チャーン予測とは、あるサービスに登録している顧客の中で、今後解約する可能性が高い顧客を予測することです。チャーン予測を行うことで、解約リスクを事前に把握し、解約を防ぐためのアクションを起こすことができます。
チャーン予測には、過去の解約者のデータや顧客の属性、利用履歴、購買パターンなどの様々なデータが必要です。これらのデータをAIが学習し、解約者の特徴やパターンを見つけるモデルを構築します。このモデルを使って、現在の顧客の解約確率を予測します。
AIによるチャーン予測には、以下のようなメリットがあります。
●早期に解約の兆候を検知し、解約を防ぐチャンスを増やすことができます。解約の理由やニーズを理解し、それに応じて適切な提案や特典を提供することで、顧客満足度を向上させることができます。
●顧客に対してカスタマイズされたアプローチを行うことができます。AIは、顧客の属性や行動、嗜好などを分析し、顧客にとって価値のあるサービスを提供することができます。顧客が自分にとって必要なサービスを受けていると感じれば、解約の意思決定は減少し、長期的な顧客関係の構築につながります。
●マーケティング戦略の最適化とリソースの効率化により、リスクの高い顧客に重点を置き、効果的なターゲティングを行うことができます。AIは、解約の確率に応じて顧客をセグメント化し、それぞれに最適なコミュニケーションや施策を行うことができます。これにより、マーケティングのコストや時間を削減し、ROIを高めることができます。
AIによるチャーン予測は、様々な業界で活用されています。以下に、最新の事例を紹介します。
損害保険業のある企業は、機械学習とAIの開発の自動化技術を活用して、解約の可能性のある契約者の特定、新規顧客の獲得の予測、クレームへの対応改善するための予測など、様々な問題にAI予測を導入し、保険解約率を削減することに成功しました。解約の確率が高い顧客に対して、顧客特性に合った別のプランを勧めたり、アポイントを取って不便がないか聞き取りを行ったりすることで、解約が減ったのです。
小売業のある企業は、Azure AI プラットフォームを使用してチャーンの確率を予測しました。これは、既存のデータ内で、予測されるチャーン レートに関連付けられているパターンを見つけるのに役立ちました。履歴データとほぼリアルタイムのデータの両方を使用することで、ユーザーは予測モデルを作成して特性を分析し、既存の対象ユーザーの予測子を特定できました。この情報により、企業は顧客のリテンション期間と利益率の向上につながるアクション可能なインテリジェンスが得られました。
AIによるチャーン予測は、顧客離反を防ぐための有効な手段です。AIは、大量のデータを学習し、解約者の傾向や理由を分析し、顧客に合わせた最適なアプローチを行うことができます。AIによるチャーン予測により、解約率の低下と顧客維持率の向上を実現し、会員の長期的な利用を実現することができます。
AIさくらさん（澁谷さくら）
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