ユースケース
Alteryx Oneによる顧客解約予測
解約リスクを早期に察知し、収益とリテンションを守ります。Alteryxはトランザクション、サポート、エンゲージメントデータを統合し、予測モデルを自動化し、CRMやキャンペーンツールに透明性の高い解約スコアを提供することで、より迅速で測定可能なアクションを実現します。
解約リスクを早期に察知し、収益とリテンションを守ります。Alteryxはトランザクション、サポート、エンゲージメントデータを統合し、予測モデルを自動化し、CRMやキャンペーンツールに透明性の高い解約スコアを提供することで、より迅速で測定可能なアクションを実現します。
AIを活用したカスタマーエクスペリエンスアナリティクスは、解約する可能性が最大5倍高い顧客を見つけ出すことができます（McKinsey、2024年）。しかし、ほとんどの組織には行動に移すために必要な、統合されガバナンスの効いたデータがありません。シグナルはCRM、サポート、利用システム全体に分断されています。モデルは定期的に再トレーニングされず、現場チームにインサイトが届く頃には手遅れになりがちです。ガバナンスがなければ、スコアリングロジックは徐々にずれていき、予測に対する信頼は低下します。その結果、介入の機会を逃し、防げたはずの解約を招き、収益を失うことになります。
解約指標はCRM、利用状況、サポート、調査データにまたがって点在しており、手作業でつなぎ合わせる必要があるため、予測モデルの開発が遅くなります。
チームには解約モデルをリフレッシュまたは再トレーニングするための自動化がなく、現場スタッフは古いインサイトに頼らざるを得ず、解約を防ぐことができません。
インサイトが営業やサービスチームに届くのが遅すぎるため、リテンションキャンペーンやロイヤルティ戦略の効果が薄れてしまいます。
リネージと承認がなければ、解約スコアは透明性を欠き、信頼を失い、組織はコンプライアンスやリスクの問題にさらされます。
Alteryx Oneは、CRM、利用状況、サポート、調査データからの解約シグナルを信頼できるデータセットに統合します。予測モデルはビジュアルワークフローで構築・比較・再トレーニングでき、ガバナンスによって一貫したスコアリングロジックが保証されます。解約スコアはCRMやキャンペーンツールに自動的に配信され、ワークフローがターゲットを絞ったリテンション施策をトリガーします。Alteryxの生成AI連携は、説明可能な解約データを活用して介入策を提案し、リテンションを高めて収益を守ります。
統合されたデータアクセス
CRM、利用状況、サポート、調査データを1つの解約データセットに接続
自動化されたワークフロー
モデルの再トレーニング、スコアの更新、パフォーマンスの監視を自動化
遅い介入
インサイトが営業やサービスチームに届くのが遅すぎるため、リテンションキャンペーンやロイヤルティ戦略の効果が薄れてしまいます。
高度な分析とAI
予測手法を比較し、主要なリスクドライバーを可視化し、迅速なテストを可能に
ガバナンス
解約スコアが一貫性を保ち、説明可能で、監査に耐えうるものにする
タイムリーな介入により、より多くの顧客を維持
解約による収益損失を削減
アナリストの手作業によるモデリング時間を削減
ガバナンスの効いた解約インサイトによって信頼を向上
50行のコードから
ノーコードへ
「Alteryxのおかげで、1行もコードを書かずにビジネスアナリストをデータサイエンティストに変えることができました。」
Fabio Italiano氏、アナリティクス＆インフォメーションマネジメント担当バイスプレジデント
McGraw Hill社
CRM、製品利用状況、サポート、調査データを1つのガバナンスの効いたデータセットに統合します。サイロを排除し、準備時間を短縮し、あらゆる顧客接点における解約要因を、アナリストにとって完全かつ信頼できる形で把握できるようにします。
自動化されたワークフローにより、解約モデルを継続的に再トレーニングし、スコアを更新します。アラートがパフォーマンスのドリフトを早期に検知し、現場チームが常に最新かつ最も正確なリスクインサイトに基づいて行動できるようにします。
製品の非アクティブ化やサービス問題など、主な解約ドライバーを透明性の高いロジックで可視化します。すべてのスコアにはリネージが伴うため、アウトプットを経営層、規制当局、顧客対応チームに対しても容易に説明できます。
生成AI、コパイロット、AIエージェント向けに、構造化され説明可能な解約アウトプットを準備します。ガバナンスの効いたデータにより、推奨内容が適切でコンプライアンスに準拠し、個々の状況に合わせたものになるため、AIをリテンションにおける信頼できるパートナーへと変えることができます。
