ECのマーケティング解析を行なっていると、定期購買ユーザーの継続率・離脱率というのは、どの会社も重視している指標だと思います。

 

定期購買(サブスクリプション)に影響を与えているであろう要素を抽出し、データセットを作成し、解析することで、このユーザーが定期購買(サブスクリプション)を解約してしまう確率を算定することができます。

 

 

 

こちらの論文にて詳細なやり方を載せているので、ご興味がある方は是非、ご覧ください。

 

こちらの論文では、

購買した月、どのLPから購入したか、どの媒体から流入したか、どの決済方法を使っているか、購入した時間、購入したのが平日かどうか、などのデータを活用して定期購買(サブスクリプション)の解約を予測しました。

 

この企業では単品定期通販であったため65%くらいの精度で予測することができましたが、複数の商品を販売しているEC企業であれば75%くらいの精度で予測できるという話を聞いています。

 

また、実際の予測モデルの作り方についてはこちらの動画にて公開しているので、

こちらを拝見頂いたあと、上記論文を読んでいただけると、イメージがつきやすいと思います^^

 

 

こんな動画を作っている私の自己紹介をさせて頂くと、株式会社piponという会社で「ドクターボイス」という医師との会話内容をボイスメモで記録すると、その内容をAIが自動書き起こししてくれて、それを家族にも共有することができるヘルスケアアプリを開発・運用しています。

 

スマホアプリの開発やデータ解析のご支援が出来ますので、ご依頼いただける方は

 

seiyakitazume@pi-pon.com

 

までご連絡いただけますと幸いです。

 

またドクターボイスも、病院に行く際は是非使ってみて頂けると嬉しいです^^