ECサイトの運営者にとって、顧客の退会は大きな課題です。退会してしまった顧客は再度戻って来ない可能性が高く、新たな顧客を獲得するための費用がかかってしまいます。
そこで、AI予測技術を活用して退会予測を行い、早期に対処することが重要となっています。
本記事では、ECサイトの退会予測について詳しく解説し、具体的な方法をご紹介します。
退会がECサイトにとってどのような影響を及ぼすか、その重要性を説明します。
顧客が退会してしまうと、ECサイトは顧客を失ってしまうため、再びその顧客を獲得するための費用がかかります。
また、退会者の中には、競合他社に移ったり、口コミで悪評を広めたりする可能性もあるため、その影響は大きいものです。
そのため、退会予測を行い、早期に対処することが必要です。
AI予測を用いた退会予測の方法を説明します。
まずは、顧客のデータを収集する必要があります。顧客の属性情報、購入履歴、閲覧履歴、アクセスログなど、様々なデータを収集することができます。
次に、AI予測モデルを作成します。モデルは、顧客のデータから、退会する可能性が高い顧客を予測することができます。
機械学習を繰り返し行い、AI予測モデルの精度を高めていくことが必要になります。
退会予測を行った上で、対策を行うことが必要です。退会予測を活用した対策方法としては、以下のようなものがあります。
退会予測モデルで退会する可能性が高いと予測された顧客に対して、個別の施策を提供することができます。
例えば、特定の商品の割引クーポンを送信するなど、その顧客に合った施策を提供することができます。
退会する可能性が高いと予測された顧客に対して、顧客満足度の向上につながるようなアクションを行うことができます。
例えば、問題点を把握して改善するなど、顧客の声を反映した対策を行うことができます。
退会する可能性が高いと予測された顧客の流入源を分析することで、その原因を把握することができます。
例えば、ある特定のキーワードで流入した顧客が、退会しやすい傾向がある場合、そのキーワードの広告費を削減したり、改善策を考えることができます。
AI予測を活用することで、退会予測における以下のようなメリットがあります。
・早期に退会する可能性が高い顧客を特定できるため、対策を早期に行うことができる。
・退会予測モデルにより、多くのデータを解析するため、顧客の傾向を把握することができる。
・顧客の傾向を把握することにより、顧客ロイヤルティの向上につながる。
ECサイトにとって、退会は大きな課題ですが、AI予測を活用することで、早期に対策を行うことができます。
AI予測モデルを作成し、退会する可能性が高いと予測された顧客に対して、個別施策を提供したり、顧客満足度の向上につながるアクションを行ったりすることができます。
行動が遅くて後手に回る前に、AIを使い早めの行動を行うことが重要になってきます。
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