過去の契約更新頻度、Webサイト閲覧ログ、メールの反応率、および担当者との連絡間隔をAIが統合分析し、他社コンサルへの切り替え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、既存客の維持(リテンション)は収益の要です。AIが「そろそろ課題が再燃する頃」というタイミングで、パーソナライズされた「最新動向レポート」や「限定勉強会」の案内を自動配信。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」を担当パートナーへ指示し、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 |
コンサル・士業 | 目的 |
LTV向上 解約防止 |
業界② |
コンサルティング・士業 | 対象 |
カスタマーサクセス パートナー 営業推進 |
費用 |
300〜2000万円 | 120 |
主なToDo
- 散在する顧客接点ログ(Web・メール・訪問)の統合名寄せ
- 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。効率的な販促活動。
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・離脱予兆」検知CRM【コンサルティング・士業】






