解約希望者を抑止できるかは「契約期間」とボット上での「行動」であることが判明　LTVのさらなる向上へ

2021 年 10 月 27 日
株式会社 Macbee Planet



解約希望者を抑止できるかは「契約期間」と

ボット上での「行動」であることが判明

LTV のさらなる向上へ




株式会社 Macbee Planet（本社：東京都渋谷区、代表取締役小嶋雄介）の子会社である株式会社 Smash
（本社：東京都渋谷区、代表取締役 CEO 石山 真也、以下「Smash」
）は、リテンションボット
「Smash」上でのユーザとの会話や行動データの分析を行い、解約抑止の大きな要因として「契約期
間」と、ボット上での「行動」が大きく起因することが判明しました。今後も研究を進め、業界や企業
毎に適したシナリオを提供し、解約抑止率の向上を図ってまいります。




■研究の内容
解約希望者のボット上での回答や行動の機械学習を行い、「解約」と「解約抑止」に影響する要素の解
約分析を行いました。ジニ係数を利用した分析を行い、下記の表ではジニ係数が０に近いものは、
「低
い」と表現をし、１に近いものを「高い」という表現をし、掲載しています。ジニ係数は 1 に近いほど
振れ幅があることを示しており、AI がユーザーの解約確度を予測しやすくなることを示しています。


表 1）解約抑止の可能性予測に役に立つ変数の重要度（※）




※表は一部抜粋になります。
分析結果として、解約希望者の解約する意思の強さや、態度変容の大きな要因として、ボットからの質
問の回答やユーザー情報よりも、契約期間やボットへの到達時間、回答への反応時間などのボット上で
の行動が大きく影響することが判明いたしました。これらの結果から、長期利用者は重要度の高いユー
ザーであり、ロイヤルティ強化策を打つことで、LTV のさらなる向上に繋がることが改めてデータとし
て判明いたしました。


表２）属性や回答による予測モデルの趣味レーション
また、一部会話の中にも予測を立てやすい要因が散見されており、今後詳細分析や改善を Smash にて引
き続き行ってまいります。




現在、このロールモデルをベースに一部のクライアントに対し、属性や回答による予測モデルの構築
を行っており、シミュレーションでは上記の図のような形で遷移することが確認できています。今後細
かいチューニングを加え、その業界や企業に適したシナリオ予測を提供し、ユーザーのロイヤルティ強
化、LTV の向上に寄与してまいります。


※重要度とは決定木分析の中で、ある変数を使ってデータ分割した場合に解約する人、解約抑止しない
人をどれくらい偏らせることができるのかを数字で表現したものになります。