データで顧客の未来を予測する
AI-CRM支援サービス
その顧客データ、"宝の持ち腐れ"にしていませんか？
AI-CRM支援サービスが、解約予測、LTV向上、パーソナライズまで、データに基づいた科学的な顧客関係構築を実現します。
その「顧客アプローチ」、
いつまで「勘」に頼りますか？
多くの企業が貴重な顧客データを保有しながらも、「勘と経験」に頼ったアプローチから抜け出せずにいます。結果として、非効率な営業活動、画一的なマーケティング、高い解約率といった課題に直面し、大きな機会損失を生んでいます。
これらの課題の根本原因は、データを「知見」に変える仕組みの欠如です。顧客一人ひとりの行動や価値を正しく理解し、予測することが、持続的な事業成長の鍵となります。
AIが実現する、"予測できる"顧客関係マネジメント
私たちのAI-CRM支援は、貴社の顧客データを分析し、「予測モデル」を構築することで、これらの課題を解決します。AIが顧客一人ひとりの"未来"（解約、購買、反応など）を予測し、最適なアプローチを導き出します。これにより、データに基づいた戦略的な顧客関係構築が可能となり、LTVの最大化と事業成長を実現します。
5つのコア技術で実現するAI-CRM支援
お客様のビジネス課題に合わせて、最適なAIモデルをオーダーメイドで構築・導入します。
顧客解約予測
AIが解約の可能性が高い顧客を事前に特定。効果的な維持施策を適切なタイミングで実施し、解約率を大幅に改善します。
分析アプローチの例
- 使用データ： 顧客の属性、購買履歴、Webサイトの閲覧ログ、サポートへの問い合わせ履歴など。
- 分析・可視化： AIが「解約の予兆」を学習し、全顧客の解約リスクをスコアで可視化。リスクの高い顧客リストや、解約の主要因を分析し、リテンション施策の優先順位を明確にします。
顧客生涯価値(LTV)予測
顧客一人ひとりの将来的な価値を予測。高価値顧客へリソースを集中させ、マーケティング投資対効果(ROI)を最大化します。
分析アプローチの例
- 使用データ： 過去の全取引データ、Webサイトやアプリでの行動ログ、キャンペーンへの反応データなど。
- 分析・可視化： 顧客ごとの将来的な収益を予測し、LTVに基づいた顧客ランキングを作成。高LTV顧客の行動パターンを分析し、優良顧客育成の戦略を立案します。
AI顧客セグメンテーション
AIが行動や価値観に基づき、顧客を自動でグループ化。セグメント毎に最適化された、きめ細やかなアプローチを実現します。
分析アプローチの例
- 使用データ： 顧客属性、購買データ、Web行動データ、アンケート結果など。
- 分析・可視化： AIが顧客を隠れたパターンで分類し、価値観やライフスタイルが似た顧客セグメントを自動生成。各セグメントの特性やペルソナを可視化し、最適なマーケティングメッセージを設計します。
パーソナライズ・レコメンド
個々の顧客の嗜好を学習し、最適な商品や情報を推奨。クロスセル・アップセルを促進し、顧客単価と満足度を向上させます。
分析アプローチの例
- 使用データ： 閲覧履歴、購入履歴、カート投入情報、商品評価データなど。
- 分析・可視化： 顧客一人ひとりの嗜好に合わせた商品・コンテンツリストを自動生成。レコメンドによる売上向上効果や、新たなクロスセル・アップセルの機会を可視化します。
リード・営業機会スコアリング
見込み顧客の成約確率をAIがスコアリング。営業チームが「今、アプローチすべき顧客」に集中できる環境を構築します。
分析アプローチの例
- 使用データ： 問い合わせ内容、企業の属性情報、Webサイト上の行動、営業活動履歴など。
- 分析・可視化： AIが過去の成約・失注データを学習し、見込み顧客の成約確率をスコアリング。アプローチすべき顧客リストを優先順位付けし、営業活動の効率を最大化します。