解約インタビューの質問例｜継続しなかった理由を商品改善につなげる方法

「解約理由を記録しているものの、『予算』『使わなくなった』『他社へ変更』ばかりで改善につながらない」「カスタマーサクセス担当者は原因を分かっているつもりでも、顧客本人がどう考えていたかまでは確認できていない」。BtoBサービスでは、このような課題があります。

結論から言うと、解約インタビューでは「なぜ解約したのですか？」だけを聞くのではなく、導入前の期待から、利用中の体験、利用状況の変化、解約を考え始めた出来事、最終判断までを時系列で確認することが重要です。

例えば「価格が高かった」という回答でも、実際には「利用頻度が下がり、費用に見合う価値を感じにくくなった」「担当者変更後に使われなくなった」「期待していた業務で定着しなかった」など、背景が異なる場合があります。

本記事では、解約インタビューで使える質問例を、対象者選定、導入前の期待、利用中の体験、解約を決めた出来事、代替手段、継続条件、商品・CS改善への反映まで順番に解説します。

解約インタビューとは？

解約インタビューとは、一度商品・サービスを契約・利用した顧客に対して、継続しなかった背景や利用中の体験を確認する定性調査です。

目的は顧客をその場で引き留めることだけではありません。

主に確認したいのは、次のような情報です。

• 導入時に何を期待していたか
• 実際にはどのように利用したか
• 価値を感じた場面はあったか
• 期待と現実にどのような差があったか
• いつから利用状況が変わったか
• 何がきっかけで解約を考え始めたか
• 誰が解約判断に関わったか
• 現在はどのような方法へ切り替えたか

解約理由を一言で分類するのではなく、契約後の顧客体験を振り返り、どこで継続理由が弱くなったのかを仮説化することが重要です。

失注インタビューと解約インタビューの違い

失注インタビューは購入前の意思決定、解約インタビューは購入後の利用・継続判断を確認します。

項目	失注インタビュー	解約インタビュー
対象	契約・購入しなかった顧客	契約・購入後に解約した顧客
中心となる問い	なぜ選ばなかったのか	なぜ継続しなかったのか
主に確認する期間	認知〜比較〜商談〜最終判断	導入〜利用〜価値実感〜解約判断
主な比較対象	競合、内製、現状維持	以前の方法、代替サービス、利用停止
改善先	ターゲット、営業、価格、比較情報	商品、オンボーディング、CS、期待値設計

両方を「買わなかった理由」としてまとめると、購入前の障壁と購入後の体験課題が混ざります。

記事・調査・CRM上でも別々に管理すると改善施策へつなげやすくなります。

解約理由を聞く目的を最初に決める

インタビュー前に、「解約理由を知ったあと何を変えるのか」を決めます。

例えば目的には次があります。

• オンボーディングを改善したい
• 利用されない機能を見直したい
• 契約前の期待値調整を改善したい
• CSの支援内容を見直したい
• 価格と提供価値の説明を見直したい
• 解約しやすい顧客条件を把握したい
• 商品ロードマップの優先順位を考えたい

「解約原因を知りたい」だけでは質問範囲が広くなります。

例えば「オンボーディング改善のために、導入から定着までのつまずきを確認する」と決めれば、導入初期の質問を厚くできます。

誰に解約インタビューをする？対象者の選び方

解約した企業を一括りにせず、解約理由や利用状況、役割などで対象者を分けます。

対象案件を分ける

例えば次のように分類できます。

• 導入後ほとんど使わず解約した顧客
• 一定期間利用してから解約した顧客
• 利用頻度が徐々に低下した顧客
• 他の方法へ切り替えた顧客
• 予算・組織変更を理由に解約した顧客
• 期待した成果を感じられず解約した顧客

異なる状態の顧客を混ぜて「平均的な解約理由」を作るより、状況別に違いを見る方が改善仮説を作りやすくなります。

BtoBでは誰が回答するかも確認する

BtoBサービスでは、利用者と契約判断者が異なる場合があります。

• 日常的に利用していた担当者
• 導入を推進した担当者
• 管理者
• 上司・決裁者
• 契約更新を担当した部門

例えば利用者はサービスを評価していても、決裁者が「継続するほどの価値を説明できない」と判断した可能性があります。

そのため、「今回の解約判断にはどなたが関わりましたか？」まで確認します。

導入前に何を期待していたかを確認する

解約理由を理解するには、利用後だけでなく「契約した時点で何を期待していたか」を確認します。

期待していなかった価値が提供されなくても、通常は解約理由になりません。

まず、顧客が最初に期待していた成果や利用場面を確認します。

質問例

• 導入を決めた当時、どのような課題を解決したいと考えていましたか？
• サービスを使うことで、何が変わることを期待していましたか？
• 特に利用したいと考えていた機能・用途は何でしたか？
• 社内ではどのような成果を期待していましたか？
• 導入時に最も重視していた条件は何でしたか？
• 利用開始前に不安だったことはありましたか？

ここで確認するのは「商品が良かったか悪かったか」ではなく、評価基準の出発点です。

利用中の体験を時系列で確認する

「使いやすかったですか？」ではなく、どの業務で、誰が、どの程度使っていたのかを具体的に確認します。

導入直後の質問

• 利用開始直後は、どのような業務で使っていましたか？
• 最初に使った機能は何でしたか？
• 利用を開始するときに困ったことはありましたか？
• 社内では誰が主に利用していましたか？
• 使い方を理解するまでに分かりにくかった点はありましたか？

定着後の質問

• 日常的にはどのような場面で利用していましたか？
• 最も役立った場面を覚えていますか？
• 反対に、期待していたほど使わなかった機能はありましたか？
• 利用するうえで手間だったことはありましたか？
• 問い合わせやサポートを利用した場面はありましたか？

「満足していましたか？」という総合評価だけで終わらせず、具体的な利用場面へ戻します。

価値を感じた瞬間と感じなくなった瞬間を聞く

解約だけを見るのではなく、「いつまでは継続する価値があったのか」を確認すると変化点を捉えやすくなります。

確認したいこと	質問例
価値実感	使っていて「導入して良かった」と感じた場面はありましたか？
利用定着	最もよく利用していた時期はいつ頃でしたか？
変化点	利用頻度や評価が変わり始めた時期はありましたか？
背景	その頃、業務や組織で何か変化はありましたか？
期待差	導入前に期待していたことと違った点はありましたか？
未解決課題	最後まで解決できなかった課題はありましたか？

この変化点を、利用ログや問い合わせ履歴などの行動データと照合すると、次に確認すべき仮説を整理しやすくなります。

解約を決めた「出来事」を確認する

「解約理由」ではなく、「解約を具体的に検討し始めた出来事」を確認します。

質問例

• 最初に解約を考えたのはどのようなタイミングでしたか？
• その前後で何か出来事はありましたか？
• 利用を続けるかどうか社内で話し合ったことはありましたか？
• 更新時にどのような条件を確認しましたか？
• 最終的に解約を決めることになった出来事は何でしたか？
• 誰が最終判断をしましたか？

「値段が高いから」という説明でも、その判断が生まれた背景を確認します。

例えば、

• 利用人数が減った
• 利用頻度が下がった
• 担当者が異動した
• 社内方針が変わった
• 期待した成果を説明できなかった
• 別の方法でも対応できると判断した

などでは、必要な改善施策が異なります。

「価格が高い」で終わらせない質問

価格という回答が出ても、金額そのものが問題なのか、価値とのバランスなのかを分けます。

例えば次のように質問できます。

• 料金について、どの時点から気になるようになりましたか？
• 利用開始時と解約時で、価格に対する感じ方は変わりましたか？
• 利用量と料金のバランスについて、どのように感じていましたか？
• 金額以外で、継続を迷った点はありましたか？
• 社内で継続費用を説明するときに難しかった点はありましたか？

価格を聞いたからといって、すぐに値下げを改善策とするのではなく、利用状況・価値認識・予算・優先順位を分けて考えます。

代替サービス・解約後の対応を聞く

解約後に顧客が何を選んだかは、「本当に何が不足していたのか」を考える重要な材料になります。

質問例

• 解約後はどのような方法で対応していますか？
• 別のサービスへ変更しましたか？
• 変更した場合、何を重視して選びましたか？
• 社内で対応する方法へ戻しましたか？
• その業務自体を行わなくなりましたか？
• 現在の方法と以前のサービスを比べて、違いを感じる点はありますか？

解約＝競合への乗り換えとは限りません。

「何も使わなくなった」「手作業へ戻った」「業務自体がなくなった」といった選択も含めて確認します。

継続条件は「もし○○なら続けましたか？」だけで判断しない

継続条件を聞くことはできますが、仮定への回答をそのまま事実として扱わないことが重要です。

例えば、

• 継続を検討するうえで不足していた条件はありましたか？
• 利用を続けるために、もっと支援が必要だった場面はありましたか？
• 更新時に「これが確認できれば続けられた」と感じた情報はありましたか？
• 今後、同じ課題が起きた場合に再検討する可能性はありますか？

と聞けます。

ただし「この機能があったら継続しましたか？」のような質問だけで、機能開発の優先順位を決定するのは避けます。

顧客の発言を改善仮説として扱い、利用データや他の解約顧客、継続顧客との違いを確認します。

避けたい解約インタビューのNG質問

解約した顧客に原因を説明させるだけではなく、具体的な経験を引き出す質問へ変えます。

避けたい質問	問題	改善例
価格が高かったからですか？	原因を誘導する	継続判断で特に重視した条件は何でしたか？
機能が足りなかったですか？	商品要因へ限定する	最後まで解決できなかった課題はありましたか？
サポートに不満がありましたか？	CSへ誘導する	利用中に困ったとき、どのように対応しましたか？
なぜ使わなくなったのですか？	一言の理由へ要約させる	利用頻度が変わった時期と、その前後の出来事を教えてください。
○○機能があれば継続しましたか？	仮定への同意を求める	継続判断で不足していた条件は何でしたか？

解約インタビューと解約アンケートは使い分ける

アンケートは広く傾向を集め、インタビューは理由の背景・文脈を深掘りするために使います。

項目	解約アンケート	解約インタビュー
向いている目的	理由カテゴリの集計	背景・経緯の理解
対象数	比較的多く集めやすい	対象を絞って深掘り
質問形式	選択式＋自由回答	半構造化インタビュー
分かりやすいこと	理由の割合・傾向	期待差・利用変化・意思決定
弱点	文脈が不足しやすい	市場全体の割合は判断できない

どちらか一方だけではなく、アンケートで傾向を見つけ、特徴的な顧客へインタビューする方法もあります。

解約インタビューの結果は「発言・行動・解釈」を分ける

顧客が言ったことと、自社がそこから考えた原因を同じものとして扱わないことが重要です。

分類	例
顧客発言	「あまり使わなくなりました」
確認できた行動	契約更新前の数か月で利用頻度が低下
背景情報	主要利用担当者が異動していた
自社の仮説	担当者変更時の引き継ぎ支援が不足していた可能性
次の確認	同様の解約顧客にも担当変更があったか確認

一件の発言を「解約の根本原因」と確定せず、複数の説明可能性を残します。

継続顧客と解約顧客を比較する

解約顧客だけを見るより、同じ条件でも継続した顧客との違いを見ると仮説を整理しやすくなります。

例えば、次の項目を比較できます。

• 導入時の目的
• 利用開始までの期間
• 利用人数
• 利用頻度
• 使用機能
• 問い合わせ内容
• 担当者変更
• 定例会への参加状況
• 契約更新前の利用変化

ただし、差が見つかったからといって、その項目が解約の原因とは限りません。

比較から仮説を作り、インタビューや追加データで確認します。

商品・CS・マーケティング改善へどう反映する？

解約理由はCS部門だけで閉じず、原因仮説に応じて改善先を分けます。

確認された課題	改善候補
導入前の期待が高すぎた	営業説明、サービスページ、提案資料
初期設定で止まった	オンボーディング、導入支援
利用方法が分からなかった	CS、ヘルプ、FAQ、教育コンテンツ
必要機能が不足していた	商品改善・開発優先順位
価値を社内説明できなかった	活用レポート、事例、成果説明
担当者変更後に利用が止まった	引き継ぎ・管理者向け支援
ターゲットと合っていなかった	広告、営業ターゲット、ICP

IMデジタルマーケティングニュースでも、解約理由を「予算」「その他」「方針変更」で終わらせず、営業・マーケティング・商品企画へ戻すことをLTV改善の重要な工程として整理しています。

AIは解約インタビュー分析にどう使う？

AIはインタビュー記録の整理や比較を支援できますが、解約の根本原因を自動的に決めるものではありません。

例えば次の作業に活用できます。

• 複数インタビューの要約
• 期待差の分類
• 利用上の障壁の整理
• 解約トリガーの候補抽出
• 継続顧客との比較項目整理
• 反対仮説の洗い出し
• 追加質問候補の作成

ただし、AIが「価格が最大の原因」と分類した場合でも、元発言や利用データと照合します。

インタビューなどの定性情報から理由の仮説を作り、定量データから広がりや優先順位を確認する、という役割分担が重要です。

解約インタビューの実務チェックリスト

確認項目	なぜ重要か	不足時の対応
調査目的を決めた	質問範囲を絞るため	改善したい意思決定を一つ決める
解約顧客を分類した	異なる理由を混ぜないため	利用期間・理由・状態で分ける
回答者の役割を確認した	利用者と決裁者を混同しないため	解約判断への関与を確認する
導入前の期待を聞いた	期待との差を見るため	契約時の目的を確認する
利用体験を時系列で聞いた	変化点を見るため	導入→利用→解約の順で聞く
解約を決めた出来事を確認した	一言の理由で終わらせないため	具体的な時点・出来事を聞く
代替手段を確認した	不足していた価値を考えるため	現在の対応方法を聞く
発言と解釈を分けた	思い込みを減らすため	記録欄を分ける
継続顧客とも比較した	解約顧客だけの特徴か確認するため	行動・利用状況を比較する
改善先を決めた	調査で終わらせないため	商品・CS・営業等へ割り振る

IMMNの一次情報から考える「継続しなかった理由」

顧客理解では、「誰が解約したか」という結果だけではなく、「なぜ利用を続けなくなったか」という理由情報を組み合わせることが重要です。

インティメート・マージャーがこれまで扱ってきた顧客理解・商品開発の考え方では、属性・行動だけで顧客心理を決めつけず、インタビューや問い合わせなどの定性情報から理由仮説を作り、定量情報でその広がりを確認することを重視しています。

例えば、利用頻度の低下という行動だけでは、

• 価値を感じなくなった
• 担当者が変わった
• 業務そのものがなくなった
• 使い方が分からなくなった
• 別の方法へ移行した

のどれなのかは判断できません。

そこで解約インタビューによって背景を確認し、継続顧客との比較や利用データで仮説を確かめます。

まとめ｜解約理由より「継続理由が失われた経緯」を聞く

解約インタビューで重要なのは、「解約理由を一つ選んでもらうこと」ではありません。

確認したいのは、

• 導入時に何を期待していたのか
• 実際にどのように使ったのか
• どこで価値を感じたのか
• いつから利用状況が変わったのか
• 何が解約検討のきっかけになったのか
• 誰が継続・解約を判断したのか
• 解約後は何を選んだのか

という一連の顧客体験です。

失注インタビューが「なぜ購入しなかったのか」を確認する調査なら、解約インタビューは「なぜ一度選んだサービスを継続しなかったのか」を確認する調査です。

この二つを分けることで、購入前の営業・比較課題と、購入後の商品・オンボーディング・CS課題を混同しにくくなります。

解約インタビューに関するよくある質問

解約インタビューでは最初に何を聞けばよいですか？

最初は解約理由ではなく、導入時にどのような課題を解決し、何を期待していたのかから確認します。その後、実際の利用、変化、解約判断へ進みます。

解約理由を直接聞いてはいけませんか？

聞くこと自体に問題はありませんが、その回答だけで原因を確定しないことが重要です。具体的な利用場面や解約までの経緯も確認します。

解約アンケートとインタビューはどちらを実施すべきですか？

目的によって使い分けます。理由の割合や傾向を広く集めたい場合はアンケート、背景や経緯を深掘りしたい場合はインタビューが適しています。

価格が解約理由の場合は何を聞けばよいですか？

金額そのもの、利用量、感じていた価値、社内予算、費用対効果の説明など、価格判断の背景を分けて確認します。

解約した顧客だけを分析すればよいですか？

解約顧客だけでは十分ではありません。同じ条件でも継続した顧客と比較し、利用状況や期待、支援内容などの違いから仮説を作ります。

解約顧客の要望はすべて商品改善へ反映すべきですか？

すべてを反映する必要はありません。対象顧客との適合性、同様の声の広がり、利用データ、事業上の優先順位などと合わせて判断します。

AIで解約理由を分析できますか？

AIは発言の分類・要約・比較や仮説整理に利用できますが、根本原因を自動的に確定するものではありません。元の発言・利用データ・人による確認を組み合わせます。