チャーンレートとは？ECでの出し方とリピート率との違い、休眠顧客の戻し方

「チャーンレート」で検索すると、出てくる解説のほとんどがSaaSや定期課金のサービス向けです。解約した人を数えて、期首の顧客数で割る。計算はそれで終わります。

ところが、1回ずつ買ってもらうECには「解約」がありません。最後に買ってから3か月たったお客様は、もう離れてしまったのか、次に買うまでの間が空いているだけなのか。ここを決めないまま計算すると、数字は出ても、何の判断にも使えません。

この記事では、単発購入のECでチャーンレートをどう定義して出すか、リピート率との違い、Shopifyのレポートでの見方、休眠顧客を戻す順番をまとめます。Shopifyのレポート名は、2026年10月時点のShopifyヘルプセンター（日本語版）に合わせています。

チャーンレートとは？

チャーンレート（churn rate）は、一定の期間に離れていった顧客の割合です。日本語では解約率や離脱率と呼ばれます。

チャーンレート ＝ 期間中に離脱した顧客数 ÷ 期首の顧客数

期間中に新しく増えた顧客は、分子にも分母にも入れません。新しい顧客を入れると、集客が増えた月ほどチャーンレートが低く見えてしまうためです。

反対の数字が継続率で、上の例なら継続率は95%です。

単発購入のECには「解約」がない

SaaSや定期購入では、お客様が解約の手続きをした時点で、離脱がはっきり分かります。こうしたビジネスを「契約型」と呼びます。

単発購入のECは「非契約型」です。お客様は解約の手続きをせず、ただ買わなくなります。マーケティングの研究でも、非契約型のビジネスでは、関係が終わった顧客と、長く間が空いているだけの顧客を見分けにくい、という点が前提として扱われています（Fader, Hardie, Shang, 2010）。

そのため、単発購入のECでチャーンレートを出すときは、最後の購入から何日たったら離脱とみなすかを、先に自分で決める必要があります。この日数で、チャーンレートの数字は大きく変わります。

離脱とみなす日数は、購入間隔から決める

よく見かけるのは、「最終購入から半年〜1年たったら休眠顧客」という目安です。ただ、これは商品の購入間隔を考えない一般論です。1か月で使い切るサプリメントと、年に1回買う季節の商品では、同じ半年でも意味がまったく違います。

研究では、顧客の平均的な購入間隔とそのばらつきから「活動している範囲」を決め、その範囲を越えたことを、呼び戻す施策を打つ合図にする、という考え方が検証されています（Holtrop & Wieringa, 2023）。実務に落とした手順を、先に図で示します。

手順は、次のとおりです。

1. 2回以上買った顧客について、1回目から2回目の購入までの日数を出す
2. 日数を短い順に並べる
3. 大半の人（たとえば8〜9割）が2回目を買っている日数を、目安にする

たとえば、2回目を買った人の9割が60日以内に買っていたなら、「最終購入から60日たっても買っていない人」は、通常の間隔から外れ始めている、と見なせます。何割で線を引くのが正しいかの決まった答えはありません。線を短くすると、間が空いているだけの人まで離脱に数え、長くすると気づくのが遅れます。

表の右の列は、ULTROが支援先で日数を決めるときの考え方です。商品によっては、チャーンレートそのものが合わないこともあります。

リピート率とは、見ているものが違う

チャーンレートと混同しやすいのが、リピート率です。

初回から2回目への進み方は、F2転換率とは？で詳しく書いています。リピート率で2回目までを見て、チャーンレートでそのあと離れていく人を見る、という分担にすると、どこに手を打てばいいかがはっきりします。

ULTRO NOTES｜CRMF2転換率とは？計算方法と、Shopifyでの出し方・上げ方F2転換率は、初回購入したお客様のうち2回目の購入に進んだ割合です。計算の前に決める分母と期間、リピート率との違い、Shopifyの顧客セグメントとコホート分析での出し方、商品別・流入元別に分解して上げる手順をまとめます。

定期購入のチャーンレート

定期購入の商品は契約型なので、SaaSと同じ考え方で出せます。

定期購入のチャーンレート ＝ 期間中に解約した契約の数 ÷ 期首の有効な契約の数

Shopifyの定期購入アプリの分析では、期間中の解約件数（Canceled subscriptions）や有効な契約の数（Active subscriptions）は出ますが、解約率そのものは出ません。計算は自分で行います。

注意したいのは、有効な契約の数に、一時停止やスキップ中の契約が含まれている点です。一時停止を「まだ契約中」として分母に入れるか、離脱しかけている契約として別に数えるかは、先に決めておきます。決めずに月ごとに扱いが変わると、推移を比べられません。

全体の平均ではなく、契約の長さで分けて見る

『サブスクリプションで売上の壁を超える方法』は、解約を契約の長さで分けて見ることを勧めています。例として挙げられているのは、契約から3か月までを「新規」、3〜6か月を「中堅」、6か月を超えたら「ベテラン」とする分け方です。新規の解約は使い方が分からず定着しなかったため、中堅以上の解約には明確な理由があることが多く、打ち手が変わる、というのが本の主張です。解約率は契約の初期が高いので、入会した時期や経路ごとに見ることも勧めています。

同じ本には、小さく見える解約率の怖さを示す計算も載っています。週1%の解約でも、1年で約41%が離れます（0.99の52乗が約0.59）。月や週の解約率は、1年に直して見ると重さが分かります。

Shopifyで離れかけている顧客を見る

Shopifyには「チャーンレート」という名前のレポートはありません。ただ、アナリティクスのレポートの「顧客管理」にあるレポートで、近いものが見られます。

Shopifyのヘルプによると、リピーターかどうかは、レポートの期間ではなく、全期間の注文履歴で決まります。また、「新規顧客とリピーターの比較」ではリピーターを「注文履歴にすでに1件以上の注文が含まれているお客様」、「リピーター」のレポートでは「注文履歴に2件以上の注文が含まれるすべてのお客様」としていて、レポートによって定義の書き方が違います。数字を比べるときは、同じレポート同士で比べます。

RFM顧客分析の「離脱の危機」「離脱寸前」「休眠中」

離れかけている顧客を探すのに一番使いやすいのが、RFM顧客分析です。11のグループのうち、最近の購入がない人のグループは次のとおりです。

Rは最後の購入からの経過日数、FMは購入回数と購入額のスコアです。このグループの人数を月ごとに記録しておくと、チャーンレートの代わりの推移として使えます。RFM顧客分析の画面の見方は、RFM分析とは？にキャプチャ付きでまとめています。

ULTRO NOTES｜CRMRFM分析とは？ECでのやり方とShopifyの標準機能RFM分析は、最終購入日・購入回数・購入金額の3つでお客様を分ける手法です。ランクの基準を固定の数字で決めない理由、Shopifyが標準で出す11のRFMグループの見方、グループ別の打ち手、セグメントを配信や割引に使う手順をまとめます。

期間ごとの離脱率として正確に出したいときは、顧客データ（最終購入日、注文回数）を書き出して、前の節で決めた日数で計算します。

「平均」「目安」の数字に注意する

チャーンレートの解説記事には、よく次のような数字が出てきます。

• 月3〜10%が平均
• 中小企業は月3〜7%、大企業は月0.5〜1%
• 業界別に、消費財・小売は5.5%
• ECは6〜10%が適正

上の3つは、SaaSの企業規模別のデータや、定期課金サービスの調査が元になっています。最後の「ECは6〜10%」は、確認した範囲では出典が示されていませんでした。どれも、単発購入のECにそのまま当てはめられる数字ではありません。

単発購入のECのチャーンレートは、前の節で決めた日数で大きく変わります。他社の数字と比べるより、自社の同じ定義で、月ごとにどう動いているかを見るほうが判断に使えます。

休眠顧客の戻し方

離れかけている顧客が分かったら、次は戻す手順です。ここからは、ULTROが支援先で使っている順番です。先に図で示します。

1. 戻す相手の順番を決める

全員に同じ連絡をするのではなく、戻ったときの売上が大きい人から手を付けます。RFM顧客分析なら、「離脱の危機」と「以前のロイヤルカスタマー」が先です。過去にたくさん買ってくれていた人ほど、戻ったときの売上が大きく、こちらの連絡も読んでもらえる可能性が高いためです。

「休眠中」（購入回数も購入額も低い人）は、人数は多くても、戻ったときの売上は小さくなりがちです。費用をかける前に、ほかのグループと分けて考えます。

2. 連絡のタイミングは、購入間隔で決める

前の節で決めた日数を過ぎたあたりが、連絡のタイミングです。それより早いと、まだ買うつもりだった人に値引きを出すことになり、遅いと、他の店で買う習慣ができてしまいます。

メール配信ツールのKlaviyoには、注文の回数と間隔から、顧客ごとの離脱のしやすさを予測する機能があります。ただし、注文した顧客が500人以上いること、180日以上の注文履歴があることなど、予測が表示される条件があります。条件を満たさない規模のストアでは、購入間隔の日数で決めるほうが確実です。Klaviyoの全体像はKlaviyoとは？に書いています。

ULTRO NOTES｜CRMKlaviyoとは？料金の見方とShopifyでの使いどころKlaviyoとは何かを、2026年に作り直された料金体系から整理します。Shopifyの標準機能でどこまでできるか、それでもKlaviyoを選ぶ判断軸、日本で配信を通すために必要な設定までまとめました。

3. 値引きより先に、買う理由を出す

戻すための連絡が、毎回クーポンになってしまうのはよくある失敗です。値引きで戻った人は、次も値引きを待つようになります。値引きの前に出せるものは、次のとおりです。

• 前に買った商品の使い切りの時期の案内、詰め替えや買い足しの提案
• 新商品や、前に買った商品と合わせて使える商品
• 使い方やお手入れの情報

値引きを使うのは、ここまでで反応がなかった人に絞ります。

『サブスクリプションで売上の壁を超える方法』も、利用が減ったからといって一律にセールをするのは間違いで、利用が減っていない人にまで値引きすることになる、と書いています。

定期購入の場合は、使い切りの案内に注意が要ります。『LTVの罠』によると、健康食品や化粧品の定期便で最も多い解約の理由は、使い忘れて商品がたまることでした。飲み忘れを防ぐための電話やカレンダーを送ったところ、たまっていることを思い出させて、かえって解約を招いたそうです。ここからはULTROの判断ですが、上の「使い切りの時期の案内」は単発購入の商品向けで、定期購入では、使い始めるまでを手伝う内容を先に厚くします。

4. 連絡しない人と比べて、効果を測る

休眠顧客に連絡して何人か戻ってきても、その人たちが連絡がなくても戻ってきていたなら、効果はありません。対象の一部（たとえば1割）を無作為に選んで連絡せずに残しておき、連絡した人と戻ってきた割合を比べます。この差が、連絡で戻せた分です。

メールのほかに、広告で戻す方法もあります。Meta広告なら、離れかけている顧客のリストをカスタムオーディエンスにして配信できます。方法はリターゲティング広告とは？にまとめました。

ULTRO NOTES｜広告運用リターゲティング広告とは？仕組みとECでの設定、Cookie規制のいまリターゲティング広告は、サイトを訪れた人にもう一度広告を出す手法です。仕組み、ECでのリストの分け方、Google 広告とMeta広告での設定、P-MAXでの扱い、Chromeの方針撤回後のCookie規制の現状をまとめます。

よくある勘違い

「SaaSの平均と比べて、うちのチャーンレートは高い」。 単発購入のECと契約型のSaaSでは、離脱の定義が違います。比べても意味がありません。

「期間中に増えた新規顧客も分母に入れる」。 集客が多い月ほど、チャーンレートが低く見えます。分母は期首の顧客数です。

「半年買っていなければ休眠顧客」。 購入間隔が1か月の商品なら半年は遅すぎ、年1回の商品なら早すぎます。日数は自社の購入間隔から決めます。

「休眠顧客にはクーポンを送ればいい」。 値引きで戻った人は値引きを待つようになります。戻ったかどうかも、連絡しない人と比べないと分かりません。

休眠顧客の分け方から、連絡の設計、効果の測り方までを毎月の改善として回す支援は、攻めの保守で行っています。

参考にした情報

• 顧客レポート（Shopifyヘルプセンター）
• Shopify Subscriptions analytics（Shopify Help Center）
• Understanding Klaviyo’s predictive analytics（Klaviyo Help Center）
• サブスクリプションで売上の壁を超える方法（西井敏恭）
• LTV（ライフタイムバリュー）の罠（垣内勇威）
• Fader, P. S., Hardie, B. G. S., & Shang, J. (2010). Customer-Base Analysis in a Discrete-Time Noncontractual Setting. Marketing Science, 29(6), 1086–1108.
• Holtrop, N., & Wieringa, J. E. (2023). Timing customer reactivation initiatives. International Journal of Research in Marketing, 40(3), 570–589.
• Shopifyのヘルプは2026年10月9日に日本語版で確認しました