こんな人におすすめ：
- カスタマーサクセスマネージャーやマーケティング担当者
- データ分析に基づく顧客維持戦略を立てたい経営者
- AI・機械学習を活用したビジネス改善に興味がある方
プロンプト例：
「顧客の過去のフィードバックデータと購入履歴を基に、顧客離脱リスクを予測する分析モデルを作成し、離脱を防ぐための効果的な改善策を提案してください」
プロンプト例の出力結果：
顧客フィードバックと購入頻度、サポート履歴を統合したデータセットを分析し、機械学習モデルを用いて離脱リスクの高い顧客群を特定しました。離脱兆候としては購入頻度の減少、サポート問い合わせの増加、ネガティブなレビューの増加が挙げられます。これらの顧客にはパーソナライズされたフォローアップを実施し、アンケートやレビューへの迅速対応を通じて満足度向上と離脱防止を図ることが推奨されます。加えて、リアルタイムでオンラインレビューやSNSコメントのモニタリングを行い、早期警戒システムを構築することが効果的です。これにより顧客体験の質を継続的に改善し、解約率の低減につなげることが可能です。」
