カスタマーサクセス・サポートが欲する「解約予兆分析」の場合

 こんな内容の資料です

カスタマーサクセスやサポートの現場では、解約予兆の把握に向けて次のような課題に直面している企業が少なくありません。

• リスクの判断が担当CSの肌感に依存し、解約の予兆に気づいても、チームで共有できていない

• 利用ログ・問い合わせ・契約情報が別々のシステムに散らばり、顧客IDも違うため、つなげて見られない

• どのツールを選んでも、データの突合漏れや鮮度不足があると、気づくのは更新直前になってしまう

これらの問題の多くは、分析ツールの性能ではなく、「利用・問い合わせ・契約のデータが正しくつながっていない」ことに起因しています。

本書では、社内に散らばる利用ログ・問い合わせログ・契約情報を自動で収集・クレンジング・統合し、解約の予兆を早期に把握する現実的なアプローチを整理します。具体的な3つのプロセスや、リスクスコアを表示するダッシュボードのイメージを交え、担当者の肌感に頼っていた解約リスクの判断を、チーム共通の指標として先回りのフォローにつなげる方法を解説します。

 このような方におすすめです

• 解約の連絡が来てから初めてリスクに気づき、予兆の段階で先回りできていないCSマネージャー・責任者の方
  
  
• 利用ログ・問い合わせログ・契約情報を掛け合わせて、解約リスクを分析したい方
  
  
• 問い合わせ対応のたびに、顧客の利用状況や契約情報を調べる手間を減らしたいサポート担当の方
  
  
• Excelでの手作業集計に工数がかかり、データが古くなってしまうことに課題を感じている方
  
  
•  CSツールやAI/BIツールを活用したいが、そこに渡すデータの準備に課題がある方