レポート
2024.12.19(木) 公開
顧客の離反を防ぐ〜顧客離反分析（チャーン分析）〜
1. 概要
顧客離反分析（チャーン分析）とは、顧客がサービスや商品を利用しなくなる原因や傾向を特定し、離反を防ぐための対策を立てる手法です。この分析により、顧客が離れる前にリスクを察知し、適切なフォローアップやサービス改善を行うことで、顧客維持率を向上させることができます。この記事では、顧客離反予測モデルの構築方法や、その結果に基づいた改善策の提案を行います。
2. 具体的な例
顧客離反分析を行う手順は以下の通りです。まず、顧客の購買履歴、利用頻度、問い合わせ履歴などのデータを収集し、前処理を行います。この際、データの欠損値や異常値を適切に処理することが重要です。
次に、離反顧客と継続顧客の特徴を分析するため、ロジスティック回帰やランダムフォレストなどの予測モデルを構築します。このモデルにより、どの要因が顧客離反に強く関連しているかを明らかにします。
その後、予測モデルを用いて、現在の顧客の中で離反リスクが高いと予測される顧客を特定します。この特定された顧客に対しては、特別なオファーやプロモーションを提供するなど、離反を防ぐための具体的な対策を実施します。
最後に、これらの対策の効果を定期的に評価し、必要に応じて戦略を修正します。これにより、顧客維持率の向上が期待できます。
以下に顧客離反分析を実行するためのサンプルデータを準備しました。このデータには、「顧客ID」、「契約開始日」、「最終利用日」、「サービスプラン」、「月額料金」、「利用頻度」、「解約フラグ」の各列が含まれています。各列は、それぞれ顧客の契約情報や利用状況を示しており、特に「解約フラグ」は顧客がサービスを解約したかどうかを示す重要な指標となっています。
これらの情報を基に、ChatGPTを用いて顧客離反分析を実行します。
以下に、顧客離反分析の実行例を示します。
プロンプト例：
顧客の解約フラグを目的変数とし、ロジスティック回帰分析を用いて解約の要因を特定し、その結果を分かりやすく説明してください。定量的な結果を含め、営業の現場での活用方法についても具体的に提案してください。
ChatGPTからの回答例：
分析手法: ロジスティック回帰分析を用いて、顧客がサービスを解約する要因を特定しました。契約開始日、最終利用日、サービスプラン、月額料金、利用頻度などの変数を用いて、解約リスクを予測するモデルを構築しました。
結果概要: 分析結果から、解約リスクに最も影響を与える要因は「利用頻度」と「月額料金」であることが分かりました。特に、利用頻度が低く月額料金が高い顧客は、解約リスクが高い傾向にあります。例えば、利用頻度が週1回以下の顧客は、週5回以上の顧客に比べて解約リスクが2倍以上高いことが判明しました。
営業現場での活用方法: この結果を基に、利用頻度が低い顧客に対しては、利用促進キャンペーンを行うことが効果的です。例えば、特典付きの利用促進オファーや、頻繁に利用するインセンティブを提供することで、解約リスクを低減できます。また、月額料金が高いプランを利用している顧客には、プランの見直しや付加価値の提供を提案することで、顧客満足度を向上させ、解約を防止することが期待できます。
この記事の著者
データサイエンティスト
市川 太祐
医師・医学博士。名古屋市立大学客員准教授。データサイエンティスト。データを用いた意思決定に長年取り組む。予防医療から電子カルテデータ、ライフログデータまで幅広い分析経験を持つ。「R言語徹底解説」（共立出版）、「データ分析プロジェクトの手引き」 （共立出版）等、データ分析関連の著書・訳書多数。
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