CASE
CANCELLATION
POINT
ビジネス上の課題
顧客の離脱防止を経験と勘に頼ってしまっている。また、離脱防止の効果も離脱の原因も不明でどのぐらい対応コストかけるべきかわからない。
予測分析による解決
顧客別に離脱率とLTVを予測し、機会損失が高い顧客をリストアップ。離脱防止策のROIを予測し最適な打ち手を特定。
さらに、リスト化された顧客ごとに離脱する理由を提示。
必要データ
顧客行動データ：購買履歴、ウェブサイトの閲覧履歴、アプリ利用履歴などの顧客の行動データが必要です。
顧客属性データ：顧客の基本情報（性別、年齢、地理的位置など）や購買履歴の属性情報が必要です。
インタラクションデータ：顧客とのコミュニケーション履歴、クレームデータ、フィードバックなど、顧客との対話情報が重要です。
効 果
顧客の行動データに基づいた効率的な離脱防止施策が打てるようになり、LTV最大化が実現可能に。
多くの企業にとって、離脱顧客（チャーン顧客）の問題は営業活動と利益に深刻な影響を及ぼす課題です。離脱顧客の特定と防止は、競争の激しい市場での競争力を維持し、顧客の長期的な忠誠心を確保するために不可欠です。従来の手法では離脱が発生した後に対応することが一般的であり、コストがかかりました。しかし、AIの導入により、離脱の兆候を事前に検出し、効果的な対策を講じることが可能になりました。
顧客セグメンテーション：AIは大量のデータを分析して、顧客を異なるセグメントに分類します。これにより、特定のセグメントで離脱が高い傾向があるかを特定できます。 チャーン予測：AIは過去の顧客行動データを使用して、将来の離脱リスクを予測します。これにより、離脱の兆候を事前に検出し、対策を講じる時間的余裕が生まれます。 パーソナライズされた対策:AIは顧客ごとに最適なアクションプランを提案します。例えば、特定の顧客には割引を提供し、他の顧客にはカスタマーサポートにアクセスするよう勧めるなど、パーソナライズされたアプローチが可能です。
データイメージ
離脱防止へのAIの活用により、以下のような効果が期待されます。 - 収益の増加：離脱を防ぐことにより、収益が増加します。失われる収益を回復するのではなく、顧客を維持することで新たな売上を確保できます。 - 顧客満足度の向上：離脱の原因になるボトルネックを解消することにより、対策は顧客満足度を向上させ、満足度向上に影響します。 - マーケティングコスト削減：ROIを最大化する条件を予測できることで、効果的なターゲティングが実施でき、無駄なマーケティング費用を削減できます。 AIを用いた離脱顧客の特定と防止は、現代のビジネス戦路において不可欠な要素となっており、企業の成功に大きく貢献しています。
