過去の来店頻度、予約キャンセルの回数、口コミのトーン、物販の購入停止時期などのデータをAIが統合分析し、解約リスクの高い顧客をリアルタイムでリストアップする施策です。美容業界の課題である「サイレント離脱」を未然に防ぎます。離脱スコアが高まった顧客に対し、AIが最適な「引き止めオファー(例:担当者からのメッセージ、限定クーポン等)」を推奨。営業や店長は、このアラートに基づき優先的にフォローアップを行います。勘に頼らず、データに基づいて「今、誰に何をすべきか」を指示することで、顧客維持率を最大化させ、安定的な店舗経営を実現します。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
サービス | 目的 |
LTV向上 解約防止 |
業界② |
美容・エステ | 対象 |
CRM担当 営業部門 店長 |
費用 |
300〜2000万円 | 120 |
主なToDo
- 過去10年の離脱客・継続客の行動データの学習モデル構築
- 解約予兆アラートをSFA/アプリへ自動プッシュする連携
- 個別の離脱要因に合わせたオファー(シナリオ)の自動化設定
期待できる効果
解約率を20%以上削減。LTVの向上。効率的なフォロー活動。
躓くところ
予測精度の継続的改善。過剰なフォローによる顧客への「しつこさ」懸念。

AIによる「離脱・解約予兆」スコアリング【美容・エステ】






