AIによる「休眠顧客・離脱予兆」検知（リテンション）【ホテル・旅館】 
過去の宿泊履歴、予約キャンセルの頻度、サイト閲覧動向、アンケートの満足度スコアをAIが統合分析し、他社ホテルへの流出リスクが高い顧客を特定するシステムです。ホテル業界はOTA（オンライン旅行会社）経由の予約が多く、自社ファン（会員）の維持が利益の源泉です。AIが「そろそろ記念日が近いが予約がない」顧客や「最近サイトに来ていない」顧客へ、パーソナライズされた招待メール（好みの部屋・料理）を自動配信。社内SEは、会員DB（CRM）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」を営業・フロントへ指示し、機会損失を防いでLTV（顧客生涯価値）を最大化させます。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
観光・サービス |  目的 |
LTV向上 解約防止 |
| 業界② |
ホテル・旅館 |  対象 |
CRM担当 マーケティング部門 顧客 |
 費用 |
200〜1500万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- 過去5〜10年分の顧客行動データのクレンジングと統合
- 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・特別オファーのシナリオ設定
期待できる効果
既存客の離脱防止による安定集客。OTA手数料（10%〜）の削減。
躓くところ
データの分析・運用を継続できる人材の確保。過度な勧誘による不快感。
