顧客リテンション向上のためのデータ分析手法の比較研究

序論 顧客リテンション、つまり顧客の維持は、企業にとって重要な課題であり、成功に直結する要因の一つです。新規顧客の獲得に比べて、既存顧客の維持にはコストがかからず、長期的な利益をもたらす可能性が高いことから、多くの企業が顧客リテンション向上に取り組んでいます。この背景の中で、データ分析の役割がますます重要になっています。本レポートでは、顧客リテンション向上に向けたデータ分析手法として、RFM分析、クラスター分析、機械学習モデルの三つを比較し、それぞれの利点と欠点を考察します。

本論

1. RFM分析 RFM分析とは、Recency（最近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標を用いて顧客を評価する手法です。この手法の利点は、シンプルで理解しやすい点です。企業は、これを基に顧客をセグメント化し、ターゲットを絞ったマーケティング施策を展開できます。一方で、RFM分析は静的なデータに基づいているため、顧客の行動の変化をリアルタイムで捉えることが難しいという欠点があります。

2. クラスター分析 クラスター分析は、顧客データをもとに似た特性を持つ顧客群を特定し、グループ化する手法です。この方法の利点は、多次元データを扱えるため、より複雑な顧客の行動を把握できる点です。例えば、購買履歴やウェブサイトの訪問履歴に基づいて、異なる顧客セグメントの行動パターンを明らかにできます。しかし、クラスター分析は適切なクラスタ数の選定やデータの前処理が難しく、誤った結果を導くリスクもあります。

3. 機械学習モデル 最近では、機械学習を用いた顧客リテンションの分析が注目されています。特に、ロジスティック回帰や決定木、ランダムフォレストなどのアルゴリズムを利用することで、顧客の離脱リスクを予測し、早期に対策を講じることが可能です。この手法の大きな利点は、高精度な予測ができることですが、データの量と質に依存するため、適切なデータが揃っていない場合には効果が薄れます。また、モデルの解釈が難しいこともデメリットと言えます。

結論 顧客リテンション向上のためのデータ分析手法に