状況と課題：マーケティング施策の費用対効果を上げたい

あなたは、ある定額制サービスを提供している会社のマーケティング部門に所属しています。 退会率の業績に与えるインパクトがかなり大きいので、マーケティング部門では、退会の理由把握や不満解消のため、コール施策（電話を顧客にかける施策）を実施しています。継続利用する顧客が大部分であるため、退会しそうな顧客に電話をかけられるかがポイントです。これまでは年齢と性別で顧客を絞り込んでいるのですが、コール施策が不要な顧客に電話をかけてしまうケースが多く、顧客の絞り込みが課題になっています。

予測分析の活用：退会予測によるターゲティングの改善

• 顧客データを準備（チュートリアルでは、サンプルデータを使用します）
• Prediction One を利用して、各顧客が退会する確率を予測
• 退会確率の高い顧客のリストを作成し、コール施策を実施

期待される効果：退会数の削減

以前よりも、退会理由や不満点を事前に電話によって知ることができる回数が増えたので、退会数をより削減できることが期待できます。

それでは、実際に Prediction One で予測に基づく顧客リストを作成してみましょう！