預金残高の減少推移、証券取引頻度の低下、マイページログインの間隔、メール開封率、過去のクレーム履歴をAIが分析し、他社への「資金移動(流出)」リスクが高い顧客をリストアップするシステムです。新規顧客の獲得コストが激増する中、既存客の離脱防止(チャーン対策)は利益の源泉です。AIが「そろそろ満期だが予約がない」顧客や「最近サイトに来ていない」顧客へ、最適なパーソナライズオファー(特別金利や優待)を自動配信。社内SEは、CDP(顧客データ基盤)とMAツールの連携基盤を構築。勘に頼らず、データに基づいて「今アプローチすべきVIP」を行員・証券マンへ指示し、機会損失を防いでLTVを最大化させます。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
金融・保険 | 目的 |
LTV向上 解約防止 |
業界② |
銀行・証券 | 対象 |
CRM担当 カスタマーサクセス 営業部門 |
費用 |
300〜2000万円 | 120 |
主なToDo
- 散在する顧客行動データ(店舗・Web)の集約名寄せ基盤構築
- 過去の解約者パターンに基づくAI学習モデル構築と検証
- セグメント別の自動プッシュ通知・特別オファーの運用設定
期待できる効果
解約率を20%以上削減。安定した収益基盤の維持。効率的な営業活動。
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。

AIによる「休眠顧客・解約予兆」検知CRM【銀行・証券】






