解約率

解約率（離反率とも呼ばれる）は、特定の期間にグループから離脱する個人またはアイテムの割合を測る指標です。これは、企業がサポートする顧客の定常レベルを決定する 2 つの主要な要因の 1 つです。 ^{[説明が必要]}

チャーンは、契約顧客ベースのビジネスに広く適用されています。例としては、携帯電話ネットワークや有料テレビ事業者が使用する加入者ベースのサービスモデルがあります。この用語は、多くの場合、ターンオーバーと同義です。たとえば、ピアツーピアネットワークの参加者のターンオーバーなどです。チャーン率は、顧客生涯価値モデリングへの入力であり、マーケティングミックスモデリングを使用してマーケティング投資収益率を測定するために使用されるシミュレーターの一部になることがあります。^{[1]この用語は、}バターチャーンでクリームをかき混ぜるイメージに由来しています。

顧客ベースに適用された場合、解約率は、一定期間内にサプライヤーを離れる契約顧客または加入者の割合です。顧客の不満、競合他社のより安価でより良いオファー、競合他社によるより成功した販売およびマーケティング、または顧客ライフサイクルに関連する理由を示す場合があります。

解約率は、平均顧客寿命の概念と密接に関係しています。たとえば、年間解約率が 25 パーセントの場合、平均顧客寿命は 4 年です。年間解約率が 33 パーセントの場合、平均顧客寿命は 3 年です。解約率は、顧客がサプライヤーを変更しないようにする障壁 (契約拘束期間、独自の技術の使用、付加価値サービス、独自のビジネス モデルなど) を設けるか、ロイヤルティ プログラムなどの顧客維持活動を行うことで最小限に抑えることができます。消費者がサービスを中止したが、同じ年内に再開した場合など、解約率は誇張される可能性があります。したがって、「総解約率」(絶対的な切断数の合計) と「純解約率」(加入者またはメンバーの全体的な損失) を明確に区別する必要があります。2 つの指標の違いは、同じ期間に加入した新規加入者またはメンバーの数です。サプライヤーは、損失リーダーの「導入特別プラン」を提供すると、一部の加入者がサインオンした後、サービスを失効させ、その後、現在の特別プランを継続的に利用するために再度サインオンするため、解約率の上昇や加入者の乱用につながる可能性があることに気付く場合があります。

加入者や顧客について話すとき、「存続率」という表現は、1 から解約率を引いた値を意味するために使用されることがあります。たとえば、加入者のグループの場合、年間解約率 25 パーセントは、年間存続率 75 パーセントと同じです。どちらも、顧客存続期間が 4 年であることを意味します。つまり、顧客存続期間は、その顧客の予測解約率の逆数として計算できます。顧客のグループまたはセグメントの場合、顧客存続期間 (または在籍期間) は、総解約率の逆数です。したがって、顧客存続期間の分布のゴンペルツ分布モデルは、解約率の分布も予測できます。

顧客基盤が急速に拡大している企業（BCG マトリックスの問題児段階またはスター段階にあるデジタル メディア企業など）の場合、特定の年に顧客基盤全体の何パーセントが解約したか（2010 年全体の加入者基盤の何パーセントが解約したか）に関する統計分析と、特定の顧客コホートの解約率との間で混乱が生じる可能性があります。たとえば、特定の月（たとえば 2010 年 1 月）に加入した顧客のうち、2011 年 1 月までに何人が解約したかを調べます。急速に拡大している集約された顧客基盤の解約率を調べると、コホート ベースの計算方法に比べて、実際の解約率が過小評価されます。コホート ベースの計算方法では、生存率と平均顧客寿命も計算できますが、集約的な計算方法では、これら 2 つの指標を計算することはできません。

デロイトの研究者は、ソーシャルネットワーク分析は解約率を計算するのに適したツールであると主張している。^[2]

近年、大手小売業者やサービスプロバイダーにとって、顧客離脱率を計算する手段としてAIや機械学習を使用することがますます一般的になってきている。 ^[3]

「ローテーション チャーン」というフレーズは、顧客が解約してすぐに再加入する現象を説明するために使用されます。これは、プリペイド携帯電話サービスでよく見られる現象で、既存の顧客が現在のプロバイダーから新しいサブスクリプションを取得して、新規顧客のみが利用できる特別オファーを利用することがあります。

ほとんどの場合、解約は顧客がサービスに不満を持っていることを示しているとみなされます。しかし、ヘルスケアサービス、減量サービス、オンラインデートプラットフォームなど、約束どおりのサービスを提供する一部の業界では、解約は肯定的なシグナルと見なされます。^[4]

一部の研究者は、不満だけで顧客が離れていくという単純な仮定に異議を唱え、より微妙なアプローチを求めている。^[5]

• 離職率（雇用）
• 顧客離れ
• 顧客維持

• ベリー、リノフ、マイケルJA、ゴードン S. (2000)。『データマイニングの習得: 顧客関係管理の芸術と科学』。ジョン ワイリー アンド サンズ。ISBN 0-471-33123-6。
• モバイル通信業界の解約に関する Cached Insight の論文。