デジタル購読者や定期購読者のログイン頻度、記事閲覧数、メール開封率、過去のクレーム履歴をAIが解析し、「来月解約する可能性が高い顧客」をリストアップするシステムです。出版・新聞業界の安定収益の源泉であるサブスクリプションの維持を図ります。離脱リスクが高い顧客に対し、AIが最適な「引き止めコンテンツ(興味のあるジャンルの特報)」や「限定クーポン」を自動でプッシュ通知・メール配信。社内SEは、CDP(顧客データ基盤)とCRM、および広告配信システムを統合。勘に頼らずデータに基づいて「今アプローチすべき読者」を営業・カスタマーサポートへ指示し、解約率(チャーンレート)を最小化させます。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
マスコミ・出版 | 目的 |
LTV向上 解約防止 |
業界② |
新聞・出版 | 対象 |
CRM担当 サブスクリプション事業部 顧客 |
費用 |
300〜2000万円 | 120 |
主なToDo
- 散在する顧客行動データ(ログ)の集約と名寄せ基盤構築
- 離脱予測AIモデルの構築とアクションプラン(オファー)定義
- MAツールとの連携による自動フォローアップワークフロー実装
期待できる効果
解約率を15%以上削減。安定したストック収入の確保。効率的な販促投資。
躓くところ
予測精度の継続的改善。過度なアプローチによるブランドイメージ低下。

購読者・会員「離脱予兆」スコアリングAI【新聞・出版】






