サブスクリプション型・継続課金型のビジネスにとって、新規顧客の獲得と同じくらい重要なのが「既存顧客にどれだけ長く使い続けてもらえるか」です。
- どんな顧客が解約しやすいのか
- 契約形態やサービス内容は解約率にどう影響するのか
- どこに手を打てば解約を減らせるのか
といった問いに答えるヒントは、契約・利用データの中に眠っています。
今回分析したのは、外部公開されている Kaggle（カグル）の通信会社（電話・インターネット）の顧客7,043件分のデータです。
Power BIで1ページのダッシュボードに整理してみると、解約の起きやすさは
「契約形態」「在籍期間」「サービスの使い方」「支払い方法」という、
比較的少数の切り口にはっきりと表れていることがわかりました。
全体像：顧客7,043件のうち、26.5%が解約
- 総顧客数：7,043件
- 解約数：1,869件
- 全体解約率：26.5%
- 平均月額料金：10,362円
- 平均契約期間：32.4ヶ月
解約した顧客と継続している顧客を比べると、その差はより鮮明になります。
区分：平均月額料金：平均契約期間
- 解約：11,911円：18.0ヶ月
- 継続：9,802円：37.6ヶ月
解約した顧客は、継続している顧客よりも月額料金が高く、契約期間が短い傾向にあります。
「料金の高さ」と「在籍の浅さ」が、解約の二大シグナルになっていそうです。
契約形態別に見ると、解約リスクは「月単位契約」に集中している
- 月単位 ：42.7% 3,875件
- 1年契約：11.3% 1,473件
- 2年契約： 2.8% 1,695件
月単位契約の解約率は42.7%と、2年契約（2.8%）の実に15倍以上です。
契約形態は、解約率にもっとも大きな影響を与える要因だと言えます。
長期契約への移行を促す施策は、解約防止のもっとも直接的なレバーになります。
在籍期間が短いほど、解約率は跳ね上がる
在籍期間帯： 解約率
- 0-12ヶ月：47.4%
- 13-24ヶ月：28.7%
- 25-48ヶ月：20.4%
- 49-60ヶ月：14.4%
- 61ヶ月以上：6.6%
契約から1年以内の顧客の解約率は47.4%と、ほぼ2人に1人が離脱しています。
一方で5年（61ヶ月）以上利用している顧客の解約率は6.6%まで下がります。
「最初の1年をどう乗り越えてもらうか」が、長期的な解約率を左右する分かれ道になっています。
サービスの使い方は、解約率と強く連動する
インターネットサービスの種類別では、光回線（フィバー）契約者の解約率が41.9%と、
DSL（19.0%）やインターネット未契約（7.4%）に比べて突出して高くなっています。
インターネットサービス：解約率：件数
- 光回線：41.9%：3,096件
- DSL ：9.0%： 2,421件
- なし ：7.4%：1,526件
さらに、インターネットを契約している顧客に絞って「セキュリティ・バックアップ・サポート・
ストリーミングなどの追加サービスをいくつ使っているか」で見ると、はっきりした傾向が見えます。
追加サービス利用数：解約率
- 0個：52.2%
- 1個：45.8%
- 2個：35.8%
- 3個：27.4%
- 4個：22.3%
- 5個：12.4%
- 6個：5.3%
追加サービスを1つも使っていない顧客の解約率は52.2%である一方、6個すべて使っている顧客では
5.3%まで下がります。追加サービスの利用は、単なるオプション売上ではなく、
顧客の定着（ロイヤルティ）そのものに直結していると考えられます。
支払い方法別では、「電子小切手」利用者の解約率が突出
支払い方法 ：解約率： 件数
- 電子小切手：45.3% ：2,365件
- 郵送小切手：19.1%：1,612件
- 銀行振替（自動）：16.7%：1,544件
- クレジットカード（自動）：15.2%：1,522件
自動引き落とし系（銀行振替・クレジットカード）の解約率は15〜17%程度に収まっているのに対し、
電子小切手の解約率は45.3%と際立って高くなっています。支払い方法そのものが解約の原因という
よりも、「都度の手続きが必要な支払い方法を選ぶ顧客は、サービスへのロイヤルティが
そもそも低い」傾向の表れと見るのが妥当でしょう。
このデータから比較的はっきり言えそうなこと
1. 解約リスクは「契約形態」と「在籍期間」に集中している — 月単位契約・契約1年未満の顧客は、
それぞれ解約率42.7%・47.4%と、他のセグメントと比べて突出して高い。
2. サービスの使い方が定着度を映す — 追加サービスの利用数が多いほど解約率は一貫して
下がり（52.2%→5.3%）、光回線のような主力サービス単体の契約は解約に直結しやすい。
3. 支払い方法・請求方法は「ロイヤルティの代理指標」になりうる — 自動引き落とし・長期契約を
選んでいる顧客ほど解約率が低く、契約条件の見直しは解約防止策として有効に働きやすい。
データを「現状把握」から「行動のヒント」へ
「全体の解約率は26.5%」という数字だけでは、次に何をすべきかは見えてきません。
しかし契約形態・在籍期間・サービス利用状況・支払い方法という複数の切り口をPower BIで
重ね合わせることで、
- 月単位契約の顧客に、長期契約への切り替えメリットをどう訴求するか
- 契約初年度の顧客に、どんなオンボーディング・フォローを行うか
- 追加サービスのクロスセルを、解約防止施策としてどう位置づけるか
- 電子小切手など都度払いの顧客に、自動引き落としへの移行をどう促すか
といった、具体的な打ち手につながる優先順位が見えてきます。
Power BIで可視化すると、解約データは「結果の集計」ではなく「次に何をすべきか」を示す
地図になります。UDATA株式会社では、Power BIを活用したデータ可視化・ダッシュボード設計・
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