サブスクビジネスには、展開検討時と運用時の2つの段階で課題があります。
展開検討時の課題は、展開後の売上・利益や事業継続の見通しを正確に予測することです。顧客にとって魅力的な価格設定とサービス提供内容のバランスを見極める必要がありますが、それには顧客のニーズや嗜好、傾向などを把握することが重要です。
また、サブスクサービスは一般的に低価格で利用できるので、収益化には時間がかかります。過去には、話題性と申し込み者殺到により、利益の確保が難しくなり数か月でサブスクサービスを止めた企業もありました。
運用時の課題は、顧客の退会を防ぎ、利用を継続させることです。サブスクビジネスの収益は、顧客の継続率に大きく左右されます。しかし、顧客の退会率は高く、その原因や予兆を見極めることは容易ではありません。また、顧客の満足度やロイヤルティを高めるためには、サービスの質を常に向上させることが求められますが、それにはコストやリソースの最適化が必要です。
AI予測とは、AI技術を用いて、過去のデータや現在の状況から未来の事象や結果を予測することです。AI予測をサブスクビジネスに活用することで、以下のような効果が期待されます。
展開検討時には、顧客セグメンテーションの精度向上が挙げられます。AI予測を活用することで、膨大なデータから顧客のニーズや嗜好、傾向を分析し、より細かいセグメントに分けることができます。これにより、顧客に合わせた最適なプランやサービスを提供することができ、顧客ロイヤルティの向上につながります。また、展開後の売上・利益や事業継続の見通しもAI予測によって算出することができます。
運用時には、退会率予測の精度向上が挙げられます。AI予測を活用することで、退会する可能性の高い顧客や退会の原因となる要因を予測することができます。これにより、退会予防のための早期のアプローチやサービスの改善ができます。また、コスト削減やリソース最適化の効果も期待されます。AI予測を活用することで、顧客に最適なプランやサービスを提供することで、無駄なコストを削減することができます。また、顧客のニーズに合わせた最適なリソース配置を行うことで、効率的な経営が可能となります。
AI予測は、サブスクビジネスの展開検討時と運用時の両方で活用できる有効なツールです。AI予測を活用することで、顧客セグメンテーションや退会率予測などの様々な課題に対して、高い精度で対応することができます。これにより、顧客ロイヤルティの向上やコスト削減など、ビジネスの成長や収益性の向上に貢献できます。
ただし、AI予測の活用には、データの質や量、分析手法の適切さなどの課題もあります。また、AI技術の進化に伴い、それに対応した人材やインフラの整備も必要となってきます。AI予測の活用によって、サブスクビジネスの成功に導くためには、これらの課題にも対応していく必要があります。
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