顧客の離脱予測は、サービス離れしようとしている顧客を特定し、手遅れになる前に顧客をリエンゲージメントするために、適切な戦略を策定するのに役立ちます。こと顧客維持に関しては、企業にとって極めて重要なツールであるといえます。
この記事では離脱予測の意味と、その仕組みについてご紹介します。
離脱は、サブスクリプションの解約やサービスの停止によって、ブランド離れを起こした顧客の数値化です。通常、新しい顧客を引き付けることは、既存の顧客の維持よりも 5倍の費用がかかるため、どんなビジネスにおいても離脱は避けるべき現象と言えます。離脱率があがることは、企業経済に大きな打撃を与えます。機械学習（ML）のような高度な人工知能技術を活用することで、サービス離れの兆候のある、潜在的離脱者を予測することができます。
その重要性とは
実際のところ、企業には予想以上の顧客データが存在するものです。データをフル活用すれば、離脱する可能性が高い顧客の行動パターンを特定できます。この知識を活用することで顧客をセグメント化し、離脱しそうな顧客を呼び戻すための適切な措置を講じることができます。
離脱を予測する方法
顧客の離脱予測のアプローチの 1 つは、データマイニングや機械学習などの様々な手法を含む 予測分析を使用することです。
機械学習が機能するためには、ゴールごとに定義されたデータが必要になります。したがって、離脱予測モデリングに必要なデータソースを決定する前に、分析からどのようなインサイトが必要かを把握することが重要です。
必要なインサイトがわかると、データを選択して前処理できます。データ選択には、使用状況とコンテキストの2種類があります。使用状況とは、顧客が離脱する前にその企業またはサービスを使用した量（たとえば、オンラインの食品配達サービスである場合、顧客の注文する頻度）を表します。また、コンテキストデータは、使用状況データにより多くのコンテキスト（各注文に費やした金額など）を追加します。
機械学習モデルのパフォーマンスと生成されるインサイトの品質はデータの品質に依存するため、すべてのデータポイントは、モデルの構築に適した、一貫性のある形式で表示されるように留意すべきです。
次のステップは、トレーニング、微調整、たくさんのモデルを使ったテストによって、最も正確な予測を行うモデルを見つけることです。その後でそのモデルを実稼働させます。
最後に、結果の分析を忘れてはいけません。顧客が離れた理由はなんだったでしょうか？顧客の離脱確率を計算するために、どのようにこの情報を活用できるでしょう？そして、問題が大きくなる前に離脱原因にどのように対処（割引のクーポンの提供など）すべきでしょうか？
顧客の離脱を予測し、それを防止することは、新規顧客獲得にかかる多額のコストを節約できるだけではありません。それはビジネスにとって、潜在的な将来の収益源でもあるのです。
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