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オプション
離反予測
サブスクリプション型サービスの
解約リスクが
高い顧客を発見し、
予防策を打ちたい
小売
サービス業
卸売業
マーケティング
ターゲット選定
販促
顧客管理
業務背景
サブスクリプション型サービスを提供する企業において、顧客の継続利用が重要な収益基盤となっている。競合の増加や顧客ニーズの多様化により、解約リスクを早期に発見し、効果的な予防策を実施することが求められている。
AIで実現できること
顧客の行動パターンから解約リスクの高い顧客を自動で分類
- 01
-
過去の施策効果を学習し、
顧客セグメントごとの
最適なアプローチを提案
- 02
-
離反リスクスコアの
算出と更新
業務課題と改善イメージ
サブスクリプション型サービスの解約リスクが
高い顧客を発見し、予防策を打ちたい
Before
解約の予兆を把握できず、事後対応になってしまうほか、担当者の経験と勘に頼った対応となっている。また、多様な顧客データの分析にも時間がかかっている。
- 解約リスクの早期発見が困難。
- 予防施策の効果測定が不十分。
- 顧客対応が属人化している。
After
過去の顧客データから学習した解約予測モデルにより、高リスク顧客を自動で特定し、最適な予防施策を提案。
- リスク検知の精度向上を実現。
- データに基づく効果的な施策を立案。
- 顧客対応業務を効率化。
AIを導入することで解約リスクの予測が可能となり、
効率的な予防施策の実施と顧客継続率の向上を実現します。
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