コホート分析テーブル生成無料・登録不要
月別新規獲得数 + 月次チャーン率からコホート別リテンションテーブルを自動生成。緑/黄/赤のヒートマップで顧客定着状況を一目で可視化。CSV エクスポート対応。
パラメータ
月別新規獲得数（コホート別）
リテンションテーブル
| コホート | 新規 | M0 | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1月コホート | 100 | 100 100.0% | 92 92.0% | 85 84.6% | 78 77.9% | 72 71.6% | 66 65.9% | 61 60.6% |
| 2月コホート | 110 | 110 100.0% | 101 92.0% | 93 84.6% | 86 77.9% | 79 71.6% | 72 65.9% | — |
| 3月コホート | 120 | 120 100.0% | 110 92.0% | 102 84.6% | 93 77.9% | 86 71.6% | — | — |
| 4月コホート | 130 | 130 100.0% | 120 92.0% | 110 84.6% | 101 77.9% | — | — | — |
| 5月コホート | 140 | 140 100.0% | 129 92.0% | 118 84.6% | — | — | — | — |
| 6月コホート | 150 | 150 100.0% | 138 92.0% | — | — | — | — | — |
| 7月コホート | 160 | 160 100.0% | — | — | — | — | — | — |
| 平均リテンション | 100.0% | 92.0% | 84.6% | 77.9% | 71.6% | 65.9% | 60.6% | |
最終期 (M6) に残っているアクティブ顧客数の合計: 737 名
- M0: 獲得月（100%）。M1: 翌月、M6: 6 ヶ月後
- 緑（80%+）: 健全 / 黄（40-60%）: 改善余地 / 赤（〜20%）: 危険ライン
- 「平均リテンション」の M6 値が SaaS の健全性指標。BtoB SaaS なら 70%+ が目安
- 同じチャーン率でも、コホート規模が増えれば全体アクティブ数は増える（指数曲線で漸近）
- 関連: LTV/CAC 計算機 / CV率計算機 と併用
良いコホート分析テーブル生成の判断基準
月別の新規獲得数とチャーン率からリテンションテーブルを作り、定着状況を確認する時に使います。生成されるテーブルは入力したチャーン率に基づくシミュレーションなので、下の判断基準で扱い方を確認してください。
入力したチャーン率が実測か仮定かを明示したか
このツールは全コホート同一チャーン率を仮定した簡易モデルです。実際は獲得チャネルやプランでチャーンが異なるため、出力を共有する時は「チャーンN%仮定のシミュレーション」と必ず添えます。
コホートの切り方が自社の購買サイクルに合っているか
月次の区切りが標準ですが、購買頻度の高い事業なら週次、検討期間の長い事業なら四半期の方が実態をつかめることがあります。月次で違和感があれば切り方から見直します。
率と絶対数を両方確認したか
獲得数の少ないコホートは、1〜2件の解約でリテンション率が大きく振れます。率だけで判断せず、各コホートの母数を必ず併せて見ます。
経過月数の浅いコホートを評価しすぎていないか
M1〜M2しか経過していないコホートは、まだ定着の良し悪しを判断できる段階にありません。施策の効果判定は比較対象と同じ経過月数が揃ってから行います。
色分けの閾値を自社の文脈で読み替えたか
ヒートマップの緑・黄・赤は一般的な目安に基づく簡易表示です。契約形態や業態によって同じ数字の意味は変わるため、色だけで良し悪しを断定しないようにします。
コホートと施策の対応づけができているか
テーブルを眺めるだけでは改善につながりません。オンボーディング変更や価格改定などの施策開始時期を各コホートに紐づけて、何が効いたかを読み取ります。
ありがちな失敗例（NG → 改善）
NGツールで生成したシミュレーションのテーブルを「実績のリテンション」として経営会議に提出する
改善「月次チャーンN%を仮定した試算」と明記し、実測のコホートデータは自社の分析基盤から別途取得して使い分ける
→ このツールの出力は入力チャーン率から機械的に作った試算です。実測と混同されたまま意思決定に使われると、判断の土台ごと間違えることになります。
NG獲得12名のコホートでリテンションが下がったのを見て「定着が悪化している」と判断する
改善母数を併記し、小規模なコホートは複数月をまとめるか、傾向が複数コホートで続いてから判断する
→ 母数が小さいと1〜2名の解約で率が大きく動きます。1コホートの振れを傾向と読み違えると、不要な施策に走ることになります。
NG施策導入後の直近コホートのM1だけを見て「新オンボーディングは成功」と報告する
改善導入前のコホートと同じ経過月数（M3以降など）が揃ってから効果を判定し、途中経過は「速報」と明記して共有する
→ 早期の数字だけで成否を断定すると、後の月で結果が覆った時に施策評価そのものが信用されなくなります。
コホート分析テーブル生成の使い方
- 1テキストを入力またはペーストします
- 2「変換する」ボタンをクリックします
- 3結果を確認してコピーします
よくある質問
コホート分析テーブル生成は無料ですか？
はい、完全無料でご利用いただけます。会員登録も不要です。
スマートフォンでも使えますか？
はい、スマートフォン・タブレット・PCなど、ブラウザがあればどのデバイスでもご利用いただけます。
関連ツール
コホート分析テーブル生成について
コホート分析テーブル生成が解決する課題
SaaS / EC のリテンション改善で「先月獲得した顧客の何 % が今月も継続している？」を可視化したい時、Excel でゼロから組むのは面倒。本ツールは月別新規獲得数 + 月次チャーン率を入力するだけで、コホート別リテンションテーブルを瞬時に生成。緑/黄/赤のヒートマップで一目で異常コホートを発見できます。
コホート分析とは
コホート（cohort）= 同時期に獲得した顧客グループ。「1 月コホート」「2 月コホート」のように分けて、月次経過後の継続率を比較する分析手法です。例: 「1 月コホート 100 名のうち、6 ヶ月後（M6）に何名残っているか」を見ることで、施策別・チャネル別のリテンション差が分かります。
こんなシーンで使えます
【1. リテンション施策の効果測定】「新オンボーディング導入後の 2 月コホートと、導入前の 1 月コホートの M3 リテンションを比較」のような効果検証に使用。
【2. 月次経営レビュー】各月の新規獲得とリテンション推移を 1 枚で可視化。経営会議の常設スライドに。
【3. LTV 計算の土台】コホート別リテンション × 月次 ARPU で、データドリブンな LTV 算出が可能。
【4. CFO / VC 投資家向け資料】定量的なリテンション改善エビデンスとして提示。
ヒートマップの色基準
【緑（80%+）】健全。コホート全体の定着が良好。 【薄緑（60-80%）】合格ライン。多くの SaaS の M1 目標。 【黄（40-60%）】改善余地大。オンボーディング強化 / カスタマーサクセス介入を検討。 【オレンジ（20-40%）】危険ゾーン。プロダクト改善 / 価格見直しを急ぐ。 【赤（〜20%）】緊急。顧客の期待値ズレ・初期離脱が大量発生。獲得チャネルから疑う。
よくある失敗と注意点
1つ目: 「絶対値」と「率」の混同 → コホート規模が異なると絶対人数の比較は意味なし。必ず「率（%）」で比較。本ツールは絶対値 + 率を同時表示。
2つ目: 短期コホートのみで判断 → M0-M3 だけで判断すると、長期トレンドを見誤る。最低 M6（半年後）まで観察推奨。
3つ目: 全コホート共通の固定チャーン率 → 実際は獲得チャネル別・プラン別・契約期間別でチャーン率が異なる。本ツールは「全コホート同一チャーン率」を仮定した簡易版。詳細分析は Mixpanel / Amplitude / 自社 BI を使用。
4つ目: コホート分析の頻度過剰 → 毎日見ても変化は分からない。月次（最低）/ 四半期（推奨）の頻度で十分。