【Zoho CRM】Ziaの予測機能に関するアップデートのお知らせ:解約予測ができるようになりました。

【Zoho CRM】Ziaの予測機能に関するアップデートのお知らせ:解約予測ができるようになりました。


Alertこの機能アップデートは、US(米国)、EU(ヨーロッパ)、IN(インド)、CN(中国)、AU(オーストラリア)データセンターに属し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。

今回Ziaの予測機能に関しまして、機能アップデートがございました。
以下、アップデートの詳細をご紹介いたします。

ビジネスにおいて、顧客獲得に多額の資金を費やしたとしても、獲得した顧客の維持に苦労することがあります。
解約率は5%から7%が望ましいとされていますが、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。
ビジネスの拡大には、損失を避けるため、解約を未然に察知することが重要です。
そこで、Zoho CRMでは、顧客やサブスクリプションごとの解約をリアルタイムに予測するZiaの「解約予測」機能を提供いたします。


Ziaの「解約予測」機能
解約予測は、顧客データの解約パターンを特定し、顧客が解約する可能性を予測するZiaの機能です。
主に、解約の可能性を評価するのに役立つ「解約のスコア」が表示されます。
一方、商品/サービスの料金体系が定期課金(サブスクリプション)型の場合、Ziaにより、顧客がどの商品/サービス利用や購入を止めようとしているかについても表示されます。 


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。


 Ziaが学習すると、顧客データとユーザーが設定したガイドラインと比較し、関連付けを行います。さらに、過去の取引を調査、パターンを観察し、解約の可能性について警告します。このようにして、改善点に気づき、すぐに対処することができます。 

解約予測の活用方法について

Ziaが解約予測を計算すると、解約のスコアがウィジェットとしてデータの詳細画面内に表示されます。解約のスコアが高いほど、その顧客が解約する確率が高いことを意味します。


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。


定期課金(サブスクリプション)型のビジネスモデルではないデータの場合は、データの詳細画面に、解約のスコア項目のみ表示されます。


これらの項目に基づいて、自動化処理の作成、レポートの作成、カスタムビューを使用したデータの分類、標準フィルターを使用したデータの抽出が可能です。


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。

Notes

制限事項

  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. 解約予測は、すべての言語で利用可能です。