アルゴリズム開発による解約抑制

発注背景

顧客の購買行動や嗜好を把握するためのデータが分散しており、効果的なマーケティングが難しい状況でした。また、既存顧客のフォローアップや新規顧客の獲得において、効率的なアプローチが不足しており、顧客のリテンション率が低下し、売上増加が見込めない状況でした。

弊社の提案

分散している顧客データを一元化し、データの統合管理をご提案。この統合データをAIで学習して自動顧客セグメンテーションを可能にし、購買行動や嗜好に基づくアイテムレコメンド機能を開発。レコメンドデータをセグメンテーションに反映することで効果的なフォローアップと新規顧客獲得を効率化し、顧客リテンション率の向上と販売転換率の改善を実現しました。