Statistaが発表した2020年の調査では、実際の（業種別）顧客解約率が明らかになりました。

解約には様々な理由がありますが、解約が生じてから初めてその理由が判明する場合が多くあります。解約理由に関し、遡って特定することで、新規顧客の獲得で得られる収益よりも多くの損失が発生するかもしれません。

Ziaの顧客の解約を予測する方法について

解約は顧客の行動であり、それがいつ発生するかを把握し、ビジネスの本質を理解するため、Ziaは、顧客が誰で、その支払い方法は何なのかを知る必要があります。また、さらに有効な顧客と解約した顧客に分類するために、有効な顧客と解約した顧客それぞれの特性を知る必要があります。

解約予測の活用方法について

予測スコアに基づいて行動できるように、Ziaは定期課金（サブスクリプション）型のビジネスモデルのデータ詳細画面に、読み取り専用の2つのカスタム項目を表示します。

1. 解約の確率のスコア： 顧客が商品の購入やサービスの利用を止める度合い（確率）が表示されます。
   
2. 予測項目 ：定期課金（サブスクリプション）情報を表す項目名（商品／サービス名）が表示されます。

そのため、Ziaの解約予測機能を利用することで、以下のことを実現することができます。

1. 収益への影響の評価、それに対する対応準備
   
2. ビジネスプロセスの再構築と合理化
   
3. 新しい顧客維持戦略の立案
   
4. 販売後の顧客エンゲージメントの強化
   
5. 商品／サービスの利用や購入を止めた顧客の回復
   

解約予測モデルの精度について

Ziaでは、解約の予測設定と過去のデータを参照して解約の予測スコアを算出するのと同様に、このスコアの信頼性を示す方法として、モデルの精度を1%～100%の間で評価しています。

精度が 80% を超える場合	予測データが高確率で正確であることを表します。
精度が 60%から80%の間 の場合	予測データは概ね正確ですが、常に正確とは言えません。
精度が 60% 未満の場合	予測データに誤りがある可能性があります。

予測の精度が低い場合、Ziaは15日ごとにデータセットを学習することで、自動的に予測解析の最適化を行います。

1. 解約予測を開始するには、決済が完了したとみなすための顧客データと、解約されたとみなすための顧客データがそれぞれ75件 以上含まれる、最低200件のデータが必要です。
   
2. Ziaの解約予測機能は、米国、ヨーロッパ、インド、中国、オーストラリアのデータセンターで、20ユーザーライセンス以上のエンタープライズプランおよびアルティメットの組織でのみ利用可能です。
   
3. 解約予測は、すべての言語で利用可能です。