジネス機会の損失につながります。

既存顧客の維持は、新規顧客を継続的に獲得するよりも効率的であることが、多くの企業で共通認識となっています。

そのため、持続的な成長を目指すには、顧客離脱率を把握し、離脱を抑える方法を理解することが欠かせません。

顧客離脱率の計算式

顧客離脱率は、他の指標と同様に決まった計算式で算出できます。一般的に用いられる計算式は次のとおりです。

顧客離脱率＝（期間中に失った顧客数÷期間開始時の顧客数）×100

例えば、四半期の初めに顧客数が2,000人で、終了時に1,900人だった場合、顧客離脱率は (100÷2,000)×100＝5% となります。

この計算式を使えば、顧客離脱率を継続的に把握でき、顧客維持が健全な状態かどうかを客観的に確認できます。

業界別に見る一般的な顧客離脱率の目安

自社の顧客離脱率を算出すると、高いと感じることもあるかもしれません。しかし、顧客離脱率は業界によって大きく異なります。

そのため、自社の業界における平均的な水準を基準に考えることが重要です。以下では、顧客離脱分析の参考となる業界別の一般的なベンチマークを紹介します。

業界	顧客離脱率（年率・％）
通信業界（例：大手通信事業者）	31
SaaS	10
サブスクリプション型EC	60
金融サービス	20
B2Bサービス	5
物流	40
メディア・エンターテインメント	40
オンライン小売	25
モバイルアプリ	57
宿泊・旅行業界	18

顧客離脱の主な原因

顧客離脱を理解するには、その背景にある要因を把握しておくことが重要です。

顧客離脱率が高い場合、以下のいずれか、または複数の要因が影響しているケースが多く見られます。

オンボーディングの不十分さ：アプリやプラットフォームの価値を早期に実感できず、解約やアンインストールの要因となる。
エンゲージメント不足：接点の頻度が低く、配信内容も顧客ニーズと合致していないため、関心が薄れてしまう。
カスタマーサポートの質の低さ：対応が遅い、もしくは十分でない場合、信頼が低下する。その結果、他社サービスへ乗り換えられる可能性が高まる。
競合への乗り換え：価格や機能面で優位性のある競合サービスが登場すると、そちらへ移行されることがある。
期待値とのギャップ：広告や訴求内容への期待が高すぎる一方で、実際の利用体験がそれに見合わない。
想定外のコスト発生：手数料の追加や料金改定が不満につながり、顧客離脱率を押し上げる。

顧客離脱の種類

顧客離脱を分析する前に、離脱にはいくつかの種類があることを理解しておきましょう。

種類ごとに特徴が異なるため、顧客離脱率の分析精度を高め、適切な対策につなげることができます。

代表的な顧客離脱の種類は、以下のとおりです。

自発的離脱：顧客が意図的にサービス利用をやめるケース。サブスクリプションの解約などが該当する。
非自発的離脱：支払いエラーの繰り返しやアカウント上の問題が原因となり、結果的に離脱に至るケース。
収益ベースの離脱：プランのダウングレードや解約によって失われる収益額を示す指標。
プロダクト離脱：支払いは継続しているものの、プロダクト内での利用がほとんど見られない状態。プロダクト体験に課題があるサインといえる。
競合離脱：競合サービスへ乗り換えた顧客を対象とする離脱。

顧客離脱を減らす方法

顧客離脱を防ぐための施策

顧客離脱を抑えるためには、受動的な対応ではなく、先回りしたリテンション施策が有効です。

以下は、日常の業務フローに取り入れやすい実践的な取り組みです。

#1 プロアクティブなオンボーディング

オンボーディングは、顧客にプロダクトやアプリの価値を早期に理解してもらうための重要なプロセスです。

パーソナライズされたヒントやチュートリアル、チェックリストを用意することで、スムーズな利用開始を支援できます。

例：あるSaaSツールでは、新規ユーザー向けに7日間のメール配信を行い、主要機能の設定を段階的にサポートしている。

#2 行動ベースのセグメンテーション

顧客を一括りにして扱うのではなく、アプリの利用状況、購買履歴、一定期間利用がない状態などの行動データをもとに、顧客をグループ化することが重要です。

これにより、各顧客に適したコミュニケーションを設計でき、エンゲージメント向上や顧客維持といった具体的な成果につながります。

例：ECプラットフォームが、閲覧したものの購入に至らなかった顧客に対して、専用クーポンを配信する

#3 ロイヤルティプログラム

ロイヤルティプログラムは、長年サービスを利用してきた顧客に価値を還元するための有効な手法です。

このような特典は、登録や継続利用を検討している顧客の意思決定を後押しする役割を果たすことも少なくありません。

例：フィットネスアプリが、30日以上継続してワークアウトを記録した顧客にプレミアムコンテンツを提供する

#4 継続的な価値提供

もう一つの有効なアプローチは、顧客が自社プロダクトを評価している理由を、定期的に再認識してもらうことです。

直近の行動データをもとにしたレコメンドや、関心を持ちやすい機能・コンテンツを含むコミュニケーションを設計することが重要です。

例：学習プラットフォームが、直近の学習履歴をもとに、週次でパーソナライズされた講座をレコメンドする

#5 予測分析

顧客離脱モデルを活用することで、データの見方や活用方法が大きく変化します。

実際に解約が発生する前に兆候を把握できるようになり、適切なリテンション施策を事前に講じることが可能になります。

例：サブスクリプション型サービスが、顧客離脱の分析データをもとに、必要に応じてリテンション施策を自動的に開始する

顧客離脱を先回りして測定・モニタリングする方法

ここまで述べてきたように、顧客離脱の予測は、課題が顕在化する前に対応するための重要な手がかりとなります。

そのためには、実際の顧客離脱率だけでなく、関連する指標をあわせて継続的に追跡することが欠かせません。

特に、顧客状態を把握するうえで注目すべき主なシグナルは以下の通りです。

カスタマーヘルススコア：利用頻度、サポートへの問い合わせ数、満足度などを統合的に評価する指標
NPS／CSATの推移：顧客のブランド評価を示し、離脱の兆候を早期に把握する手がかりとなる
利用マイルストーン：重要な機能や到達点に至っていない場合、活用を妨げる要因が存在する可能性がある
離脱ポイント：顧客体験のどの段階で利用をやめているのかを把握するための指標

よくある失敗例

顧客離脱の考え方を踏まえることで、事前に回避可能な典型的なミスが見えてきます。

これらの落とし穴を排除することが、チャーン率の低下や顧客維持の強化につながります。代表的な失敗例は以下の通りです。

割引への過度な依存： 割引や特別オファーは、あくまで一時的な対処です。顧客離脱分析で明らかになった根本的な課題を解決するものではありません。
画一的なメッセージ： オーディエンスごとに特性は異なります。そのため、顧客に最も響く表現や言葉について、慎重な検討が求められます。
オンボーディングの軽視： 第一印象は非常に重要です。優れたオンボーディングは、新規ユーザーに「正しい選択をした」と感じてもらう最善の方法です。
小さな兆候の見逃し： ユーザーが実際に離脱する前には、微細な変化が現れることが少なくありません。たとえば、ログイン頻度の低下や主要な操作ステップの未完了などが挙げられます。