競合他社へのユーザー流出防止に向けた施策立案支援

• クライアント課題

  マーケットに新規参入してきた競合他社は、莫大な予算をかけてユーザー獲得に向けた大々的なキャンペーンを展開。これにクライアントのユーザーは敏感に反応し、キャンペーン開始直後から競合他社へのユーザー流出による解約が増大。この傾向は日に日に強まっていた。
  クライアントはユーザーの数が収益に直結してしまうビジネスモデルであったため、いかにして自社ユーザーを留めるかが経営上の重要な課題となっていた。

• ミッション

  明らかにすべき論点は、他社流出リスクの高いユーザー群はどのような特徴を持つか、そして他社流出を防ぐ手立ては何なのかという2点。
  これまで競合他社に流出してしまったユーザーの基本属性、自社サービス利用動態のデータを用いて、特に他社流出リスクが高く、対策の緊急度の高いユーザー群の特徴を明らかにし、かつ、施策に落とし込める形で競合他社と戦うための武器を探し出すことが求められた。

• プロセス

  機械学習を用いた他社流出予測モデルを構築することにより論点の解決を目指した。
  クライアントとのディスカッションを通して仮説を検討・構築し、それを元にユーザーの性別年代や契約状態、サービスの利用頻度等を説明変数、他社流出実績を目的変数にもつデータマートを作成。データマートから他社流出予測モデルを構築し、モデルによって全ユーザーに付与されたリスクスコアを元にハイリスク群、ローリスク群を同定した。また、予測に強く寄与した説明変数リストの内容をハイリスク群とローリスク群の間で比較した。

• 成果

  分析の結果、ハイリスク群のユーザー像として男性若年層、特定の自社サービス利用頻度が低いなどといった特徴が浮かび上がってきた。これに対しローリスク群には同様の自社サービスの利用頻度が高いという特徴が現れていた。この結果から、サービスの利用が頻繁になれば、ユーザーはクライアントからのベネフィットをより感じることができ、結果継続利用する可能性があるという示唆を得ることができ、クライアントの施策立案に貢献することができた。

データ分析の内製化に向けた講習の実施/教育コンテンツの提供/実務の伴走

• クライアント課題

  クライアントはデータの利活用に着手したが、社内にデータ分析に関する知見や文化が乏しかったため、ほとんどの業務を分析ベンダーに外注していた。
  この状況でクライアントプロパーは要件出しのみ実施しており、用件定義や設計/実装のほぼ全てを外注先へ投げていました。
  したがって、社内にデータ分析の知見も蓄積されず、文化も根付かず、ただ外注費だけが増大してくこととなり、ついにはその高い外注費を賄うことが適わなくなりました。

• ミッション

  ①データドリブン文化の醸成
  ②セルフ分析環境の構築
  ③セルフ分析を実施するにあたっての教育コンテンツ作成/提供
  ④分析活動の伴走

• プロセス

  まずはクライアント内において、データ分析を学習してもらえるようなモチベーションの形成を目的として、データ利活用に関する啓蒙活動を継続的に実施した。
  またそれと同時に、機械学習等の高度分析官向けの分析環境とは別に、クライアントプロパーがノーコードで分析を実施できるようなBIツール等の導入を含めたセルフ分析環境の構築を実施した。
  次に、基礎的な分析/統計学の知識を体系的に整理したコンテンツと、それらを実際のセルフ分析環境（BIツール）で実装する方法を取りまとめたコンテンツの作成を実施。コンテンツの提供方法についてもクライアントと相談の上決定し、必要であれば実講義からハンズオン、フォローアップ講座まで実施。
  最終的には上記プロセスで得られた知見をもとにクライアントプロパーが独り立ちできるよう、分析の伴走を実施した。

• 成果

  データ分析教育PJのローンチからエンドまでの戦略策定を完遂。
  文化醸成→教育→独り立ちの各プロセスで適切なバリューを発揮し、セルフ分析を実施できるクライアントプロパーは急増、セルフ分析環境の性能限界に至ってしまうという嬉しい悲鳴も聞こえた。
  ネクストアクションとして、より高性能なセルフ分析環境構築の構想依頼をいただくとともに、
  上記セルフ分析官の中からより高度な分析官を輩出すべく、もう1ランク難易度の高い教育プログラムの策定と実施を依頼いただいた。