現場の努力だけでは埋めにくい「構造」から整理します。
- 解約理由が「アンケート」か「担当者の肌感」でしか分からない → 再現性がない
- 顧客の行動データがバラバラで、チャーン兆候が予測できない → 予兆検知ができない
- オンボーディング後の利用定着が弱く、LTVが上がらない → 成長の天井
- 「誰を優先すべきか」判断できず、CXリソースが分散 → 効果が薄まる
“予兆→優先度→施策→収益”をつなげて、売上を守る仕組みへ。
- 解約理由がアンケートや担当者の肌感でしか把握できていない 経営者・事業責任者
- 顧客データが分散しており、チャーン予測の仕組みが構築できていない CX/CRM責任者
- オンボーディング後の利用定着率が低く、LTV向上に課題を感じている プロダクト責任者
- 限られたCXリソースを優先度の高い顧客に集中させたい マーケ/CS責任者
- 行動データ×属性×問い合わせ履歴を統合した チャーンスコアモデルの設計方法
- 「先に離れそうな顧客」を事前に特定し、 先回りアクションを実行するプロセス
- オンボーディング後の利用定着を促進する データドリブンなCX改善シナリオ
- 解約防止だけでなく、 アップセル余地のある高価値セグメントの特定手法
- CXと売上の因果関係を可視化し、 経営判断に活用できる状態をつくる方法
- 多角的データソースを活用した 戦略的パートナーシップによる収益最大化の考え方
合計：目安60分（オープニング/クロージング含む）
- 調査データから見える、近年の解約率・継続率の傾向
- 解約を減らすための、オンボーディング設計とCX改善策
- 継続率を上げるための、KPI設計とログデータの分析/活用
- 解約が起きる“構造的な理由”と、SaaSにおける黄色信号
- チャーン兆候を捉えるデータモデル / 収益インパクトの可視化
- 営業〜CSの全体像（仕組み）の作り方、対処方法の示唆
- 問い合わせデータは“顧客の本音データ”
- お問い合わせ対応で解約率を下げるための3ステップ
- CX改善シナリオ：お問い合わせを起点にした「攻めのCS」
鯵坂 賢
新卒でクラウドサーカスに入社。その後、インサイドセールス、フィールドセールス、パートナービジネスの現場で新規顧客獲得に従事。 現在はFullstar事業部のセールス・カスタマーサクセス領域のマネージャーとして、これまでSaaSツールを61,000社以上に提供してきた当社の カスタマーサクセスノウハウをもとに、SaaS企業のカスタマーサクセス支援を実施中。
原田 憲悟
データとAIの力で企業の成長を加速させるデータ活用コンサルタント。 アイレップ、Adobe等を経てエクスチュア株式会社を創業。 Snowflake、BigQuery、Adobe Analytics、KARTEなどのマーケティングやデータに関するテクノロジーを活用し、 国内外の大手企業におけるデータ活用戦略の設計・実装を数多く手掛ける。 近年は生成AIやデータインテリジェンス領域にも注力し、AIを活用した顧客体験最適化や業務自動化の実現を支援。 ビジネスとテクノロジーを橋渡しする現場視点の設計・支援が得意。
佐竹 彩華
サービス業にてキャリアをスタート。サービス品質が評価され、全国大会にて上位成績を収める。 そののち、スタートアップの営業会社に未経験で入社。既存顧客との関係性構築、案件の運用・管理、 チームマネジメントが評価され、スーパーバイザーとして活躍。 インゲージに入社後は、問い合わせ対応の魅力を新規クライアント向けに伝える役割を担う。
参加費はかかりますか？
無料です。事前登録（フォーム送信）完了後に視聴方法をご案内します。
途中参加・途中退出はできますか？
可能です。見逃し配信やアーカイブ配信も行っておりますのでご都合に合わせてご視聴ください。
同業・競合企業でも参加できますか？
恐れ入りますが、内容保護の観点から競合・個人事業主の方は参加をお断りする場合があります。
必須項目をご入力のうえ送信してください。
※フリーメール不可
マーケ / CX/CRM
- チャーン兆候の見える化（モデル設計の要点）
- 優先度の高い顧客へ“先回り”する実務プロセス
- 定着・アップセルに繋げるCX改善の型