BtoBマーケティング ABM

解約防止にお困りの方必見！ABM（アカウント・ベースド・マーケティング）で既存顧客を守る方法

2026.02.16

サブスクリプション型や長期契約型のビジネスモデルが拡大する現在、BtoBマーケティングにおいては新規顧客の獲得だけでなく、既存顧客の継続利用や解約防止がますます重視されています。その中で、ABM（アカウント・ベースド・マーケティング）は、既存顧客の解約リスクを抑え、収益の安定化を図るための有効な戦略として機能します。

そこで本記事では、ABMが既存顧客戦略にどのように寄与するのか、具体的な事例やデータを交えながら、実務的なアクションを提示します。

▼目次

ABMにおける既存顧客の重要性

解約防止に効くABM施策

既存顧客の継続を支える事例と分析

おわりに

ABMにおける既存顧客の重要性

既存顧客へのアプローチ

ABMとは、特定の企業やアカウントに焦点を当て、優先度や収益性の高いターゲットに対して高度に個別化した施策を展開する手法を指します。既存顧客に対しても適切な施策を提供することで、継続的な収益確保や解約防止を実現します。

既存顧客の維持は新規顧客の獲得よりもコスト効率が高く、Harvard Business Review によれば、新規顧客の獲得コストは既存顧客の維持コストの5〜25倍にのぼるとされています（参照*1）。

たとえば、施設管理（FM）ソフトウェアを提供する企業では、ライフサイクルABMの枠組みを採用し、既存顧客への追加モジュールの提案や、成功管理・トレーニング施策を実施することで、解約率の低下につながったケースがあると報告されています（参照*2）。

こうしたアプローチは、ソフトウェア企業だけでなく、定期保守契約を持つメーカーなどにも応用可能です。既存顧客が求める価値を継続的に提供し、さらなる付加価値を提示できるかどうかが、大きな差を生む要因となります。ABMは、顧客インサイトを深く捉え、企業がより的確な提案を行うための基盤となります。

既存顧客へのアプローチでは、顧客ごとの環境や状況に合わせた施策を実施し、顧客が得られる成果を最大化する姿勢がポイントです。とくに契約更新のタイミングでは、担当部門の要望を的確にくみ取り、追加サポートや機能拡充をセットで提案することで、契約単価（LTV）の向上を狙います。オンボーディングの再設計や活用支援の強化など、課題に応じた打ち手を早めに講じることで、離脱リスクの低減が期待できます。ABMは、企業全体でこれらを統合し、顧客にとって最適なスキームを立案する鍵となります。

解約防止とアップセルの関係

解約防止とアップセルは、企業にとって密接に関係しています。既存顧客との関係性をしっかりと維持し、解約リスクを関係修復や追加提案の機会へと転換できれば、アップセルの可能性も高まります。とくに継続契約型のビジネスでは、一度獲得した顧客との関係を深めることで、より高グレードな製品やサービスを提案しやすくなります。

BtoB企業が解約防止に注力する際は、オンボーディングや活用定着の支援、サポート体制の強化などを通じて、顧客の離脱リスクを下げることが基本になります。そこにABMの考え方を取り入れると、既存顧客をアカウント単位で捉え、状況や関与度合いに応じたコミュニケーションや施策設計が可能になり、リテンション施策をより精緻に運用しやすくなります。

また、Customer Expansion ABM（顧客拡張型ABM）の文脈では、既存顧客に対してアップセル／クロスセルを狙う取り組みが紹介されています。たとえば、既存顧客向けのエグゼクティブ・ラウンドテーブルやイノベーションデーの場で新しいソリューションを提案したり、まだ自社製品を利用していない顧客内の別部門をターゲットにしたクロスセルキャンペーンを実施し、すでに利用している部門の成功事例を示しながら導入範囲の拡大を促す、といった形です。こうした施策により、LTVやネットリテンション（NRR）を高める狙いが明確になります（参照*3）。解約を回避する行動が、より大きな売上につながる方向へとシフトするのです。

アップセルの好機をつかむためには、解約の兆候をいち早く察知して介入し、解約リスクをアップセルの機会へと転換することが重要です。具体的には、営業・マーケティング・カスタマーサクセスがデータを共有し、1つのアカウントに対して一体となって動くことで、解約リスクを機会に変えていく効果が期待できます。ABMは、こうした社内連携を強化する上でも大きな役割を果たします。

解約防止に効くABM施策

行動データの活用

顧客の行動データを的確に分析し、ABMに組み込むことは、解約の兆候を早期に捉えるうえで欠かせない要素となります。たとえば、Webサイトの訪問履歴、メールの反応率、導入機能の利用頻度などから、顧客の利用意欲や満足度の変化を把握できます。

HubSpotは、顧客がサービスを継続する可能性や解約する可能性を見極める指標として「顧客ヘルススコア」を紹介しています。その中で、代表的な行動指標として以下のような項目が挙げられています。

機能の利用状況
メールなどへの反応
サイト上での行動履歴

つまり、これらの行動データをスコアとして統合し、「危険信号が出ているアカウント」を早期に特定することで、ABMの優先順位付けや個別の打ち手（フォロー内容・コンテンツ・提案）に落とし込みやすくなります。これにより、解約抑止を“仕組み”として回すことが可能になります（参照*4）。

とくに、ログイン後の行動履歴やヘルプページの参照状況など、より細かな行動情報まで継続的に把握することで、解約リスクの兆候をより早く察知できます。具体的には、サポートページの閲覧回数が急増している顧客に対して、担当者が迅速にフォローアップする体制を整えるといった対応が挙げられます。

カスタマーサクセスの連携

カスタマーサクセスとの連携は、ABMを解約防止の“実行段階”まで落とし込むうえで欠かせません。ABMの枠組みを活用すれば、解約兆候が見られるアカウントを特定し、カスタマーサクセスが優先度の高い顧客に対してタイムリーに介入できます。

たとえば、ABMが前提とする一対一のコミュニケーションは、日常的に顧客と直接対話しているカスタマーサクセスと相性が良い点も特徴です。行動データや利用状況を踏まえたパーソナライズされたアプローチを、サクセスチームのノウハウと組み合わせることで、顧客との接触頻度や提案のタイミングを最適化できます（参照*5）。定期的なレビューやQ&Aセッションの実施、利用実態に基づく追加提案などは、解約を検討している顧客の意識を変える有効な手段です。

さらに、顧客との対話の中で明らかになった課題や要望を、マーケティングや製品開発チームへ共有できれば、個別対応にとどまらず、機能改善やガイドの整備といった全体最適にも反映できます。

アップセルとクロスセルの実践

アップセルやクロスセルは、「売上拡大」だけでなく、活用範囲を広げて顧客の定着度を高めるという意味でも重要なテーマです。アップセルは、既存顧客に対してより上位の製品や拡張サービスを提案し、契約単価を引き上げる施策を指します。一方、クロスセルは、関連する別製品やサービスをあわせて契約してもらうことで、購買点数を増やす取り組みです。

たとえば、採用・人材領域のSaaSである Harri では、顧客エンゲージメントソフトウェア Gainsight を活用し、顧客インサイトをもとにクロスセル／アップセルの機会を見つけながらリテンションを強化し、収益拡大につなげた事例として紹介されています（参照*6）。

こうした発想をABMに落とし込むと、プロダクト利用状況やコンテンツ接触、イベント参加などのシグナルを継続的に計測し、「いま拡張提案すべきアカウント」を選別したうえで、個別最適化されたキャンペーンや提案によって拡張・更新を後押しする形になります（参照*7）。たとば、現場レベルで煩雑になっていた業務を一元化できる追加機能やモジュールを提示するなど、顧客にとってのメリットが明確になるよう、提案内容を設計することが重要です。

既存顧客へのアップセル・クロスセルは、新規顧客をゼロから育成するよりも、比較的容易に契約につながる傾向があります。既存顧客はすでに製品やサービスの価値を認識しているため、追加導入のハードルが低いからです。解約防止の観点からも、製品の活用状況やサポート履歴を加味した提案を行うことで、より説得力のあるアプローチが可能になります。

既存顧客の継続を支える事例と分析

最近では、既存顧客の解約リスクを予兆段階で発見し、対策につなげるための具体的なアクションを講じる取り組みが広がっています。

たとえば Adobe では、リアルタイムのWeb閲覧行動をもとにオーディエンスを作成し、解約リスク別にセグメントしたうえで対応を切り替えるユースケースを紹介しています。高リスク層には専用のコミュニケーションを行い、低〜中リスク層にはパーソナライズされたメールやフォローアップを実施。さらに、クリックなどの反応に応じて再アプローチを行うといった設計です（参照*8）。

また、サプライチェーン向けソフトウェアを提供する SPS Commerce では、顧客向け学習センター（LMS）を整備し、パーソナライズされたトレーニング提供を強化しました。その結果、1年で顧客維持率が30％向上したと報告されています（参照*9）。

データドリブンな検証

ABMを通じて得られる成果を定量的に評価するには、データを中心とした検証プロセスが欠かせません。顧客の利用データや解約防止施策ごとの数値をもとに、どの施策が最も効果的かを見極める必要があります。最近では、ABMにAIを組み合わせて顧客ジャーニーを最適化し、離脱兆候や改善余地を早期に見つける取り組みにも注目が集まっています（参照*10）。

たとえば、セグメント別の離脱率を指標とし、一定期間ごとにフォローアップ施策を実施した後、その数値がどのように変化したかを追跡する方法が基本的な手法の一つです。成果が出なかった場合は、仮説やアプローチを修正し、再度別の施策を試すというサイクルを回します。

こうした継続的な検証は、ABMにおける既存顧客向け施策をより効果的なものにし、解約防止とアップセル機会の拡大につながる重要な要素です。

おわりに

既存顧客の解約防止策にABMの視点を取り入れることで、顧客単価の向上や契約継続率の改善といった成果が期待できます。顧客の行動データやフィードバックを継続的に反映する改善の枠組みこそが、一度獲得した顧客との有益な関係を維持し、LTV（顧客生涯価値）を最大化する原動力となります。

今後、経済状況の変動や競合環境の激化などにより、既存顧客の解約防止と収益の安定は、これまで以上に重要視されるでしょう。ABMは単なるセールス手法ではなく、企業と顧客がともに成長するための仕組みとして進化しています。

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『猿人』では、BtoBマーケティング支援に特化し、企業の事業フェーズやターゲット市場、製品・サービスを深く理解したうえで、実行力のあるマーケティングプランの策定と、伴走型の実行支援を行っています。
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【この記事はAIを利用して書かれています】

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