顧客の本音と未来が見える。
AI分析で実現する
究極のパーソナライゼーション
離脱率20%削減、LTV35%向上の実績
購買パターンから感情まで、深層的な顧客理解を実現
85%
離脱予測精度
85%以上
35%
LTV向上率
35%向上
2.5x
クロスセル率
2.5倍
顧客理解でこんな悩みはありませんか？
4つの分析で顧客を360度理解
【主要分析機能】
🛒
1. 購買パターン分析
隠れた購買傾向を発見
- • RFM分析の高度化
- • バスケット分析
- • 購買サイクル予測
- • 価格感度分析
🔔
2. 離脱予測・防止
離脱リスクを事前察知
- • 離脱確率スコアリング
- • 離脱要因の特定
- • 最適な引き止め施策提案
- • アラート自動通知
💰
3. LTV予測・最大化
顧客生涯価値を最大化
- • 将来収益予測
- • アップセル機会発見
- • 優良顧客化シナリオ
- • 投資対効果の最適化
😊
4. 感情・満足度分析
顧客の声から本音を抽出
- • レビュー感情分析
- • NPS予測
- • クレーム予兆検知
- • ブランド好感度測定
最先端の分析技術を結集
🤖
機械学習アルゴリズム
協調フィルタリングクラスタリング分析ディープラーニング自然言語処理
📊
行動分析技術
カスタマージャーニー分析コホート分析アトリビューション分析A/Bテスト自動化
⚡
リアルタイム処理
ストリーミング分析即時スコアリング動的セグメント更新トリガーベースアクション
実績ある適用実績
🔄
買い替え・
離販分析
🩸
骨髄ドナー
適合性検索
🌐
Webデータ分析
(レコメンデーション)
🏢
賃貸物件の
収益最大化分析
数値が証明する顧客価値の向上
売上・収益への直接的インパクト
📈
売上指標の改善
25%
顧客単価
平均向上
1.8x
購買頻度
増加
2.5x
クロスセル率
向上
45%
リピート率
改善
💰
LTV（顧客生涯価値）
平均LTV35%向上
優良顧客比率20%増加
顧客獲得コスト回収6ヶ月短縮
顧客維持・満足度の改善
📉
離脱率の削減
離脱率20%削減
休眠復活率15%向上
解約前の引き止め成功率40%
😊
顧客満足度
+15
NPS
95%
満足度
-30%
クレーム
あらゆる顧客接点で価値を創出
🛍️
EC・通販事業
- • パーソナライズドレコメンド
- • カート離脱防止
- • 定期購入の離脱予防
- • 優良顧客の早期発見
📊
サブスクリプション事業
- • チャーン予測と防止
- • プラン最適化提案
- • エンゲージメント向上
- • LTV最大化
🏪
小売・飲食業
- • 来店頻度向上施策
- • 顧客セグメント別販促
- • 新規顧客の定着促進
- • 地域特性分析
🏦
金融・保険業
- • 契約継続率向上
- • クロスセル機会発見
- • リスク顧客の早期発見
- • 顧客ポートフォリオ最適化
成功企業の顧客戦略革新
事例1：大手ECサイト（会員数500万人）
課題
新規顧客の2回目購入率が低い（15%）
導入内容
AI購買パターン分析とレコメンドエンジン
成果
- • 2回目購入率：15%→28%に向上
- • 平均購買単価：30%増加
- • 年間売上：10%増加（20億円増）
- • メール開封率：2.5倍向上
「顧客一人ひとりに最適な商品提案ができるようになりました」
事例2：サブスクリプションサービス（BtoB）
課題
月次解約率が5%と高止まり
導入内容
チャーン予測と自動アラートシステム
成果
- • 月次解約率：5%→3%に改善
- • LTV：40%向上
- • カスタマーサクセスの効率：3倍
- • ARR（年間経常収益）：25%成長
「離脱リスクの高い顧客に先回りでアプローチできます」
事例3：アパレル小売チェーン（100店舗）
課題
顧客データが活用できていない
導入内容
統合顧客分析プラットフォーム
成果
- • 優良顧客化率：2倍
- • 休眠顧客復活：15%達成
- • 在庫回転率：30%改善
- • 顧客あたり年間購入額：35%増加
データから施策実行まで一貫支援
01
Step 1：データ統合（2週間）
- • 購買データ
- • Web行動データ
- • 顧客属性データ
- • 外部データ連携
02
Step 2：分析モデル構築（3-4週間）
- • セグメンテーション
- • 予測モデル作成
- • スコアリング設計
- • 検証・調整
03
Step 3：施策設計（2週間）
- • アクションプラン策定
- • KPI設定
- • 自動化ルール設定
- • テスト運用
04
Step 4：運用・最適化
- • 効果測定
- • モデル再学習
- • 施策改善
- • レポーティング
よくある質問
Q: 個人情報保護は大丈夫ですか？
A: 個人を特定しない統計処理を行い、プライバシーマークに準拠した運用を行います
Q: どのくらいの顧客数から分析可能ですか？
A: 最低1,000人程度から分析可能です。顧客数が多いほど精度は向上します
Q: 既存のCRMやMAツールと連携できますか？
A: Salesforce、HubSpot、Marketoなど主要ツールとAPI連携可能です
Q: BtoBでも効果はありますか？
A: BtoBこそ顧客単価が高く、離脱防止の効果が大きく現れます
顧客分析の詳細資料をご用意
顧客インサイト分析の導入を検討される方向けに、
分析手法や成功事例をまとめた資料をご用意しています。
顧客データの可能性を無料診断
【無料】顧客データ分析診断
眠っている顧客データから価値を発見
診断内容：
- ✓保有データの分析可能性評価
- ✓発見可能なインサイトの提示
- ✓期待効果の試算
- ✓最適な分析手法のご提案
完全無料・秘密保持契約対応
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