発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From:通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
チャーン予兆アラートAI分析で始めるファン維持の新戦略
サブスク型のビジネスにおいて、どんなに優れたサービスでも避けられないのが
チャーン(解約)です。
しかし最近では、AIの力を活用して離脱予兆を検知し、
顧客が離れる前にフォローできる仕組みが注目されています。
私たちのCRMでは、この考え方をチャーン予兆アラートとして実装しています。
離脱のサインは静かに現れる
顧客が突然解約を申し出ることはほとんどありません。
実際には、その前に小さなサインがいくつも現れています。
たとえば、ログイン頻度の低下、主要機能の利用停止、問い合わせの減少などです。
これらを人の目で追うのは難しいですが、
AIであればデータから瞬時にパターンを見つけ出すことができます。
予兆を検知するAIロジック
チャーン予兆アラートの仕組みは、主に3つのデータ軸で構成されています。
行動データ:ログイン回数、利用時間、操作パターン
感情データ:サポートへの問い合わせ傾向、アンケート回答、NPSスコア
成果データ:KPI達成率、導入効果の停滞
AIはこれらを組み合わせて通常の利用者と異なる行動変化を検知します。
たとえば、ログインが3日連続でゼロになり、
同時にアンケート満足度が下がった場合、
離脱リスク:高と判定され、CS担当者に自動でアラートを送信します。
アラートから共感フォローへ
重要なのは、アラートを出すことではなく、どう対応するかです。
私たちは数字の異常ではなく人の変化として扱うことを大切にしています。
たとえば、AIが離脱予兆を検知した時には、
最近のご利用が少し減っているようですが、ご不便な点はありませんか?
というような温かいメッセージを自動送信します。
この一言が、顧客の気づきと安心感を生み、継続利用につながります。
ファン化への循環をつくる
チャーン予兆アラートは、単なる解約防止ツールではありません。
離れそうな顧客を救うことは、ファンになりかけた顧客を育てることでもあります。
AIが検知したデータをもとに、顧客の課題を早期に解決し、
このサービスは自分を見てくれていると感じてもらう。
それが、100日ファン化計画を実現するための基盤です。
数字の裏にある関係性を可視化する
チャーン予兆アラートAI分析の目的は、
解約率を下げることだけではありません。
顧客一人ひとりの利用体験を数値に変換し、
“関係性の温度”を見える化することに意味があります。
人の行動の変化をデータで捉え、温かいフォローで信頼を取り戻す。
その積み重ねが、NRR(既存顧客からの売上維持・拡張率)を押し上げ、
結果的に数字とファンづくりの両立を叶えていくのです。
AIのチャーン予兆アラートは、
テクノロジーと人の共感をつなぐ新しいCRMの形です。
これからの時代、顧客の“声なきサイン”に気づける企業こそが、
本当のファンを増やしていけるのだと思います。
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ご興味をお持ちの方は、
ぜひ以下より、入手ください。
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※解説動画あり
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まずは、自社ECの「よくある間違い」
についてお読みください。
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お考えの経営者のあなたに対して20年以上現役で通販の
事業会社で実務を実践し、ゼロイチから11の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
これまで年商600億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため全体的な6ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
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東洋経済オンライン掲載 記事
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