AIによる「休眠顧客・離脱予兆」検知（BtoB）【食品・飲料】 
卸・小売・飲食店などのBtoB顧客の購入履歴をAIが分析し、注文頻度が下がっている「離脱予兆」のある顧客や、過去に取引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。メーカー営業は新規開拓に目を向けがちですが、既存顧客の維持の方が効率的です。AIは顧客の購入サイクルと季節性を加味し、「今アプローチすべき顧客」を優先順位付けして営業にプッシュ通知。同時に、その顧客に最適な「次の一手（新商品提案）」を推奨します。機会損失を防ぎ、LTV（顧客生涯価値）を最大化させます。営業が「どこに行くべきか」に迷わない環境を構築します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
メーカー |  目的 |
収益最大化 成約率向上 |
| 業界② |
食品・飲料 |  対象 |
CRM担当 マーケティング 営業部門 |
 費用 |
200〜1000万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- 過去5〜10年の取引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SFA（Salesforce等）への組み込み
- 営業への自動通知とアクション（クーポン・サンプル送付）フロー設定
期待できる効果
既存顧客の離脱防止による売上の安定。営業活動の量的・質的な最大化。
躓くところ
顧客側の中長期的な方針転換（閉店・撤退等）の外部データの取得。
