■クライアントプロフィール

■背景・課題

・新規加入は好調に推移しているものの、退会が多く、顧客純増数でみると計画よりも伸びていない。新規開拓だけではなく、退会抑止へと施策の力点をシフトさせていくなかで、退会者の特性分析および退会リスク判定を行いたい。

■解決策

クライアント顧客データとランドスケイプ消費者データベースとのマッチング処理によって、退会者のプロファイリングを行うとともに、既存会員に対して退会リスクを判定しました。

【解約顧客の特性分析】
・顧客データから分析データとして「契約者」「解約者」「早期解約者」の3つのグループをサンプリングし、ランドスケイプの消費者データベースとマッチングさせることによって、分析データに、世帯構成や居住環境、職業、趣味・嗜好といった属性を付与しました。その後、契約者 vs. 解約者、契約者 vs. 早期解約者といった比較を行い、それぞれの特徴を特定しました。
・分析結果を抜粋すると、1. 居住環境や形態が都市型のライフスタイルの世帯で解約率が高い、2.世帯人員のライフイベントのタイミングと呼応するかたちで解約率が高くなる、3. 加入経路によっても解約率に差がある、4. 安定収入かつ勤務時間の短い職業では継続率が高い、などの傾向がみられました。その他にも、いくつかの因子で解約リスクの高いグループを特定しました。

【解約リスクの判定】
・別手法の調査結果などを複眼的に分析した結果、あまり利用していないがための解約が多いことが判明したため、サービスの案内資料の送付による、内容訴求を徹底・利用促進を行いました。その際に、契約者の全てにアプローチするのは費用の問題から不可能であるため、分析結果をもとに、データマイニングによって各種属性の組み合わせで解約リスクを判定し、その上位に対して行っております。

■ランドスケイプを選んだ理由

・日本最大級の消費者データベースを保有していること。
・データクレンジングのノウハウがあるため、重複データの名寄せによって、正確な分析データを作成できること。
・データ処理だけでなく、顧客データの分析・予測といったデータマイニングのノウハウを保有していること。

■結果

・分析結果をもとにした解約リスク判定によって解約リスクの高い顧客にアプローチした場合、ランダムにアプローチした場合の1.20倍で解約者を特定することが出来ました。

WEB未掲載の様々な事例があります

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