チャーン予測とは

チャーン予測とは、過去の顧客データを機械学習で分析し、近いうちに解約・離反しそうな顧客を前もって見つけ出す手法です。「チャーン（churn）」は顧客がサービスをやめて離れていくことを指す言葉で、解約予測・顧客離反予測とも呼ばれます。すでに辞めた人を数える「解約率」とは逆に、これから辞めそうな人をあらかじめ見つけるのが狙いです。

チャーン予測の仕組み

仕組みの中心にあるのは、一人ひとりの顧客に「解約しそうな度合い」を点数（確率スコア）でつけるという考え方です。利用頻度、契約してからの期間、問い合わせの回数といった過去のデータを機械学習に学ばせ、「辞める／辞めない」の2択をAIに当てさせます。この2択を当てる仕組みは、専門的には二値分類と呼ばれます。

興味深いのは、何が解約のサインになるかがデータから見えてくる点です。たとえばある通信会社の例では、カスタマーサポートへの問い合わせ回数が多い顧客ほど、解約に近いという傾向が浮かびました。人の勘では見落としがちな兆候を、特徴量として拾い上げてくれるわけです。

解約率との違い

よく混同されるのが「解約率（チャーンレート）」との違いです。解約率は「すでに何%が辞めたか」を振り返る数字で、起きてしまった結果を測る後ろ向きの指標になります。一方のチャーン予測は、「これから誰が辞めそうか」を先回りで言い当てる前向きの取り組みです。結果を数えるか、未来に手を打つか。ここが両者の分かれ目でしょう。

ビジネスでの使われ方

サブスクリプション、SaaS、通信、金融など、継続課金で成り立つビジネスと相性がよい手法です。使い方の基本は、解約しそうと判定された顧客に先回りで手を打つこと。割引を案内したり、つまずいている使い方をサポートしたりして、離れる前に引き留めます。新規のお客様を一から獲得するより、いまいるお客様に残ってもらうほうが安く済むケースが多いからです。ハーバード・ビジネス・レビューが2014年に取り上げた試算では、顧客の維持率を5%高めると利益が25〜95%増えるという結果も示されています。

ただし、引き留めの連絡が裏目に出ることもあります。放っておけば残ったはずの顧客に「解約」を思い出させ、かえって離反を後押ししてしまう。「そっとしておいたほうがよい顧客」まで掘り起こさない見極めが、運用では欠かせません。誰が辞めそうかを当てるだけでなく、声をかけて気持ちが動く相手を選ぶ視点が、近年は重視されています。

チャーン予測に関するよくある質問

チャーン予測と解約率（チャーンレート）は何が違いますか？

解約率はすでに何%の顧客が辞めたかを振り返る後ろ向きの数字です。チャーン予測は、これから誰が辞めそうかを先回りで言い当てる前向きの取り組みで、手を打つ相手を見つけるために使います。

チャーン予測が当たれば、解約は必ず減らせますか？

そう単純ではありません。引き留めの連絡が、放っておけば残ったはずの顧客に解約を意識させ、かえって離反を招くこともあります。誰が辞めそうかだけでなく、声をかけて気持ちが動く相手を見極めることが重要です。

どんな会社がチャーン予測を使っていますか？

サブスクリプション、SaaS、通信、金融など、継続課金で成り立つビジネスと相性がよい手法です。新規獲得より既存顧客の維持のほうが費用を抑えやすいため、引き留め施策の入り口として使われます。