SaaS — B2B アプリの MRR、チャーン、コホート保持
20 分。2 つの CSV。$500K ARR の B2B SaaS のグロースヘッドを演じ、取締役会が実際に聞く 4 つの質問に答える。
シナリオ
あなたは Linework のグロースヘッド、約 1,200 アカウントで MRR 約 $45K の B2B プロジェクト追跡 SaaS。3 つのプラン（Starter、Pro、Business）、5 つの獲得チャネル。
取締役会は毎月 4 つの質問をします:
- MRR は何をしているか？ — 絶対数と成長率。
- 獲得した顧客を保持しているか？ — プランとチャネル別のチャーン。
- 新コホートは良くなっているか？ — 保持カーブ。
- 誰がチャーンしそうか？ — エンゲージメントベースの早期警告。
毎月同じデッキを構築します。今日 Tablize がそのほとんどをあなたのために構築します。
サンプルデータのダウンロード
accounts.csv
支払ったすべてのアカウント。プラン、シート、獲得ソース、サインアップ日、チャーン日（チャーンした場合）。
events.csv
利用イベント — ログイン、機能利用、エクスポート、招待。エンゲージメントスコアを計算するのに十分。
両方をチャットにドロップ。Agent が data.accounts と data.events としてインポート。
01
MRR は何をしているか？
直近 12 ヶ月の MRR、プラン別。すべての取締役会デッキの開始スライド。
プロンプト
直近 12 ヶ月の月次 MRR をプラン別に計算。MRR = 月末アクティブアカウントの (価格 × シート) 合計（チャーンを除外）。合計、前月比成長率、プラン分解を見せて。
linework · 月次 mrr
Tablize
✓ python.analyze · MRR as-of each month-end 752 ms
現在の MRR は $46,180、前月比 +6.2%、前年比 +64%。成長の大半は Business プランのアップグレードから — そのプランのシェアは期間中に MRR の 14% から 22% へ。
| 月 | Starter | Pro | Business | 合計 | MoM |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025-11 | $7,980 | $17,840 | $7,820 | $33,640 | — |
| 2025-12 | $8,560 | $18,930 | $8,650 | $36,140 | +7.4% |
| 2026-01 | $9,180 | $20,340 | $9,120 | $38,640 | +6.9% |
| 2026-02 | $9,520 | $21,260 | $9,480 | $40,260 | +4.2% |
| 2026-03 | $10,090 | $22,440 | $10,660 | $43,190 | +7.3% |
| 2026-04 | $10,250 | $23,780 | $12,150 | $46,180 | +6.9% |
保存: ＋ 月次 Report として保存。これが取締役会デッキのスライド 1、自動生成されました。
02
獲得した顧客を保持しているか？
月次チャーン率、プランと獲得ソース別。早期警告灯が点滅？
プロンプト
直近 6 ヶ月の月次グロスチャーン率（チャーンアカウント / 月初アカウント）をプランと獲得ソース別に計算。悪化しているトレンドはある？
linework · チャーン
Tablize
✓ python.analyze · cohort-style monthly churn calculation 892 ms
混合月次チャーンは 4.1% ですが、平均が 2 つのシグナルを隠しています。有料検索獲得顧客は 7.2% でチャーン — 他のブックの約 2 倍。そして今月チャーンが全体的に上昇 — 約 3.2% から 4.1% へ、特に Starter プランユーザーが牽引。
| セグメント | チャーン (11月) | チャーン (現在) | Δ |
|---|---|---|---|
| すべて | 3.2% | 4.1% | +0.9pp |
| Starter | 5.8% | 7.4% | +1.6pp |
| Pro | 2.6% | 2.8% | +0.2pp |
| Business | 1.4% | 1.3% | -0.1pp |
| ソース: 有料検索 | 5.2% | 7.2% | +2.0pp |
| ソース: オーガニック | 2.8% | 3.3% | +0.5pp |
| ソース: 紹介 | 1.9% | 1.6% | -0.3pp |
アクションシグナル: 有料検索トラフィックは安価ですが、定着するという表現は適切ではありません。そのコホートのアクティベーションオンボーディングをアップグレードするか、キャンペーン予算を価格設定するときに有料検索 LTV がオーガニック LTV の約半分であることを受け入れてください。
保存: ＋ チャーンウォッチ。日次チェック、混合月次チャーンが 5% を超えたら通知。
03
新コホートは良くなっているか？
コホート保持カーブ — 毎月の新規サインアップ、M+1、M+3、M+6 で何人生き残るか。
プロンプト
コホート保持分析を構築。アカウントをサインアップ月でグループ化、サインアップ後の月 1、3、6 でまだアクティブな割合を計算。コホートを比較 — 新しいコホートは古いコホートより保持が良い？
linework · コホート保持
Tablize
✓ python.analyze · cohort table with pandas 1.4 s
直近 6 ヶ月のコホートは古いコホートより M1 と M3 で保持が良い — M1 は約 86% から約 91% へ。ただし M6 保持は約 62% で横ばい。これはロングテールチャーン（月 4〜6）が変わっていないことを示唆。オンボーディング改善は効いている、ミッドライフ保持レバーはまだ効いていない。
| コホート | サイズ | M1 | M3 | M6 |
|---|---|---|---|---|
| 2025 年 10 月 | 88 | 87% | 71% | 61% |
| 2025 年 11 月 | 106 | 88% | 73% | 63% |
| 2025 年 12 月 | 121 | 89% | 74% | — |
| 2026 年 1 月 | 130 | 91% | 76% | — |
| 2026 年 2 月 | 138 | 92% | 78% | — |
| 2026 年 3 月 | 152 | 91% | — | — |
保存: ＋ Script として保存。来月コホート行を 1 つ追加して再実行。
04
誰がチャーンしそう？
エンゲージメントベースの早期警告 — キャンセル前に利用が落ちているアカウント。
プロンプト
各アクティブアカウントについて、エンゲージメントスコアを計算: 直近 14 日のイベント vs 前 14 日のイベント。エンゲージメントが 60% 超落ちたアカウントを列挙 — それらは可能性のあるチャーン候補。アカウント、プラン、MRR、どれだけ落ちたかを含めて。
Agent は約 30 のリスクアカウントのランクリストを生成。CSV にエクスポート、カスタマーサクセスに渡し、来月のチャーンに先手を打ちます。
保存: ＋ Dashboard を構築 — CS チームが毎日開ける「チャーンリスク」ダッシュボードを公開、同じリストがライブ更新。
20 分で構築したもの
- 1 Report — 月次 MRR、取締役会対応。
- 1 Watch — チャーントレンドアラート。
- 1 Script — コホート保持、再実行可能。
- 1 Dashboard — CS 向けライブチャーンリスクリスト。
月末レポートが 2 日構築から 30 分レビューへ。CS はキャンセルメールから学ぶ代わりに、チャーンリスクのライブヘッドアップを得ます。
この業界の次のステップ
- 実データを接続 — PostHog、Stripe、Segment（Web API 経由）、または本番 Postgres を直接。同じ分析、ライブ。
- プロダクトアナリティクスを重ねる — 機能採用コホート、獲得ソース別の time-to-value。
- SaaS 業界ページを読む — より深いシナリオ: 使用ベース課金、拡張売上モデリング、行動と JOIN した NPS。