AIによる「休眠顧客・離脱予兆」検知（リテンション）【飲食】 
POSデータとアプリの来店履歴をAIが分析し、来店頻度が下がっている「離脱予兆」のある顧客や、過去に定期利用があったが現在は止まっている「休眠顧客」を自動リストアップする施策です。新規客の獲得コストは既存客維持の5倍と言われており、離脱防止は利益の源泉です。AIは顧客の過去の来店サイクルを個別に学習し、「そろそろ忘れる頃」というタイミングでパーソナライズされた「お帰りなさいクーポン（好みのメニュー限定）」をプッシュ通知。機会損失を防ぎ、LTV（顧客生涯価値）を最大化させます。店長が「最近あの人が来ないな」と感覚で思っていたことを、全店規模でシステムが自動実行します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
飲食・フード |  目的 |
LTV向上 解約防止 |
| 業界② |
飲食 |  対象 |
CRM担当 マーケティング 店長 |
 費用 |
150〜1000万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- 過去3〜5年の顧客行動データのクレンジングと特徴量抽出
- 離脱予測AIモデルの構築とCRMへの組み込み
- セグメント別の自動プッシュ通知・DM配信のシナリオ設定
期待できる効果
既存客の離脱防止による売上の安定。販促費の最適化（バラマキ廃止）。
躓くところ
データの分析・運用を継続できる人材の確保。個人情報保護への配慮。
