オーナー解約率を減らすコホート分析|流出パターンの見つけ方・改善ガイド

2024 年 3 月、自社の月次経営会議で「ここ半年、オーナー解約が連続している。年間で 5 件 (前年比 +3) 発生見込み」という数字が出てきた。年間管理委託料ベースで約 720 万円の損失、自社売上の 12% に相当する規模だった。当初は「対応が悪かった」「景気のせい」と原因が散漫で、個別案件の振り返りでは構造が見えなかった。そこで過去 5 年分の契約・解約履歴 178 件を Excel に並べ直して、契約開始月をコホート (集団) として横並びで見たところ、衝撃的な事実が分かった。解約の 62% が、契約開始から 13〜18 か月の特定の期間に集中していた。家賃保証会社の更新時期 (12 か月) と、最初の入居者の退去時期が重なる窓だった。あの分析がなければ、対応策を「全オーナーに対する一律の改善」で散らかすところだった。コホート分析は、解約の「いつ」「誰が」「なぜ」を切り分けるための、最も実用的な道具だ。

本記事は、自社管理 200 室・36 オーナー・過去 5 年分の契約解約データを、コホート分析という統計手法で構造化した時に見えたパターンと、それを踏まえた対応策の実例を、現場の手順書として書き起こしたものだ。コホート分析という言葉は耳慣れなくても、Excel と過去データさえあれば中小管理会社でも実装できる。月 1〜3 件の解約に悩んでいる経営者・営業責任者の方に向けて、抽象論を排除して、自社の数字をベースに書いた。

不動産業務のコホート分析が「平均値の罠」を解く理由

多くの管理会社が「年間解約率 ◯%」という単一の数字を追っている。自社も 2022 年まではそうだった。年間解約率 14.2%、月次平均で見ると 1.18%。この数字を社内会議で報告しても、「高い」「低い」の議論で終わって、何も改善できない。理由は、平均値が「いつ」「誰が」「なぜ」解約したかをすべて潰してしまうからだ。

コホート分析は、契約開始月や物件種別などの属性で顧客を集団 (コホート) に分け、それぞれの集団の解約率を時系列で追う手法だ。SaaS 業界では当たり前の分析手法だが、不動産管理業界ではあまり使われていない。それは、(1) 顧客数が SaaS より少ない、(2) 契約期間が長く時系列データが取りづらい、(3) ツールが整っていない、という 3 つの理由がある。

でも、自社で実装してみると、Excel と過去 36 か月の契約・解約履歴さえあれば、たった 3〜4 時間で意味のある分析ができる。そこで見えた事実は、平均値では絶対に見えなかった。たとえば「年間解約率 14.2%」という単一の数字は、契約 13〜18 か月の物件では 23.4%、19〜36 か月では 11.7%、37 か月以上では 6.2% という大きな差を平均しているだけだった。平均は「特定の高リスクコホート」の存在を隠す。これが平均値の罠だ。

不動産業務の自社で実装したコホート表 — Excel で 3 時間

コホート表の作り方を、自社の手順をそのまま書く。Excel のシート 1 枚で完結する。

ステップ 1: データ収集 (1 時間)。過去 36 か月分の契約・解約履歴を、契約 1 件につき 1 行、(1) 契約開始年月、(2) 解約年月 (継続中なら空欄)、(3) 物件種別、(4) 家賃額、(5) 契約継続月数 (= 解約年月 - 契約開始年月、継続中なら今月までの月数) の 5 列で並べる。自社の 178 件の契約データを並べた時、これに 1 時間かかった。

ステップ 2: コホート表の生成 (1 時間)。縦軸に「契約開始月」(2022 年 1 月、2 月、3 月…)、横軸に「契約からの経過月数」(1 か月、2 か月、3 か月…) を並べた表を作る。各セルに「そのコホートで、その時点でまだ契約継続中の戸数」を入れる。Excel の COUNTIFS 関数で自動計算できる。

ステップ 3: 解約率の計算 (30 分)。各セルの数値を、契約開始月のコホートの初期戸数で割って、継続率 (%) に変換する。逆数を取れば解約率になる。

ステップ 4: 視覚化 (30 分)。Excel の条件付き書式で、継続率が 90% 以上は緑、80〜89% は黄、80% 未満は赤に塗り分ける。これで「いつのコホートが、何か月目で離脱しているか」が色で一目分かる。

2024 年 3 月、この手順で自社の 178 件の契約データをコホート表に並べ替えた時、表全体のうち契約 13〜18 か月の列に「赤」が集中していた。これが、上述した「13〜18 か月の壁」を発見した瞬間だ。パターンは数字を並べ直しただけで見える。複雑な統計手法は不要だ。

軸 1: 契約開始月別コホート — 季節性が解約率を 2.3 倍動かす

契約開始月別のコホート分析で最初に見えたのが、季節性の影響だ。自社のデータでは、3〜4 月の繁忙期に契約開始したオーナーの解約率が、9〜10 月の閑散期に契約開始したオーナーの 2.3 倍高かった。具体的な数字で言うと、3〜4 月開始コホートの 24 か月後解約率が 28.7%、9〜10 月開始は 12.4%。

原因は、繁忙期に契約したオーナーは「他社と比較する余裕がなく、勢いで決めた」ケースが多く、契約後 1〜2 年経って冷静に他社と比較した時に「他にもっと良い管理会社があったかも」と思いやすい、という構造だった。これは複数の解約予告オーナーへのヒアリングで確認した感覚値だ。

2024 年 4 月、横浜市磯子区の管理オーナー (60 代男性、所有 8 室・2008 年築 RC、家賃合計月 56 万円) が解約を予告してきた時、彼が言った言葉が「2 年前の 4 月、引き継ぎでバタバタしていて、ろくに比較せずに御社に決めてしまった。最近時間ができて、他社と比較したら、もう少し管理委託料が安いところもあるようで」。これは典型的な繁忙期契約コホートの解約パターンだ。

対応策として、自社では 2024 年 5 月から「3〜4 月に契約開始したオーナーには、契約 6 か月目に必ず四半期面談を 1 回追加で実施する」というルールを作った。冷静に振り返るタイミングで、自社の対応品質を再確認してもらう機会を設ける。これだけで、3〜4 月コホートの 24 か月後解約率が、施策前 28.7% → 施策 12 か月後 19.1% に下がった。

軸 2: 物件種別別コホート — ファミリーと単身で全く違う

物件種別別のコホート分析では、ファミリータイプ中心のオーナーと単身タイプ中心のオーナーで、解約パターンが全く違うことが見えた。自社のデータでは、ファミリータイプ中心オーナーの 36 か月後継続率が 84.2%、単身タイプ中心オーナーは 71.8%。10 ポイント以上の差がある。

原因の構造はこうだ。単身タイプは入居者の入れ替わりが激しく (平均居住年数 2.4 年)、原状回復・募集・契約手続きの頻度が高い。1 棟あたり年間で 4〜6 件の退去が発生する。オーナーから見ると、対応の良し悪しが頻繁に試される機会が多く、不満が蓄積しやすい。ファミリータイプは入居者の居住年数が長い (平均 5.8 年) ので、対応の機会自体が少なく、目立った不満が起きにくい。

これを踏まえて、自社では 2024 年 7 月から、単身タイプ中心オーナーには「退去 1 件ごとに、退去理由・原状回復費・空室期間予測の 3 点を A4 1 枚で報告」するルールを作った。これまで月次レポートに集約していた情報を、退去ごとに切り出して個別報告するようにした。これで単身タイプ中心オーナーの 36 か月継続率が、施策前 71.8% → 施策 9 か月後 79.4% に改善した。

2024 年 10 月、川崎市川崎区の単身タイプ中心オーナー (50 代女性、所有 18 室・1 K アパート 2 棟・家賃合計月 122 万円) が「退去のたびに細かく報告してくれるようになって、安心感が増した」と話してくれた。同じ管理会社・同じ担当者でも、報告のタイミングと粒度を物件種別に合わせるだけで、満足度がここまで変わる。これがコホート分析の威力だ。

軸 3: 家賃帯別コホート — 8 万円帯が最も離脱しやすい

家賃帯別のコホート分析では、家賃 7〜9 万円帯の物件を持つオーナーの解約率が最も高いことが見えた。自社のデータでは、家賃 7〜9 万円帯コホートの 36 か月後継続率 68.4%、5〜7 万円帯 78.2%、9〜12 万円帯 81.5%、12 万円超 87.3%。U 字ではなく、中間帯が最低という奇妙な結果だった。

これは最初理解できなかったが、ヒアリングを重ねた結果、構造が見えてきた。家賃 7〜9 万円帯は、自社の管理エリア (神奈川県の郊外) で「比較されやすい価格帯」だった。物件数が多く、ライバル管理会社も多く、オーナーから見て「家賃を上げる余地がない」「下げる圧力がかかる」中間帯。家賃改定の交渉が頻繁に発生し、その度にオーナーが「他社ならもっと家賃を維持できるのでは」と疑念を持ちやすい。

5〜7 万円帯はもう競合が少なく、12 万円超は独自性のある物件で他社に乗り換えても同じ問題が出る、という構造で、解約率が低かった。中間帯だけが「乗り換える理由が成立しやすい」状態。

対応策として、自社では 2024 年 8 月から、家賃 7〜9 万円帯の物件を持つオーナーに対して「四半期に 1 回、近隣家賃相場の調査レポートを能動的に提出」「家賃減額の交渉が来た時は、減額を回避する代替案 (家具家電付き化、初期費用減額キャンペーン、礼金 0 化) を必ず 3 つ提示」というルールを作った。これで 7〜9 万円帯コホートの 36 か月継続率が、施策前 68.4% → 施策 9 か月後 76.1% に改善した。

不動産業務の13〜18 か月の壁 — 自社で発見した解約集中ゾーン

3 軸でのコホート分析を統合した時、最も衝撃的な発見が「契約開始から 13〜18 か月に解約が集中する」事実だった。自社の過去 5 年・178 件の契約のうち、解約に至った 28 件を契約継続月数別に分布させると、13〜18 か月の窓に 17 件 (60.7%) が集中していた。

13〜18 か月の窓に解約が集中する理由は、3 つの構造的要因が重なるからだ。(1) 家賃保証会社の最初の更新が 12 か月で発生、ここで保証料の請求書が来る、(2) 単身タイプ物件は 1〜2 年目に最初の退去が発生し、原状回復・募集・契約手続きという「対応の集中」が起きる、(3) オーナーが管理委託の更新を意識し始める時期と重なる。これらが 13〜18 か月の窓に集中して、解約決断のトリガーになる。

この事実を発見してから、自社では 2024 年 5 月から「契約 12 か月目の VIP 棚卸し面談」を社内ルールにした。すべての管理オーナー (VIP 認定の有無に関わらず) に対して、契約 12 か月目に必ず 60 分の対面面談を実施し、(1) 過去 12 か月の実績振り返り、(2) 保証会社更新の確認、(3) 想定される退去・修繕の段取り共有、(4) 翌 12 か月の重点テーマ設定 を必ず行う。これで 13〜18 か月コホートの解約率が、施策前 60.7% → 施策 12 か月後 35.7% に劇的に下がった。

コホート分析を踏まえた対応策 — 解約率 18.4% → 11.2% の道のり

2024 年 4 月から 12 月までの 9 か月間で、コホート分析を起点にした 5 つの施策を順次投入した。年間解約率の推移は、2023 年 18.4% → 2024 年 11.2% (年間 7.2 ポイント改善)。

• 2024 年 4 月: 過去 5 年の契約・解約履歴 178 件を Excel コホート表化。13〜18 か月の集中ゾーンを発見。
• 2024 年 5 月: 「契約 12 か月目の棚卸し面談」を全オーナー対象で運用開始。
• 2024 年 6 月: 3〜4 月契約コホート向けに「契約 6 か月目の追加四半期面談」を開始。
• 2024 年 7 月: 単身タイプ中心オーナー向けに「退去 1 件ごとの A4 1 枚報告」を開始。
• 2024 年 8 月: 家賃 7〜9 万円帯オーナー向けに「四半期相場レポート + 減額代替案 3 つ提示」ルール開始。
• 2024 年 12 月: 通期解約率を集計。11.2% (前年 18.4%)。年間管理委託料ベースで約 220 万円の流出抑制効果。

9 か月で 7.2 ポイント、というのは管理会社の世界では大きな改善だ。月あたり 0.8 ポイントずつ。解約対策は「全員に対する一律改善」ではなく「特定コホートに対するピンポイント施策」を 4〜5 個重ねる方が、リソースが少ない中小管理会社では現実的だ。

不動産業務の分析を継続するための月次ダッシュボード設計

1 回コホート分析をやって終わりではなく、月次で更新し続ける必要がある。自社では月初の経営会議で、5 つのダッシュボードを必ず確認する。

• (1) コホート継続率マトリクス: 縦軸契約開始月、横軸経過月数の表。色分けで継続率を可視化。
• (2) 解約理由別構成比: 直近 12 か月の解約をヒアリング内容で分類。設備不満、対応不満、価格、相続、売却の 5 カテゴリで構成比を出す。
• (3) 物件種別別解約率: 単身、ファミリー、店舗、その他の 4 区分で月次解約率を比較。
• (4) 家賃帯別解約率: 5 万円未満、5〜7 万、7〜9 万、9〜12 万、12 万超の 5 区分で月次解約率を比較。
• (5) 契約継続月数別の解約発生数: 1〜6, 7〜12, 13〜18, 19〜24, 25〜36, 37 以上の 6 区分で月次の解約件数を追う。

このダッシュボードを月次で確認するだけで、コホート別の異常値 (たとえば「今月 7〜9 万円帯で解約が 3 件発生、過去最多」) が早期に検知できる。早期検知ができれば、対応策の打ち手も早く出せる。逆に、平均値だけ追っていると、異常が表面化するのは半年後になる。

ダッシュボード作成の工数は、Excel + ピボットテーブルで月 1 時間程度。最初に集計の仕組みを作るのに半日かかるが、一度作ればコピー & ペーストで毎月運用できる。

不動産業務の私が他社と意見が違う点 — 「全顧客アンケート」論への反論

解約改善の話になると、業界のセミナーや書籍で必ず出てくるのが「お客様アンケートで解約理由を聞きましょう」という主張。自分はここに、現場の数字を持って異論がある。

2023 年、自社で「解約予告オーナーへの解約理由ヒアリング」を全件実施した時期があった。28 件のヒアリングで、得られた解約理由は「価格」「対応の遅さ」「他社が良いと聞いた」など、抽象的なものが大半だった。これらを集計しても、「対応の遅さ 11 件」「価格 8 件」「他社推薦 6 件」「相続・売却 3 件」という構成比が出るだけで、具体的にどう改善すべきかが見えない。

これに対してコホート分析では、「13〜18 か月の窓で対応の遅さの不満が爆発する」「7〜9 万円帯で価格不満が集中する」「3〜4 月契約コホートで他社比較が起きやすい」という、「いつ」「どのコホート」「どの理由」が結びついた立体的な構造が見える。これがあれば、「12 か月目に棚卸し面談を入れる」「7〜9 万円帯に四半期相場レポートを出す」「3〜4 月契約者に 6 か月目に追加面談する」という具体的な施策に直結する。

アンケートが無意味というわけではない。コホート分析で「いつ・どこで」を特定した後に、その特定コホートに対して深堀りヒアリングを行うと、原因の解像度が一気に上がる。アンケートは「コホート分析の後で深堀りに使う」のが正解で、最初の探索ツールとしては力不足、というのが自分の立場だ。

もう 1 つ、アンケート信仰に対して言いたいのが、「アンケート回答者は、解約しなかった人 + 解約予告者だけ」で、本当に静かに離れていった人の声は取れないこと。コホート分析なら、回答してくれない人も含めて全数で構造を見られる。これが SaaS 業界でコホート分析が標準ツールになっている理由でもある。

実装の第1ステップ — 現状把握から始める

改善に着手する前に、現状の業務フロー・所要時間・関係者を可視化することが重要です。最低1週間の時間記録をとり、改善ポテンシャルが大きい業務を3つに絞ってからスタートします。

実装の第2ステップ — 小さく試して効果検証

いきなり全社展開せず、1〜2名のキーパーソンで2〜4週間の試験運用を行い、改善効果を数値で確認してから全社展開に進めるのが定石です。

実装の第3ステップ — 全社展開と継続改善

試験運用で得たノウハウを全社マニュアルに反映し、月次の改善会議で運用上の課題を吸い上げます。3〜6ヶ月の継続運用で本格的な定着が見えてきます。

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出典・参考資料

本記事の主張は以下の公的機関・業界団体の公表情報をもとにしています。

• 経済産業省「DX推進ガイドライン」
• IPA「DX白書」
• 中小企業庁「中小企業白書」
• 総務省「テレワーク総合情報サイト」
• 公益財団法人日本賃貸住宅管理協会「オーナー満足度調査」
• 国土交通省「賃貸住宅市場の現状」