ビジネス課題

サブスクリプション（定額制）サービスのビジネスでは、顧客のサービス継続率をいかに高めるかが重要です。 退会が事前にわかれば、不満や心配ごとをフォローするなどの施策を行うことで、 退会数の削減を狙うとともにカスタマーエクスペリエンスの向上を期待できます。

しかし、顧客が数千人以上だと一人ひとりの退会しやすさを見積もるなど、人間ではとてもできません。 データ活用しても、50 代男性が退会しやすいなど、分析担当者が判断できる大まかな範囲にとどまっていました。 その結果、退会予測が当たらなかったり、継続的に実施できないなどの課題がありました。

予測分析による解決

予測分析を利用すると、顧客データや過去の退会実績から、自動的に各顧客が退会する確率を精度よく予測できます。 例えば、退会する可能性が高い顧客のリストを作成して、確率の高い順に退会を減らす施策を実施できます。

必要なデータ

各顧客の過去の退会実績や顧客に関する情報（属性や行動情報）のデータが必要です。 例えば、以下のようなデータが考えられます。

顧客データと対応する過去の退会有無の実績データから、サービスの退会傾向を学習し、将来の退会を予測できます。

予測の活用と想定される導入効果

顧客それぞれに対して退会確率を予測します。 予測確率の高い顧客に対して、不満や心配ごとをフォローするなどの施策を行い、退会数を削減できます。