カスタマーサクセスにおけるKPI設定の必要性とは？
カスタマーサクセスでは、複数のKPIをどう組み合わせて設計するかが成果を左右します。ここでは、「結果指標」と「先行指標」それぞれの役割や、AIなどの影響による顧客行動の変化を踏まえたKPI設計の必要性を整理します。
結果指標と先行指標の組み合わせが重要
結果指標とは過去の行動の結果を表す数値であり、先行指標とは将来の成果を予測する指標のことです。カスタマーサクセスでは、これら2つの指標を組み合わせることで解約予兆を早期に察知し、施策効果を最大化できます。
結果指標だけでは対応が後手に回る
解約率やLTVなどの結果指標は、結果を映す指標です。施策実施後の効果検証では重要な指標ですが、数値が動いた時点ではすでに変化が起きているため、結果指標だけを見ていると対応が後手に回りやすくなります。
例えば解約率は、一定期間に顧客がサービスを解約した割合を示す代表的な結果指標です。解約が数値に表れる頃には、すでに顧客の離脱が進んでいることも少なくありません。
そこで、顧客の状態を先に捉える先行指標を組み合わせると、変化が起きる前に手を打てるようになります。
先行指標で解約の予兆を先回りする
先行指標とは、将来の成果を予測する手がかりとなる指標のことです。先行指標を用いると、解約の兆候を早い段階で捉え、能動的に支援できます。
例えば、ヘルススコアや製品利用率、オンボーディング完了率などです。これらは顧客の利用状況や定着度を映すため、解約の予兆を早期に把握できます。
結果を示す結果指標と、予兆を示す先行指標を組み合わせることが、後手の対応から抜け出す第一歩になります。
AI時代に顧客の行動が変化している
AIの普及により、顧客が捉えるべき行動が変化しています。顧客はChatGPTやGeminiなどのAIチャットツールや、公式サイトのヘルプページなどをもとに、自力で情報を得て解決する場面が増えているためです。
実際に、HubSpotが実施した「日本のカスタマーサービスに関する意識・実態調査2026」では、問い合わせ前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みると回答した方の割合が88.3％に上りました。
そのため、有人対応の前段にある自己解決の状況を把握するなど、顧客一人ひとりの行動データを捉えたKPI設定が求められます。
カスタマーサクセスで見るべきKPI12項目
カスタマーサクセスのKPIは、結果を示す結果指標、予兆を示す先行指標、そしてAI時代に新たに重要となる指標に大別できます。ここでは従来から使われる指標に新しい指標を組み合わせ、12項目のKPIを紹介します。
| 分類 | KPI | 主に測る対象 |
|---|---|---|
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結果指標 |
解約率（チャーンレート） |
解約の発生状況 |
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結果指標 |
維持率・売上継続率（NRR） |
顧客・売上の維持と拡大 |
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結果指標 |
アップセル・クロスセル率 |
顧客単価の拡大 |
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結果指標 |
LTV（顧客生涯価値） |
顧客が生涯にもたらす利益 |
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先行指標 |
ヘルススコア |
解約リスクの兆候 |
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先行指標 |
オンボーディング完了率 |
導入初期の定着状況 |
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先行指標 |
アクティブユーザー数 |
積極的に利用する顧客数 |
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先行指標 |
セッション時間 |
サービスの利用時間 |
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先行指標 |
NPS（顧客推奨度） |
サービスへのロイヤルティ |
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先行指標 |
CSAT（顧客満足度） |
サービスへの満足度 |
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AI時代の指標 |
自己解決率（デフレクションレート／回避率・たわみ率） |
顧客が自力で解決した割合 |
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AI時代の指標 |
AI対応完結率（コンテインメント率／封じ込め率） |
AIが有人対応なしで完結した割合 |
解約率（チャーンレート）
解約率（チャーンレート）とは、一定期間に顧客がサービスを解約した割合のことです。解約率が低いほど顧客が継続して利用しており、安定した収益につながります。
解約率には、顧客数に対する割合を示す「カスタマーチャーンレート」と、売上に対する割合を示す「レベニューチャーンレート」の2種類があります。
計算式は次の通りです。
- カスタマーチャーンレート（％）＝ 解約件数 ÷ 契約件数 × 100
- レベニューチャーンレート（％）＝ 単価 × 解約件数 ÷ 売上高 × 100
維持率（リテンションレート）・売上継続率（NRR）
維持率（リテンションレート）とは、顧客がサービスを継続する割合を示す指標のことです。解約率が低いほど維持率は高まるため、両者は表裏一体の関係にあります。
計算式は次の通りです。
- 維持率（％）＝ 100％ － 解約率
- 維持率（％）＝ 期末の顧客数 ÷ 期首の顧客数 × 100
顧客の継続を売上の面から見る指標が、売上継続率（NRR）です。アップセルやクロスセルによる増収も反映するため、売上拡大の観点で重視されます。100％を超えていれば、既存顧客だけで売上が伸びている状態と判断できます。
- 売上継続率（NRR）＝ 当月計上した同一顧客のMRR ÷ 前年同月に契約・更新した顧客のMRR
なお、MRR（月次経常収益）とは、毎月継続的に得られる収益のことです。
アップセル・クロスセル率
アップセル・クロスセル率は、顧客単価の拡大を測るKPIです。複数のプランやオプションを提供している場合に有効です。
アップセルは、下位プランの顧客に上位プランへの変更を促したり、より高価な商品への切り替えを提案したりする施策のこと。クロスセルは、契約中のサービスや商品に関連する別サービスやオプションを提案する施策のことです。
計算式は次の通りです。
- アップセル率（％）＝ 上位プランへ変更した顧客数 ÷ 全顧客数 × 100
- クロスセル率（％）＝ 別サービス・オプションを契約した顧客数 ÷ 全顧客数 × 100
LTV（顧客生涯価値）
LTV（顧客生涯価値）とは、1人の顧客が取引期間全体で企業にもたらす利益のことです。顧客が継続的に利用するほどLTVが高まり、収益が安定しやすくなります。
とくにSaaS型ビジネスでは、解約率や維持率と並ぶ重要な指標です。
代表的な計算式は次の通りです。
- LTV ＝ 顧客単価 × 購入頻度 × 継続期間
- LTV ＝ 年間取引額 × 収益率 × 継続期間
- LTV ＝ 顧客単価 ÷ 解約率
ヘルススコア
ヘルススコアとは、顧客の利用状況を健康状態として可視化し、解約リスクを把握する指標のことです。先行指標の中核であり、早い段階で予兆を捉えれば、能動的な支援につなげられます。
ヘルススコアは、顧客の行動ごとに点数を加算して評価します。例えばログイン頻度を用いる場合、次のように設定できます。
- 10日間ログインしていない顧客：0点
- 10日に1回ログインする顧客：5点
- 2日に1回ログインする顧客：10点
- 毎日ログインする顧客：20点
ログイン頻度に加え、特定機能の利用率やNPSなど、複数の指標を組み合わせて総合的に評価することが大切です。
オンボーディング完了率
カスタマーサクセスにおけるオンボーディングとは、サービスの導入初期段階の顧客をサポートし、定着化をはかるための施策です。サービス導入直後の顧客の悩みや使いづらさを解消し、継続率の向上をはかります。
計算式は次の通りです。
- オンボーディング完了率（％）＝ サービス定着に至った顧客数 ÷ サービス導入直後の顧客数 × 100
サービスが定着した状態は企業によって定義が異なります。例えば、次のようなケースが挙げられます。
- システムの初期設定が完了し新規データを作成した状態
- 複数ある機能のうち、○○という機能の設定まで完了した状態
カスタマーサクセスでオンボーディング完了率が重要な理由は、サービスの解約リスクと密接に影響しているためです。長期間オンボーディングが達成されていない状態は、サービスが頻繁に利用されておらず、解約または他社への乗り換えリスクが高いことを表します。顧客のモチベーションが高いサービス導入直後に定着化をはかることで、解約リスクを抑制し、継続率の向上が期待できます。
アクティブユーザー数
アクティブユーザー数とは、サービスに対して積極的に行動する顧客の数のことです。定義は事業内容によって異なり、SaaSでは「期間内に1回以上ログインした顧客」や「有料プランに契約した顧客」を指すのが一般的です。
アクティブユーザーに該当しない顧客は、サービスへのモチベーションが低いと推測できます。非アクティブな顧客が多い場合は、特典の導入やオンボーディングの再実施などの工夫が有効です。
セッション時間
セッション時間とは、顧客がサービスにログインしてからログアウトするまでの時間のことです。利用時間の低下は、サービスへの関心や依存度の変化を示す予兆として捉えられるため、先行指標として活用できます。セッション時間が長いほどサービスへの依存度が高く、顧客のニーズを満たせている状態だと判断できます。
機能ごとに利用時間を計測すれば、各機能の重要度を可視化できます。また、解約率など他のKPIと結び付けると、利用時間が短いほど解約率が高いといった仮説検証にも活用できます。
NPS（顧客推奨度）
NPS（顧客推奨度）とは、顧客が第三者にサービスを推奨したい度合いを数値化した指標のことです。サービスへの愛着や信頼を映すため、ロイヤルティの可視化に役立ちます。
顧客に0〜10の11段階で推奨度を評価してもらい、次のように算出します。
- スコア0〜6：批判者／7〜8：中立者／9〜10：推奨者
- NPS（％）＝ 推奨者の割合 － 批判者の割合
プラスの値が高いほどロイヤルティが高いと判断できます。
CSAT（顧客満足度）
CSAT（顧客満足度）とは、サービスに対する顧客の満足度を数値化した指標のことです。ロイヤルティを測るNPSに対し、CSATは主に感情的な価値に着目します。
顧客に満足度を5段階で回答してもらい、次のように算出します。
- CSAT（％）＝ 満足または非常に満足と回答した数 ÷ 全回答数 × 100
数値が大きいほど満足度が高く、契約を継続してもらいやすい状態だと判断できます。
自己解決率（デフレクションレート／回避率・たわみ率）
自己解決率（デフレクションレート）とは、顧客が有人対応を介さずに自力で問題を解決した割合のことです。日本語で「回避率」「たわみ率」とも呼ばれます。AIチャットツールやヘルプセンター、AIチャットボットなどの普及で重要性が高まっています。
自己解決率が高いほど、顧客は必要なときにすぐ答えを得られている状態といえます。有人対応の負荷を抑えつつ、複雑な課題に人的リソースを集中できる点も利点です。
実際にHubSpot Breeze顧客対応エージェントを活用して自己解決率90％超を達成したSaaSの事例もあります。
AI対応完結率（コンテインメント率／封じ込め率）
AI対応完結率（コンテインメント率）とは、顧客の問い合わせをAIが有人対応への引き継ぎなしで完了できた割合のことです。日本語で「封じ込め率」とも呼ばれます。有人対応を全体で回避できたかを測る「自己解決率（デフレクションレート）」とは異なり、これはAIツール単位の精度を測る指標です。
AIが引き継いだケースを分析すると、回答できなかった理由やナレッジの不足点が見え、AIの精度向上やナレッジベース改善に活用できます。
代表的なKPIは上記の通りですが、他にも以下のような指標がカスタマーサクセスの運用改善に役立ちます。あわせて参考にしてください。
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経時的なコミュニケーション数 |
時間の経過に伴う対話量の変化を可視化し、サポート負荷を予測する |
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初回応答時間 |
問い合わせから最初の回答までの速さを計測し、顧客体験の迅速性を評価 |
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解決までの平均時間 |
課題解決に要した時間を計測し、チームの業務効率を判断する指標 |
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エージェント別対応状況 |
担当者ごとの対応量や解決率を把握し、リソースの最適化に役立てる |
カスタマーサクセスにおけるKPIの設定手順
KPIの設定は、課題の特定や必要なプロセスの洗い出しといった手順を踏むことが重要です。手順どおりに設定することで、意思決定やアクションプランの策定に指標を有効活用できます。ここでは次の5つの手順に沿って解説します。
- 現状把握と課題の特定
- KGIの設定
- 必要なプロセスの洗い出し
- KPIの設定
- PDCAのサイクルを回す
1. 現状把握と課題の特定
自社に必要なKPIを取捨選択するために、まずは、カスタマーサクセスにおいてどのような課題が発生しているのか、現状を探りましょう。カスタマーサクセスにおける課題としては以下のようなものが挙げられます。
- 解約率が高い（継続率・リピート率が低い）
- 顧客満足度が低い
- アップセル・クロスセルができていない
- アクティブユーザーが少ない
- 成果をデータで管理できていない
- 問い合わせ対応が属人的で、有人対応に負荷が集中している
例えば、スムーズなアップセル・クロスセルができずに顧客単価が低いケースでは、現在のサービスプランにおける顧客満足度の低さが一因として考えられます。そのため、重視すべきKPIは、NPSやCSAT、アップセル率・クロスセル率です。
また、有人対応に負荷が集中しているケースでは、顧客がどれだけ自力で解決できているかを示す自己解決率や、AIが対応を完結させた割合を示すAI対応完結率が、重視すべきKPIになるでしょう。
自社の課題をもとにKPIの優先順位をつけることで、効率良く効果検証を行えるほか、適切なアクションプランを策定しやすくなります。
2. KGIの設定
続いて、ゴールにあたるKGIを設定します。後に設定するKPIは、最終目標であるKGIの達成度を示す指標としての役割を果たします。KGIから逆算して、適切なKPIを設定しましょう。
企業活動全般においては、売上高や利益率といったKGIを設定するのが一般的ですが、カスタマーサクセスの場合は、LTVやMRRが主な指標となります。
KGIを設定する際は、期限や判断基準を明確にしたうえで、達成可能かつ具体的な数値を定めることが大切です。あいまいな表現を避けることで、明確なゴールをイメージしやすくなります。
3. 必要なプロセスの洗い出し
次に、KGIから逆算して必要なプロセスを洗い出しましょう。アクションプランを実行する前にプロセスを整理しておくと、余計なタスクを削減でき、業務効率化につなげられます。
例えば、「MRRの前年同月比30％増」というKGIを設定した場合、次のようなプロセスを想定できます。
- MRRにおける問題箇所の特定（本ケースではChurn MRR。当月に解約した顧客から発生した月次経常収益）
- 顧客に対する満足度調査の実施
- ターゲットと顧客ニーズの再検討
- 顧客ニーズに対する機能性評価
- オンボーディングの導入
- ハイタッチ（1対1で行う顧客サポート）施策の拡充
- クロスセルの提案
- AIチャットやヘルプセンターの整備による自己解決の促進
Churn MRRの数値が高い場合、全顧客に対する解約者の月次経常収益が高額であることを意味しており、収益の安定性に欠けます。そのため、上記のプロセスのような、解約リスクを和らげるための施策が必要です。
あわせて、定型的な問い合わせにAIで対応する体制を整えると、担当者は解約リスクの高い顧客への支援に集中しやすくなります。
4. KPIの設定
プロセスを明確にした後は、各フェーズに沿って適切なKPIを設定しましょう。
先ほどの例では、次のようにKPIを設定できます。
- MRRにおける問題箇所の特定 → 解約率
- 顧客に対する満足度調査の実施 → NPS、CSAT、ヘルススコア
- ターゲットと顧客ニーズの再検討
- 顧客ニーズに対する機能性評価 → セッション時間
- オンボーディングの導入 → オンボーディング完了率
- ハイタッチ施策の拡充 → 維持率、アクティブユーザー数
- クロスセルの提案 → クロスセル率
- 自己解決の促進 → 自己解決率、AI対応完結率
満足度調査のステップでは、NPSやCSATで顧客満足度やロイヤルティを数値化すると、顧客が不満を抱えている箇所を特定しやすくなります。機能性評価のステップでは、セッション時間をKPIにすると、顧客にとって重要度の高い（低い）機能を抽出できるでしょう。
自己解決の促進では、自己解決率やAI対応完結率を設定することで、AIがどれだけ問い合わせを吸収し、有人対応の負荷を抑えられているか把握できます。
それぞれのKPIに具体的な目標数値を設定すると、実績との差異に基づいて課題を特定し、解決策を提案できます。
5. PDCAのサイクルを回す
最後に、設定したプロセスをもとにカスタマーサクセスを実施し、効果を検証します。設定したKPIに対して実績が下回る場合は、課題を特定して改善するPDCAサイクルを回しましょう。
PDCAを実施すると、実態とかけ離れた数値目標が明らかになることがあります。達成可能性の低いKPIは組織内のモチベーション低下につながるため、定期的に確認して改善することが大切です。自己解決率やAI対応完結率など新しい指標も、運用しながら基準値を見直していきます。
また、実績として現れた数値は今後の目標設定に役立つため、データとして蓄積しておくとよいでしょう。
KPI設定と活用のポイント
KPIは設定して終わりではなく、成果につなげる運用が重要です。指標の組み合わせ方や数値をアクションに変える方法など、ポイントを紹介します。
達成可能な目標を定める
KPIを設定する際は、現場の意見を取り入れ、高すぎず低すぎない適切な目標にすることが重要です。目標が極端だと、容易に達成してパフォーマンスが低下したり、逆に過度な負担でモチベーションが低下したりする恐れがあるためです。過去の実績をベースに少し上乗せした目標を定めることで、現実的かつ意欲を維持できる、適切なKPI設定が可能になります。
コホート分析を行う
コホート分析をもとに施策の内容を見直すことも重要です。コホート分析とは、顧客を「契約時期」や「利用開始時期」などの共通点でグループ分けし、各グループの行動や成果の変化を比較する手法です。
カスタマーサクセスでは、維持率や利用状況の違いをコホートごとに見ることで、成果に結びつく行動パターンを見つけられます。例えば、維持率の高いグループが特定機能をよく使っているなら、その機能の活用を低いグループにも促すことで、成功確率を高められます。
部門間で連携を取り合う
カスタマーサクセスを成功に導くには、営業やマーケティングなど複数の部門での連携が欠かせません。特に、営業・マーケティング部門が保有している顧客データは重要な要素です。蓄積した顧客の属性や行動履歴、嗜好・課題に関する情報を部門間で共有すると、ニーズ分析やKPIの設定に役立ちます。
便利なツールを活用する
KPIの設定に役立つツールを活用するのも方法のひとつです。データを蓄積するための情報管理ツールや、課題を特定するための分析ツールなどを活用すれば、より適切なKPIを設定できるでしょう。
具体的には、次のようなツールが挙げられます。
- カスタマーサクセスツール：施策の成果を評価・分析
- CRM（顧客管理システム）：顧客情報を一元管理しニーズを特定
- 問い合わせ管理システム：応対履歴から顧客満足度を評価・分析
- NPSツール：リアルタイムの顧客満足度を可視化
AI活用でKPIの運用を効率化する
AI機能搭載のカスタマーサービスツールやAIエージェントなどを活用することで、顧客の自己解決の支援や、予兆に応じた対応を効率化できます。属人的な対応から、組織的な仕組みへ移行しやすくなるでしょう。
例えばHubSpotのService Hubは、顧客データを一元管理し、ヘルススコアや問い合わせ履歴をもとに解約リスクを可視化できます。AIエージェントのBreeze顧客対応エージェントを使えば、よくある問い合わせへの自動対応で顧客の自己解決を後押ししつつ、担当者は複雑な課題に集中できます。
適切なKPIの設定でカスタマーサクセスを成功に導こう
カスタマーサクセスでは、結果指標だけを見ていると、変化が起きてからの後手の対応になりがちです。すでに測定している指標に、ヘルススコアやオンボーディング完了率といった先行指標を組み合わせ、予兆を早い段階で捉えることが、持続的な成長には欠かせません。
重要なのは、KPIを管理のための数字としてではなく、顧客の成功を支援するための指標として捉えることです。AIの普及で顧客の自己解決行動が広がる現在、一人ひとりの行動を捉え、最適な体験を届けることが、これまで以上に重要度を増しています。 解約の連絡を待つのではなく、ヘルススコアや自己解決率などの先行指標を日常の運用に組み込んでいくことが、持続可能なカスタマーサクセスへの第一歩です。
HubSpotのService Hubは、CRMを基盤としたAI搭載のカスタマーサービスソフトウェアです。マーケティング・営業・サービス部門でデータをシームレスに連携し、顧客状況に応じたパーソナライズされた支援を組織全体で実現できます。 無料プランから始め、事業の成長に合わせて段階的に活用範囲を広げていくことも可能です。
カスタマーサクセスのKPIに関するよくある質問
KPIはいくつ設定すればよいですか？
明確な正解はありませんが、まずは目的に直結する数点に絞るのがおすすめです。指標を増やしすぎると管理が煩雑になり、アクションにつながりにくくなってしまいます。結果指標と先行指標を組み合わせ、自社の課題に合わせて選びましょう。
AI時代に新しく必要なKPIはありますか？
顧客の自己解決行動が広がる中で、自己解決率（デフレクションレート）やAI対応完結率（コンテインメント率）の重要性が高まっています。AIがどれだけ問い合わせを吸収できているかを把握すると、有人対応を高付加価値な支援に集中させられます。
ヘルススコアはどのように設定すればよいですか？
ヘルススコアは、ログイン頻度・特定機能の利用率・NPSなど複数の行動データに点数を設定し、合計スコアで顧客の健全度を可視化します。どの行動が解約と相関するかをデータで確認しながら、自社の顧客行動に合わせてスコア設計を行うことが重要です。
