ポーランドの多国籍自動車メーカー、Azureの解約分析と機械学習で顧客維持を改善

複雑な業界の課題を明らかにする

今回のお客様は多国籍の商用車メーカーで、顧客層は多岐にわたります。効率的にマーケティングのターゲットを絞るために、顧客層に対する深い洞察を必要としていました。

SoftwareOneは、競合他社に乗り換える可能性の低い顧客を特定するために、顧客解約分析ソリューションを推奨しました。これにより、顧客は必要な戦略に集中することができ、コストを節約しながら顧客維持率を高めることができました。

顧客維持率を高めるため、SoftwareOneは次のような洞察を提供するソリューションを導入する必要がありました：

• 顧客満足度とロイヤルティの分析とモニタリング
• 顧客の離反数のモニタリングと傾向の分析
• 顧客離れの前にどのような行動をとるかなど、顧客の行動パターンを調べる
• 顧客セグメントを定義し、どのセグメントが最も離脱リスクが高いかを判断する
• 機械学習モデルを使用して、特定の顧客が離脱する確率を計算する
• 顧客の収益を分析し、時間、地域、製品モデルなどのさまざまな次元を考慮に入れる
• 顧客の購買パターンを調査し理解する

カスタム分析によるリテンション戦略を実現

SoftwareOneは、Microsoft R Open、Apache Hadoop、Tableauなどのテクノロジーを使用して、カスタマイズされた分析システムを作成しました。

SoftwareOneのコンサルタントはまず、顧客の移行を予測するためのデータの適用性と妥当性を分析しました。その後、SoftwareOneは機械学習とTableauのモデルを構築しました。モデルはテストされ、顧客の期待を定義するのに最適なものが選択されました。

さらに、SoftwareOneはクラスタリングアルゴリズムを実装し、様々なパラメータに基づいて顧客をセグメント化しました。その結果得られた情報を視覚化するためにTableauが使用されました。