BtoB SaaSのCAC改善｜獲得単価が上がり続ける構造と打ち手

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BtoB SaaSで獲得単価が上がり続けるのは、なぜか

CPAが去年より上がったという相談が増えています。
これは自社の運用が悪くなったからとは限りません。

市場全体が伸びている

電通が2026年3月5日に発表した2025年の日本の広告費では、インターネット広告費が4兆459億円で前年比110.8%でした。
総広告費に占める構成比は50.2%となり、初めて過半数を超えています。

2025年の広告費

電通デジタルの詳細分析では、媒体費3兆3,093億円のうち運用型が2兆9,352億円で、構成比は88.7%です。
入札で決まる領域が大半を占めています。

SaaSは、同じ検索語に集中しやすい

BtoB SaaSの検索は、製品名を知らない状態から始まります。
課題名にツールを付けた語や、業務名に効率化を付けた語で探されます。
この語数は限られているため、同カテゴリの各社が同じ枠を取り合います。

CPAが上がっても、事業として問題ないことがある

広告費の単価が上がっても、受注率と継続率が上がっていれば採算は改善します。
逆にCPAが下がっても、商談にならないリードが増えていれば採算は悪化します。
CPAの増減だけでは判断できません。

CPAの動きと、事業への影響

CPAとCACは、どこで差がつくのか

この2つを混同したまま議論している企業があります。

含まれる範囲が違う

CPAとCACの違い

BtoB SaaSでは、人件費の比重が重い

リードを獲得したあと、インサイドセールスが接触し、商談化し、フィールドセールスが提案します。
この工程に数か月かかります。
その期間の人件費は、全部が獲得コストに乗ります。

CACの内訳の例

数字は説明のための仮の値です。

比率が変わると、打ち手も変わる

CACに占める広告費の割合が低い場合、広告のCPAをいくら下げても全体はあまり動きません。
商談化率と受注率を上げるほうが、効きます。

広告費比率と、効く打ち手を、項目ごとに見ていきます。
6割以上については、効きやすい打ち手は媒体の配分、入札、クリエイティブ。
3割から6割については、効きやすい打ち手はリードの質、ナーチャリング。
3割未満については、効きやすい打ち手は商談化率、受注率、営業プロセス。

リードの質を、どの数字で分解するのか

リードの質が悪いという話は、多くの場合そこで止まります。
何をもって質が悪いのかが、定義されていないためです。

定義がずれていると、会話にならない

マーケティング側はフォーム送信をリードと呼び、営業側は商談化したものだけをリードと呼んでいることがあります。
この状態で件数を議論しても、噛み合いません。

段階ごとの定義を揃えるを、項目ごとに見ていきます。
リードについては、定義の例はフォームから個人情報が送信された、誰が判定するかはシステム。
MQLについては、定義の例は役職、企業規模、検討時期の条件を満たす、誰が判定するかはマーケティング。
SQLについては、定義の例は営業が接触し、課題と予算の確認が取れた、誰が判定するかはインサイドセールス。
商談については、定義の例は提案の場が設定された、誰が判定するかはフィールドセールス。
受注については、定義の例は契約が締結された、誰が判定するかはフィールドセールス。

転換率を段階ごとに出す

段階ごとの転換率の例を、項目ごとに見ていきます。
リードについては、件数は200件、前段階からの転換率は-。
MQLについては、件数は80件、前段階からの転換率は40%。
SQLについては、件数は32件、前段階からの転換率は40%。
商談については、件数は20件、前段階からの転換率は62.5%。
受注については、件数は5件、前段階からの転換率は25%。

数字は説明のための仮の値です。

どこで落ちているかで、打ち手が変わる

リードからMQLへの転換率が低ければ、集めている層がずれています。
SQLから商談への転換率が低ければ、インサイドセールスの接触設計の問題です。
商談から受注への転換率が低ければ、製品と提案の問題です。
同じリードの質という言葉でも、原因の場所が違います。

媒体別に同じ表を作る

商談期間の長さを、どう織り込むのか

BtoB SaaSの評価が難しい最大の理由が、この時間差です。

今月の受注は、数か月前のリード

時間差の例を、項目ごとに見ていきます。
受注については、元になったリードの獲得時期は4か月前。
商談については、元になったリードの獲得時期は3か月前。
SQL化については、元になったリードの獲得時期は2か月前。
MQL化については、元になったリードの獲得時期は1か月前。

数字は説明のための仮の値です。

同月の数字で割ると、実態とずれる

今月の広告費を今月の受注件数で割ると、CACが実態より高くも低くも出ます。
広告費を増やした月は、CACが跳ね上がって見えます。
広告費を減らした月は、CACが下がって見えます。
どちらも、実態とは逆の判断を招きます。

コホートで見る

獲得月ごとにリードをまとめ、その集団が何か月後にいくらの受注を生んだかを追います。
これなら、時期をずらさずに評価できます。

獲得月ごとの累計受注の例を、項目ごとに見ていきます。
1月については、1か月後は1件、3か月後は4件、6か月後は7件。
2月については、1か月後は0件、3か月後は3件、6か月後は6件。
3月については、1か月後は2件、3か月後は5件、6か月後は-。

数字は説明のための仮の値です。

判断のタイミングを決めておく

何か月分のデータが溜まったら媒体の継続を判断するかを、先に決めます。
決めていないと、1か月の数字で止めたり増やしたりすることになります。

決裁者が複数いることで、さらに伸びる

解約率とLTVから、許容CACをどう決めるのか

広告費の上限を、予算がこれだけあるからで決めている企業があります。
それでは増やしていいのか減らすべきかが判断できません。

逆算の順番

許容CACの逆算を、項目ごとに見ていきます。
1については、計算することは月額単価、例は50,000円。
2については、計算することは粗利率、例は80%。
3については、計算することは月次の粗利、例は40,000円。
4については、計算することは月次解約率、例は3%。
5については、計算することは平均継続月数(1÷解約率)、例は33.3か月。
6については、計算することはLTV(粗利ベース)、例は1,332,000円。
7については、計算することは許容CAC(LTVの3分の1)、例は444,000円。

数字は説明のための仮の値です。

解約率が動くと、上限が大きく変わる

解約率別のLTVと許容CACを、項目ごとに見ていきます。
1%については、平均継続月数は100.0か月、LTVは4,000,000円、許容CACは1,333,000円。
2%については、平均継続月数は50.0か月、LTVは2,000,000円、許容CACは666,000円。
3%については、平均継続月数は33.3か月、LTVは1,332,000円、許容CACは444,000円。
5%については、平均継続月数は20.0か月、LTVは800,000円、許容CACは266,000円。

数字は説明のための仮の値です。

CACを下げるより、解約率を下げるほうが効く

解約率が3%から2%に下がると、許容CACは444,000円から666,000円になります。
入札で負けていた枠が取れるようになります。
広告の運用改善でCPAを2割下げるより、こちらのほうが影響が大きいことがあります。

比率の目安は、自社で決める

無料トライアルからの転換率を、どこで上げるのか

無料トライアルやフリーミアムを持つ製品では、ここが採算を決めます。

転換率が変わると、CACが変わる

有料転換率とCACの関係を、項目ごとに見ていきます。
500件については、有料転換率は10%、有料顧客数は50件、CACは140,000円。
500件については、有料転換率は15%、有料顧客数は75件、CACは93,000円。
500件については、有料転換率は20%、有料顧客数は100件、CACは70,000円。

広告費とその他費用の合計を7,000,000円と置いた場合です。
数字は説明のための仮の値です。

転換しない理由は、製品の外にもある

使い方が分からないまま期間が終わる。
社内の他の部署の承認が下りない。
既存システムとの接続が確認できない。
製品の機能ではなく、導入の段取りで止まっていることがあります。

転換が止まる場所と、打ち手を、項目ごとに見ていきます。
初期設定が終わらないについては、打ち手は初回の設定支援を用意する。
使われないまま期間が終わるについては、打ち手は利用状況を見て接触するタイミングを決める。
現場は使いたいが決裁が下りないについては、打ち手は決裁者向けの資料を用意する。
既存システムと繋がるか不明については、打ち手は接続の確認手順を公開する。

入口の質が、転換率を決める

広告で集めた層がそもそも対象外であれば、転換率は上がりません。
企業規模や業種の条件を、広告の段階で絞ることを検討します。

トライアル開始を広告のコンバージョンに置くときの注意

CAC改善でよくある誤解は何か

改善の方向を誤ると、数字は良くなるのに事業は悪化します。

よくある誤解

誤解と、実際に起きることを、項目ごとに見ていきます。
CPAを下げれば採算が良くなるについては、実際に起きることは商談にならないリードが増え、CACは上がる。
リード件数を増やせば受注も増えるについては、実際に起きることは営業が対応しきれず、放置されるリードが増える。
CPAの安い媒体に寄せれば効率が上がるについては、実際に起きることは受注率の低い媒体に予算が集中する。
解約率は営業と開発の話で、広告とは無関係については、実際に起きることは入口の層がずれると解約率は上がる。
今月のCPAで媒体の継続を判断できるについては、実際に起きることは商談期間を考えると判断が早すぎる。

代理店が見ているのは、多くの場合CPAまで

受注したかどうかの情報は、企業側しか持っていません。
これを渡さなければ、代理店はCPAを下げる提案しかできません。

代理店と共有する数字を、項目ごとに見ていきます。
MQLとSQLの定義については、共有する理由は質の議論の前提になる。
段階ごとの転換率については、共有する理由はどこで落ちているかを共有できる。
媒体別の受注率については、共有する理由は配分の根拠になる。
許容CACについては、共有する理由はどこまで入札を伸ばしてよいかが決まる。
解約率については、共有する理由はLTVの前提になる。

質の情報を媒体にも返す

どのリードが受注したかを媒体側に戻すと、自動入札の学習が変わります。
拡張コンバージョンやオフラインコンバージョンのインポートが、その仕組みです。

代理店への不満は、数字の共有で減ることがある

何から手をつければいいのか

順番を飛ばすと、打ち手が空振りします。

着手の順番を、項目ごとに見ていきます。
1については、やることはMQLとSQLの定義を営業と揃える、期間の目安は2週間。
2については、やることは段階ごとの転換率を出す、期間の目安は2週間。
3については、やることは広告費以外を含めたCACを計算する、期間の目安は2週間。
4については、やることは解約率からLTVと許容CACを出す、期間の目安は2週間。
5については、やることは媒体別の受注率を出す、期間の目安は1か月。
6については、やることは受注情報を媒体と代理店に返す仕組みを作る、期間の目安は1か月。
7については、やることは獲得月ごとのコホートで評価に切り替える、期間の目安は継続。

見る数字を決める

見る数字を、項目ごとに見ていきます。
CPAについては、見る頻度は毎週、目安の考え方は媒体と広告グループの比較に使う。
MQL件数とSQL件数については、見る頻度は毎月、目安の考え方は定義どおりに判定されているか。
段階ごとの転換率については、見る頻度は毎月、目安の考え方はどこで落ちているか。
CACについては、見る頻度は毎月、目安の考え方は広告費以外も含めて計算する。
媒体別の受注率については、見る頻度は四半期、目安の考え方は配分の根拠にする。
解約率については、見る頻度は毎月、目安の考え方はLTVと許容CACを動かす。
LTVとCACの比率については、見る頻度は四半期、目安の考え方は3倍が一つの目安。
回収期間については、見る頻度は四半期、目安の考え方は資金繰りの制約と照らす。

頻度を分ける

CPAは毎週動きます。
受注率と解約率は、四半期でないと精度が出ません。
同じ頻度で見ようとすると、少ない件数の振れに振り回されます。

最初の1か月でやることは、定義だけでよい

定義が揃っていない状態で施策を増やしても、効果を判定できません。
最初は数字を作るより、数字の意味を揃えることに時間を使います。

よくある質問

まとめ