AIによる「離脱予兆」検知・解約防止CRM【電力・ガス】 
契約継続年数、使用量の推移、マイページログイン頻度、過去の問い合わせ内容、および近隣の競合キャンペーン情報をAIが分析し、他社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。エネルギー小売自由化により激化する「顧客獲得競争」において、既存客の離脱（チャーン）防止は利益の源泉です。離脱リスクが高まった顧客に対し、AIが最適な「継続特典（限定ポイント付与やメンテ優待等）」を自動提案。社内SEは、CDP（顧客データ基盤）を構築し、SFAやMAツールと連携。勘に頼らずデータに基づいて、効果的なタイミングで営業やDMによるリテンション活動を行い、安定した収益基盤を守ります。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
インフラ |  目的 |
LTV向上 解約防止 |
| 業界② |
電力・ガス |  対象 |
CRM担当 マーケティング 営業部門 |
 費用 |
300〜2000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 散在する顧客接点ログ（Web・コール等）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。広告費の投資対効果（ROI）の向上。LTV最大化。
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。
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