新規成約率の向上、契約者一人ひとりのライフベントを捉えた提案、解約予測と防止

金融・保険業界のデータ活用事例

金融・保険業界でのTreasure Data CDP活用例

チャネルが多岐に渡る金融・保険業界では、チャネルごとに顧客データが散在していることは少なくありません。
顧客データをTreasure Data CDPで収集・統合・一元管理することには、どのようなメリットがあるのでしょうか。また、顧客体験にどのように還元することができるのでしょうか。

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パターン1:新規契約獲得の効率化

企業が持つ様々な顧客データをTreasure Data CDPに統合し、契約者がこれまでにどのようなチャネルで接点を持ちながら成約に至ったかを、時系列で把握します。

金融・保険業界でのCDP活用パターン1:新規契約獲得の効率化

企業が持つ様々な顧客データをTreasure Data CDPに統合し、契約者がこれまでにどのようなチャネルで接点を持ちながら成約に至ったかを、時系列で把握します。
さらに、データに基づいて「これから成約するであろう」見込み顧客を特定し、さらに成約確率を算出。見込み度に合わせて、対面・オンラインにおける接客の最適化、成約の向上につなげます。

たとえば、資料請求者を流入経路、接触コンテンツをもとにスコアリングし、見込み度によって架電の優先度を調整。架電担当も振り分けることで、成約率アップを図ることが可能です。

パターン2:契約後の最適なフォローによるLTV向上

顧客の興味やライフステージの変化を捉え、一人ひとりに最適な追加提案を支援します。

金融・保険業界でのCDP活用パターン2:契約後の最適なフォローによるLTV向上

「契約時にしか顧客と接点がない」「追加提案のタイミングが分からない」というケースは少なくありません。

契約時だけにとどまらず、契約後の顧客行動データもTreasure Data CDPに統合・一元管理することで、継続的なサポートの提供につなげます。Webサイト訪問、アプリでのアクション、コールセンターでの応対など、様々な接点で顧客の興味やライフステージの変化も捉えながら、一人ひとりに最適な追加提案をしていきます。

たとえば、結婚や子育てなどのライフイベントに関する記事閲覧や、資料請求などのオンライン行動データから顧客の変化を把握。家族構成が変わる関心の高いタイミングで、最適なプランを提案することができるため、顧客満足度も向上し、LTV向上が見込めます。

パターン3:解約予測と防止

契約者の解約リスクを予測し、解約防止のアプローチ施策へ素早くつなげます。

金融・保険業界でのCDP活用パターン3:解約予測と防止

すでに解約した顧客のデータを教師データにして機械学習を行い、予測リードスコアリングの機能によって解約リスクがある顧客を予測します。解約の問い合わせがくるより前に、何らかの防止施策を行うことができます。

たとえば、解約ページ閲覧などのサイト内行動、クレーム情報、利用サービスなどの様々なデータから顧客が抱えるペインを特定し、さらに機械学習によって解約確度を予測。1ヶ月後に解約する可能性が高い顧客に対して、ポイント付与や特別なキャンペーンの実施、ケアコールなどのアプローチができます。

金融・保険業界では以下をはじめとする、様々な企業がTreasure Data CDPを導入しています。

コインチェック株式会社 ロゴ
株式会社クレディセゾン ロゴ
静岡銀行 ロゴ
SOMPOひまわり生命 ロゴ
三井住友銀行(SMBC) ロゴ

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