LTV最適化 (LTV Optimization)
顧客生涯価値を最大化するデータドリブンな顧客育成。解約予測からパーソナライズまでAIが実行します。
Challenges
顧客育成の壁
潜在的な顧客離脱リスク
優良顧客がサイレントに離脱する予兆を察知できず、気付いた時には手遅れに。既存顧客維持のためのコストが無駄になっています。
一律的なセグメント施策
全ての顧客に同じクーポンやメールを送信しており、顧客の購入頻度や嗜好性に基づいたパーソナライズができておらず、効果が頭打ちになっています。
LTV最大化への打ち手不明
LTVは重要だと理解しつつも、実際に「次に何を提案すべきか」「どの顧客に投資すべきか」の判断が経験に依存し、施策の拡大が困難です。
Our CRM Model
LTV向上に特化した
予測と行動最適化モデル
LTV最適化モデルは、単に将来の売上を予測するだけでなく、「いつ、誰に、何を、いくらで提供すればLTVが最大化するか」という行動戦略の策定までをAIが行います。
予測された解約確率や将来価値に基づき、最もROIの高い顧客にリソースを集中させ、パーソナライズされた体験を提供することで、顧客のロイヤリティを向上させます。
Analysis Output
FutureCastのLTV戦略で実現できること
解約予測モデルの構築
行動データ、購買履歴、サポート履歴などを統合し、顧客ごとの解約確率を予測。リスクの高い顧客に特化した施策を自動的に実行し、離脱を未然に防ぎます。
ダイナミック・セグメンテーション
RFM分析やコホート分析といった統計手法に基づき、顧客をLTVへの貢献度が高いセグメントに分類。最も効果的なクーポンやレコメンドを提示します。
最適なナーチャリングの実行
AIが予測した顧客の次の行動やニーズに基づき、クロスセルやアップセルのための最適なコンテンツやタイミングを決定。顧客単価と購入頻度を同時に引き上げます。
Q&A
よくあるご質問
LTVの予測精度はどのくらいですか？
過去のデータ量と質によりますが、通常、3〜6ヶ月先のLTV予測で75%〜90%程度の精度を目指します。予測だけでなく、施策実行によるLTV向上効果を可視化することに重点を置いています。
導入にはどのようなデータが必要ですか？
顧客ID、購入履歴（日時、商品、金額）、Web行動ログ、メール開封履歴など、顧客ごとの行動を示すデータが必要です。CRMやDWHとの連携が前提となります。
解約予測モデルの構築にかかる期間は？
データの整備状況によりますが、PoC（概念実証）のフェーズで約1ヶ月〜1.5ヶ月で初期モデルを構築し、ビジネスインパクトを試算します。