定期件数や MRR が下がった理由を、新規と既存、ブランド、獲得経路へ順に分けて確かめる。解約と休眠を切り分け、戻ってきそうな顧客を金額で見積もる。TARS（ターズ）なら、CRM の担当者が SQL を書かずに、聞きながら分析を深められます。
MRR や定期契約数の増減は見えています。でも理由をセグメントやコホート、獲得経路まで分けるには、そのたびにクエリが要ります。
コホート別の継続率や前年同月比は、分析者の手作業に頼っています。毎月は見られていません。
解約した人と、出荷を止めたまま戻っていない人を分けて見られていません。割引で獲得した顧客が続いているのかも分かりません。
月次の業績レビューから、解約と休眠の切り分け、施策の方針の組み直しまでを、1本の会話で進めた例です。
2026年5月の業績を前年同月と比べますね。売上・定期契約・解約のテーブルを確認します。
| 指標 | 2026年5月 | 前年同月 | 変化 |
|---|---|---|---|
| 売上 | ¥128.4M | ¥123.2M | +4.2% |
| 定期契約件数 | 24,180 | 24,620 | −1.8% |
| 新規の定期契約 | 1,420 | 1,333 | +6.5% |
| 解約 | 980 | 875 | +12.0% |
| 休止 | 640 | 621 | +3.1% |
解約・休止を継続月数別に分け、前年同月の構成比と比べますね。「休眠」の定義は、ナレッジに登録されている「最終出荷から13ヶ月以上あいた定期会員」を使います。
| 継続月数 | 件数 | 構成比 | 前年同月の構成比 |
|---|---|---|---|
| 1〜3ヶ月 | 615 | 38% | 31% |
| 4〜6ヶ月 | 356 | 22% | 20% |
| 7〜12ヶ月 | 292 | 18% | 21% |
| 13ヶ月以上 | 357 | 22% | 28% |
解約（定期を解除した人）と休眠（13ヶ月以上未出荷で定期を保持している人）を分け、休眠は LTV 帯別に見込みを出します。復帰の見込み売上は、過去2年の復帰率と復帰後の平均単価から計算します。
| LTV 帯 | 人数 | 見込み復帰売上 | 定期を保持 |
|---|---|---|---|
| 〜3万円 | 1,240 | ¥2.1M | 18% |
| 3〜10万円 | 860 | ¥4.3M | 31% |
| 10万円〜 | 310 | ¥3.9M | 46% |
都度購入での活性化を前提に整理し直します。対象は「定期を保持したまま休眠の 2,410 人」と「定期を解除して 6ヶ月以内の 860 人」です。直近の購買では小容量の商品 A の反応が高く、都度購入のオファーなら商品 A と B が候補になります。
定期の追加契約を勧めるのは、都度購入で 2回目の購買があった人に絞るのが現実的です。過去2年では、2回目の購買があった人の 27% がその後3ヶ月以内に定期を追加しています。
数値は架空のデータです。
回答には、参照したテーブルと実行した SQL、思考プロセスの要約が付きます。AI の回答は誤ることがあるため、根拠をその場で確かめられる形にしています。TARS の提案に業務の勘で反論すると、その前提で対象と商材を整理し直します。1万行までの結果は全体の統計（外れ値を含む）や続きの行で確かめられ、次の質問でも同じ結果を使います。
「休眠」「新規」「継続率」の定義を一度登録すると、以後の集計はその定義でそろいます。登録は会話の中で TARS が提案し、承認したものだけが使われます。
承知しました。この内容を学習候補として保存できます。
カードの文言は製品の表示に合わせています。登録後は「次回以降の分析で参照します」と返ります。
計算カラムで継続率を式として定義し、ピボットのヒートマップに置くと、どの獲得月のどの経過月で離脱が定着するかが一目で分かります。
SUM([継続]) ÷ SUM([対象]) で継続率を定義します。KPI・ピボット・グラフで同じ定義です| 獲得月 | 1ヶ月 | 2ヶ月 | 3ヶ月 | 4ヶ月 | 5ヶ月 | 6ヶ月 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026年1月 | 100% | 82% | 71% | 64% | 60% | 58% |
| 2026年2月 | 100% | 84% | 73% | 66% | 61% | — |
| 2026年3月 | 100% | 80% | 68% | 59% | 55% | — |
| 2026年4月 | 100% | 86% | 76% | — | — | — |
| 2026年5月 | 100% | 85% | — | — | — | — |
数値は架空のデータです。3月に獲得した人は 3〜4ヶ月目の落ち込みが大きい、のような山が見えます。
| データ | 条件 |
|---|---|
| 定期契約・出荷・解約・休止の履歴 | 御社の DWH に入っていること。基幹システムや EC カートからの取り込みは、導入時にご相談ください。 |
| 顧客属性・セグメント | 同上。社内のセグメント定義（ロイヤル、ライトなど）はナレッジに登録すると、その呼び方で聞けます。 |
| 初回獲得の経路（媒体・商品・キャンペーン） | 同上。解約の要因を獲得経路まで遡るのに使います。 |
| DWH | BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift、Amazon Athena のいずれか。1つの組織につき1つを接続します。 |
DWH がない場合は、データ基盤の構築から始める形をご案内しています。料金・導入の流れをご覧ください。
「MRR が下がった理由は」という問いから、新規と既存、ブランド、獲得経路へと対話で順に分解。コホート別の推移や前年同月比を SQL を書かずに依頼し、解約と休眠を切り分けて復帰の余地まで検討しています。
事例を読むほかの質問は FAQ にまとめています。