Cancellation Intelligence

解約分析ダッシュボード

－件
スタッフ表示設定 クリックで非表示切替
〜
解約総数
－
指名解約
－
フリー解約
－
最多解約スタッフ
－
月別解約数トレンド
スタッフ別解約数 上位15名
スタッフ別詳細一覧
スタッフ： 月：
解約理由の内訳
顧客セグメントの内訳
月別 解約理由トレンド
⚡ 早期解約 × 指名転換 分析
早期解約者のうち何%が「指名転換できないまま辞めた」か。指名転換は早期解約防止の最重要施策。
利用月数別 解約数（指名 vs フリー）
早期解約者(3ヶ月以内)のフリー率 月別推移
💡 重要示唆
・3ヶ月以内の早期解約者の約3人に2人(65.9%)がフリー（指名転換できていない）
・1ヶ月以内なら66.8%がフリー。来店2-3回目までの指名転換が早期解約防止のカギ
・利用月数が長くなるほどフリー率は下がる傾向 → 「指名できた人は続く」構造が明確
・2026年の最新トレンドでは早期解約フリー率が80%超に悪化中（要警戒）
アクション提案： ① 初回〜3回目までに「お気に入りスタッフ」を作る導線　 ② 初回担当の指名促進トーク強化　 ③ 担当者継続予約のレコメンド機能
スタッフ表示設定　クリックで非表示切替
〜
優先度スコア：スタッフ不満解約（直近1回のみ）× 2　＋　解約総数 × 0.3　＋　指名率75%未満ボーナス　＋　指名率下落ペナルティ
指名率データ：スタッフKPI 2025年8月〜2026年3月
不満解約数 TOP10（直近1回担当のみ）
指名率 推移（8ヶ月）
視察・教育 優先度ランキング
セグメント別 会員数推移
セグメント遷移 月別推移
🔒 Sブロック運用（2026年4月10日開始）― 過剰利用（S）ユーザーに対し予約枠を制限する施策の効果検証
S→B- 遷移率 推移（ブロック前後）
4月ブロック対象81名の翌月（5月）セグメント
「予約が取りにくい」解約数 月別推移
予約取りにくい解約 by 店舗 TOP10
予約取りにくい解約者の前回セグメント（2026年）
🚨 B-警戒ボード（解約予備軍の動向）
B-=「5ヶ月以上利用してるのに直近30日で2回未満しか来店してない」長期エンゲージメント低下層。解約予備軍。
B-への流入経路（月別 積み上げ棒グラフ）
A→B-転落者の翌々月「A復帰率」
B-人数 vs B-からの解約率（解約せず滞留してないか？）
⚠ 重要示唆
🔍 B-急増の真の原因
  • A→B-転落が最大の流入源（264名/4月、過去最高）
  • Sブロック流入(81名)の3倍以上がA→B-から
  • =「乗ってる人」のエンゲージメントが落ちている
  • 仮説：予約取りにくさ・担当者異動・体験低下
⏰ 解約数の減少は危険信号？
  • B-→解約率: 11月65% → 5月6%に急減
  • 同時にB-人数: 447 → 695に急増
  • =「解約せず滞留」状態 → 時限爆弾の可能性
  • リードタイム経過後に一気に解約に向かう懸念
急務アクション： ① A→B-転落者への即時フォロー（来店促進、担当者再アサイン）　 ② B-滞留者の再エンゲージメント施策　 ③ 予約取りやすさの改善（根本原因の可能性）
🔄 真の解約リスク分析（前回セグメント別）
「解約直前セグ」だとB-に偏るのは当然。前月のセグメントで見ることで、実際の解約予兆セグメントが見える。
セグメント別 月次解約リスク率（前月→翌月解約%）
解約者の前回セグメント 月別推移（積み上げ）
💡 視点の修正：本当の解約源
❌ これまでの誤解
  • 「B-→解約83%」← 直前状態だから当然
  • 「Sブロック=解約削減」← 効果は限定的
  • 「B-を減らす」← 通過点を見ているだけ
✅ 正しい捉え方
  • C層が最大の解約源（リスク 1.79%）
  • B層も高リスク（1.22%）= 育成失敗
  • S・Aは低リスク（0.45%）＝守るべき層
🎯 真の解約削減アクション： ① C層への即時介入（2回目来店促進・ライトメニュー提案）　 ② B層の育成プログラム強化（A入りリズム作り）　 ③ Sブロックは「予約改善」専門施策として継続