【 金融 - 大手損害保険会社 】
データマイニング契約継続率の最大化とアウトバウンド業務の効率化を実現
契約者に対して、更新時期の3ヶ月前に「はがき」、「電話」にて契約更新のご案内を行っているが、更新対象者の全員にご案内を行っているため、非常にコストがかかっている。
コストをかけている割には、その効果が明確でなく、効果測定を含めた客観的な評価ができていない。
- 【分析設計】対象顧客リスト全員に更新のご案内を行うが、その効果が明確ではない。効果測定をするための分析を行っていない。
- 【分析準備】効果測定をするための分析データが生成されていない。
契約データとアウトバウンド結果データとの紐付けができていない。 - 【分析実施】いかにして契約継続確率の高い顧客セグメントを見つけ出すか、その方法が確立されていない。
契約者データとアウトバウンド結果データより、顧客分析用のデータを作成。データマイニング手法を用い、契約継続確率の高い顧客セグメント（契約更新モデル）を明らかにする。その後、作成したモデルの効果を検証する。
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- アウトバウンドオペレーションの最適化（契約継続確率が高い顧客リストの生成とアウトバウンドオペレーションの効率化）
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- 契約継続率の最大化
- アウトバウンドオペレーションの効率化
契約者全体の契約継続率はキープしたまま、アウトバウンドのコストを20%以下に削減。
また、継続率の悪かった 契約1年目から2年目のセグメントでは、継続率が2.1ポイント向上した。
その他、実績多数
- 既存顧客に対して、契約継続の獲得を目的としたアウトバウンド
- クロスセルを目的としたアウトバウンド
- 加入促進のための資料受付センターにおけるフォローアップ・コール
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