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「MRRの推移はスプレッドシートで手動集計している」「チャーンレートの正確な数値を毎月出すのに半日かかる」——サブスクリプション型・リカーリング型ビジネスを展開する企業にとって、収益指標の可視化は経営判断の土台ですが、データの集計・更新に多くの工数を費やしているケースは少なくありません。
HubSpotのレポート機能とCommerce Hubを組み合わせることで、ARR(年間経常収益)、MRR(月次経常収益)、チャーンレート、LTV(顧客生涯価値)をCRM上でリアルタイムに可視化するダッシュボードを構築できます。 営業・CS・経営チームが同じデータを見ながら意思決定できるため、データドリブンな経営の基盤が整います。
本記事では、HubSpotで収益管理ダッシュボードを構築するための設計思想から、各指標の計算ロジック、レポートの具体的な作成手順、そして活用のベストプラクティスまでを解説します。
この記事でわかること
- 収益管理に必要な4つの主要指標(ARR・MRR・チャーンレート・LTV)の定義
- HubSpotで収益指標を計算するためのカスタムプロパティ設計
- ダッシュボードに配置するレポートの構築手順
- 収益レポートを経営判断に活用する方法
- レポート精度を維持するための運用ルール
収益管理の4つの主要指標
各指標の定義と計算方法

| 指標 | 定義 | 計算式 | 重要度 |
|---|---|---|---|
| MRR | 月次経常収益 | 全有効契約のMRR合計 | 最重要 |
| ARR | 年間経常収益 | MRR × 12 | 投資家・経営報告向け |
| チャーンレート | 月次解約率 | 当月解約MRR ÷ 前月末MRR × 100 | 事業持続性の指標 |
| LTV | 顧客生涯価値 | 平均MRR × 平均契約月数 | マーケ・CS投資の基準 |
MRRの内訳分類
MRRをさらに詳細に分析するために、以下の内訳に分類します。
- 新規MRR(New MRR): 当月に新規獲得した顧客のMRR
- 拡大MRR(Expansion MRR): 既存顧客のアップグレード・追加購入によるMRR増加分
- 縮小MRR(Contraction MRR): 既存顧客のダウングレードによるMRR減少分
- 解約MRR(Churned MRR): 当月に解約した顧客のMRR
- 純増MRR(Net New MRR): 新規 + 拡大 − 縮小 − 解約
カスタムプロパティの設計
取引(Deal)オブジェクトに必要なプロパティ
収益レポートの精度は、カスタムプロパティの設計に大きく依存します。以下のプロパティを取引オブジェクトに作成します。
| プロパティ名 | 型 | 計算方法 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 月額利用料 | 数値(通貨) | 手動入力 or 計算 | 取引ごとのMRR |
| 年間利用料 | 計算プロパティ | 月額利用料 × 12 | 取引ごとのARR |
| 契約開始日 | 日付 | 手動入力 | 契約期間の計算基準 |
| 契約終了日 | 日付 | 手動入力 | 解約・更新の判定 |
| 契約月数 | 計算プロパティ | 終了日 − 開始日(月換算) | LTV計算の基礎データ |
| MRR変動タイプ | ドロップダウン | 手動選択 | 新規/拡大/縮小/解約 |
| 解約日 | 日付 | 手動入力 | チャーン計算のトリガー |
| 解約理由 | ドロップダウン | 手動選択 | 解約分析 |
コンタクト・企業オブジェクトの補助プロパティ
| プロパティ名 | オブジェクト | 用途 |
|---|---|---|
| 顧客LTV(累計) | 企業 | 企業単位のLTV合計 |
| 初回契約日 | 企業 | 顧客獲得時期の分析 |
| 現在のプラン | 企業 | 最新のプラン種別 |
| NPS/CSATスコア | コンタクト | 解約リスクの参考指標 |
ダッシュボードの構築手順
レポート1:MRR推移(折れ線グラフ)

月次のMRR推移を時系列で可視化するレポートです。
- 「レポート」>「レポートを作成」を開きます
- 「カスタムレポートビルダー」を選択します
- データソースとして「取引」を選択します
- 指標に「月額利用料の合計」を設定します
- X軸に「クローズ日」(月単位)を設定します
- フィルターで取引ステージを「受注」に限定します
- グラフタイプを「折れ線グラフ」に変更します
レポート2:MRR内訳(積み上げ棒グラフ)
新規・拡大・縮小・解約の各MRRを月次で比較するレポートです。
- カスタムレポートビルダーで「取引」をデータソースに選択します
- 指標に「月額利用料の合計」を設定します
- X軸に「クローズ日」(月単位)を設定します
- グループ化に「MRR変動タイプ」を設定します
- グラフタイプを「積み上げ棒グラフ」に変更します
レポート3:チャーンレート推移(折れ線グラフ)
月次のチャーンレートをトラッキングするレポートです。
HubSpotの標準レポートではチャーンレートの自動計算はできないため、以下のいずれかの方法で対応します。
- 方法A: 計算プロパティを使い、取引レベルでチャーン判定を行い、集計レポートで月次の解約率を算出
- 方法B: Data Hubのカスタムコード機能を使い、毎月のMRRベースでチャーンレートを自動計算してカスタムオブジェクトに保存
- 方法C: 外部BIツール(Databox等)と連携し、HubSpotのデータを元にチャーンレートを自動算出
レポート4:LTV分析(棒グラフ・数値タイル)
顧客LTVを分析するレポートを作成します。
- 平均LTV: 企業オブジェクトの「顧客LTV(累計)」プロパティの平均値を数値タイルで表示
- セグメント別LTV: プラン種別ごとの平均LTVを棒グラフで比較
- LTV/CAC比率: マーケティング投資対効果の指標として、LTVを顧客獲得コストで割った比率を表示
レポート5:ARRサマリー(数値タイル)
経営向けのサマリーとして、以下の数値タイルをダッシュボードの最上部に配置します。
- 現在のARR(全有効取引のMRR合計 × 12)
- 前月比MRR増減額
- 月次チャーンレート
- 平均LTV
- Net Revenue Retention Rate(NRR)
収益レポートの活用方法
経営会議での活用
月次の経営会議で、収益ダッシュボードを使って以下のアジェンダを議論します。
- MRRの成長率は目標に対してオンペースか
- チャーンレートが悪化している場合、その原因は何か
- 拡大MRR(Expansion)の施策は機能しているか
- LTV/CAC比率は健全か(目安: 3.0以上)
カスタマーサクセスでの活用
CSチームは、以下の切り口で収益データを活用します。
- 解約リスクの早期検知: チャーンレートが上昇傾向にあるセグメントを特定
- アップセル機会の発見: 契約金額と利用状況のギャップから、上位プランの提案余地を分析
- NPS/CSATとの相関分析: 顧客満足度スコアと解約率の関係を可視化
ChartMogulとの連携事例
サブスクリプション分析ツールのChartMogulは、HubSpotとの連携機能を提供しています。ChartMogulの公式ドキュメントによると、HubSpotの取引データを自動で取り込み、MRR・ARR・チャーンレート・LTVなどの収益指標を自動計算・可視化できます。HubSpotの標準レポートでは難しい高度な収益分析を行いたい場合の選択肢として有効です。
レポート精度を維持するための運用ルール
データ入力のルール化
収益レポートの精度は、データ入力の正確性に直結します。以下のルールを組織で徹底します。
- 取引をクローズする際は必ず「月額利用料」プロパティを入力する
- 契約変更(アップグレード・ダウングレード)時は「MRR変動タイプ」を正しく選択する
- 解約時は「解約日」「解約理由」を必ず記録する
- 四半期ごとにデータの整合性チェックを実施する
ワークフローによるデータ品質の自動チェック
HubSpotのワークフローを使い、データ入力の漏れを検知するアラートを設定します。
- 取引ステージが「受注」に変わった際、「月額利用料」が空欄の場合にオーナーに通知
- 取引ステージが「解約」に変わった際、「解約理由」が未選択の場合にCSリーダーに通知
- 契約終了日が過去になっている取引が「受注」ステージのままの場合にアラート
よくある質問(FAQ)
Q1. HubSpotの無料プランでも収益レポートは作れますか?
無料プランでもカスタムプロパティの作成と基本的なレポートは利用できますが、カスタムレポートビルダーや計算プロパティはProfessional以上のプランが必要です。本格的な収益ダッシュボードを構築する場合は、Sales Hub Professional以上を推奨します。
Q2. チャーンレートはHubSpotで自動計算できますか?
HubSpotの標準機能では、チャーンレートを直接自動計算するレポートはありません。計算プロパティを組み合わせて取引レベルの解約判定は自動化できますが、月次のMRRベースチャーンレートの算出には、Data Hubのカスタムコードアクションや外部BIツールとの連携が必要です。
Q3. 収益レポートの精度を上げるにはどうすればよいですか?
精度向上のポイントは3つあります。(1) カスタムプロパティの入力ルールを明文化し、全チームに周知する。(2) ワークフローでデータ入力の漏れを自動検知するアラートを設定する。(3) 四半期ごとにデータクレンジングを実施し、古い取引や重複データを整理する。
Q4. 外部のBIツールとHubSpotを連携するメリットは何ですか?
HubSpotの標準レポートはCRMデータの可視化に特化していますが、DataboxやChartMogulなどの外部BIツールと連携することで、(1) HubSpot以外のデータソース(会計ソフト・広告プラットフォーム等)との統合分析、(2) より高度な計算ロジック(コホート分析・予測モデル等)、(3) カスタムダッシュボードの柔軟な設計が可能になります。
カテゴリ: Commerce Hub | HubSpot
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著者情報
今枝 拓海 / Takumi Imaeda
株式会社StartLinkの代表取締役。
HubSpotのトップパートナーである株式会社H&Kにて、HubSpotのCRM戦略/設計/構築を軸として、 国内・外資系エンタープライズ企業へコンサルティング支援を実施。
パーソルホールティングス株式会社にて、大規模CRM/SFA戦略の策定・PERSOLグループ横断のグループAI戦略/企画/開発ディレクションの業務を遂行経験あり。
株式会社StartLinkでは、累計100社以上のHubSpotプロジェクト実績を元にHubSpot×AIを軸にした経営基盤DXのコンサルティング事業を展開。