第198話｜最近多いケーススタディ⑤「チャーン分析（離反顧客分析）」

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。

もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析する感じになるかもしれません。

そういう意味では、典型的なテーマは3つではなく4つと言えるかもしれません。

その中で、最近多いケーススタディを何回かに分けて紹介していきます。

今回は、「チャーン分析（離反顧客分析）」のお話しをします。

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昔から頻繁に実施される

今も昔も頻繁に実施されるデータ分析・活用が「チャーン分析」（離反顧客分析）です。

3つの典型的なテーマの中の「既存顧客の離反阻止」のデータ分析・活用に該当します。

似たようなデータ分析・活用は多々あります。

例えば製造業などで実施されているプレディクティブ・メンテナンス（予知保全）などです。

プレディクティブ・メンテナンス（予知保全）は、製品に付けたセンサーからのデータを活用し、障害を発生前に予知し対処するデータ分析・活用です。

「チャーン分析」（離反顧客分析）も同様に、既存顧客の離反を予知し対処するデータ分析・活用です。

「チャーン分析」（離反顧客分析）では、通常はチャーンスコア（離反スコア、離反確率など）を計算することが多いです。

チャーンスコアが高くなると離反する可能性があるということで、何かしらの対策が打たれます。

このデータ分析・活用で最初に問題になってくるのが、「離反」の定義です。

初めて「チャーン分析」（離反顧客分析）を実施する場合、離反が定義されていないケースが多々あります。

離反の定義とは、例えば……

……などです。

明確な離反のタイミングの分からないケースも多いため、「離反」の定義が必要になります。

そのため、「離反」の定義のためのデータ分析をする必要があります。

予測するのは、離反したタイミングです。離反が確定した時点ではありません。

例えば、「取引量が0の期間が半年になった顧客を離反とする」と離反を定義したとき、2019年6月から2019年12月の間に取引量が0の顧客が離反した時点は「2019年6月」です。

「2019年12月」ではありません。離反を予知するのは、顧客が離反した「2019年6月」です。

「チャーン分析」（離反顧客分析）を実施する場合に考えておくべきことがあります。

それは、離反を予測するタイミングです。離反の何カ月前に予測すべきか、ということです。

例えば、「明日中に、離反しそうですよ」と言われても現場は対応できないかもしれません。

「3カ月後に、離反しそうですよ」であれば現場は対応できるかもしれません。

そのため現場の動き方によって、離反を予測するタイミングは変わってきます。

チャーンスコアを求めるだけでなく、離反の要因を分析し提示したり、要因を提示するだけでなくアクション（対応策）をレコメンドしたりすることもあります。

「チャーン分析」（離反顧客分析）と言っても、どのようなデータを取得できているかによって、できることが変わってきます。

共通しているのは、チャーンスコアと求めるということです。

今回は、「チャーン分析（離反顧客分析）」のお話しをしました。

今も昔も頻繁に実施されるデータ分析・活用が「チャーン分析」（離反顧客分析）です。

「チャーン分析」（離反顧客分析）は、既存顧客の離反を予知し対処するデータ分析・活用です。

「チャーン分析」（離反顧客分析）では、チャーンスコア（離反スコア、離反確率など）を計算することが多く、スコアが高くなると離反する可能性があるということで、何かしらの対策が打たれます。

このデータ分析・活用で最初に問題になってくるのが「離反」の定義で、初めて「チャーン分析」（離反顧客分析）を実施する場合、離反が定義されていないケースが多々あります。