チャーン（解約）予測モデルの構築【ソフトウェアメーカー】 
過去の解約ユーザーの行動データ（ログイン減少、機能利用停止、問い合わせ内容等）を機械学習させ、既存ユーザーの「解約確率」を予測するAIモデルを構築する施策です。解約リスクが高いユーザーをリストアップし、CSが先回りしてフォローすることで解約を阻止します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
解約防止 |
| 業界② |
ソフトウェアメーカー |  対象 |
カスタマーサクセス責任者 データサイエンティスト |
 費用 |
300〜1000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 解約ユーザーと継続ユーザーの行動ログをDWHから抽出する
- AutoMLツール（DataRobot等）やPythonで予測モデルを作成する
- 予測結果をCRMやCSP（カスタマーサクセスツール）に連携する
期待できる効果
解約予兆のあるユーザーをAIで自動特定することで、カスタマーサクセスが先回りしてフォロー。データに基づいた適切なアプローチにより、解約率を劇的に低減し、LTV（顧客生涯価値）を最大化します。
躓くところ
予測の精度を維持するために必要な「質の高い行動データ」の継続的な収集とクレンジングが困難です。AIが出した確率に対し、CS担当者がどのような具体的なアクションを取るべきかという型化も課題です。
狙えるチャネル
