株式会社ZTV 営業統括部 坂口 純司氏、滝澤 勇介氏、山本 哲氏、小林 美月氏にKIを導入した経緯とその効果について詳しく聞きました。
「KIを使って、顧客の解約防止に取り組んでいます」
株式会社ZTV
株式会社ZTVは、三重県、滋賀県、和歌山県、京都府を事業地域とするケーブルテレビ企業です。年商は164億円で、地方都市を拠点とするケーブルテレビ企業としては日本最大級です。
| 創立 | 1990年 |
|---|---|
| 従業員数 | 約360名 |
※この事例に記述した数字・事実はすべて、事例取材当時に発表されていた事実に基づきます。数字の一部は概数で記述しています。
ZTVでは主に「ケーブルテレビ顧客の解約防止」を目的に、KIを活用しています。
弊社は1990年に三重県で開業し、その後、滋賀県・和歌山県・京都府に事業地域を拡張してきました。現在のケーブルテレビの契約数は約32万世帯です。
しかし事業拡張の一方で、足元では顧客の解約防止が社内のテーマとして挙がっていました。当時ZTVの回線は同軸ケーブルであり、光ケーブルを持つ競合他社への乗り換えという課題があったのです。
対策として、まず弊社も全事業地域を光ケーブルに設備更新しました。さらに2020年8月には、顧客解約を継続的に防止するための専門部署である「営業推進課」が新設となりました。
大きくは、コールセンターである弊社お客様センターへ解約を申し入れてきた顧客への解約理由のヒアリングおよび解約を留まってもらうよう説得」と「潜在解約顧客への、事前の働きかけ」の2つです。初年度は2000世帯の解約防止を目標に掲げました。
まず「電話での説明」について。お客様センターへ解約希望の電話があり、かつ解約理由が「他社への乗り換え」である場合は、聞き取りと説明をおこなっています。乗り換えの理由は大半が「他社の方が安い」ですが、よくお話を伺えば、実は「初年度は安くても2年目からはそうでもない（＝本当は安くなっていない）」ことも多く、その部分を丁寧に説明すれば、高確率で解約を思いとどまっていただけます。
次に「解約防止の働きかけ」について。大きくは、DMを送る、直接訪問などをおこないます。さきほどの「電話での説明」では、解約すると「決めた」人に対応しているのに対し、DMや訪問では、解約する「可能性がある」人に働きかけます。この時、既存顧客32万件の全数には当たれないので、なんらかの基準で対象リストを抽出します。
最初は「もうすぐ契約後3 年目になる顧客」という基準で抽出していました。ケーブルテレビでは、違約期間2年の契約が多く、その切れ目に乗り換えが起きることが多いからです。まずは、これらの顧客にDMを送り、訪問しました。
この活動は期待通りの成果を上げ、初年度の目標は、無事に達成できました。しかし、その一方で新たな課題が、早くも顕在化してきました。
「対象リスト抽出の基準の行き詰まり（ネタ切れ）」という課題です。初年度は「もうすぐ契約後3年目になる顧客」という基準で対象リストを作り、まずは成功しました。しかし、それ以外の良い抽出基準が思い浮かびません。
この課題のほか、当時は経営層から「基幹システム内のデータを有効に活用できないか」と要請がありました。弊社の基幹システムには、顧客情報や契約データが20年以上分も蓄積されていました。これらデータを、解約防止にとどまらず、他業務でも活用することができれば、会社全体のデータ活用力の底上げに繋がる期待感がありました。
その後、社内で協議した結果、これら課題を解決するには、やはりAIなどITツールを導入するべきという結論に至りました。人間の発想の限界を、A Iなら超えてくれる、そんな期待です。当時は「データ分析」でなく「A I 」という切り口でした。
当時、まずは情報収集から始めました。ネットでAI関連の製品を調べる、というところからです。50社ほどホームページを読み込み、その上で良さそうな会社20社にあたりを付け、うち10社に提案を求めました。
ただ残念ながら、弊社の課題解決に繋がるようなツールは見つかりませんでした。
他社ツールとの機能の違いや、弊社にとってのメリットを具体的にイメージするまでには至りませんでした。
しかし、そんなときにKIのことを知りました。
ケーブルテレビの業界団体が主催するWebセミナーで、キーエンスが講演をしており、そこで知りました。この時は、私と滝澤の2名で視聴しました。
セミナーを見て「これは今までの製品と違う。すごく良い」と感じました。KIは、データからテーマに合致する特徴量を自動で抽出し、それを元に対象リスト名簿を生成するといいます。つまり、解約防止の場合なら、
のような具合です。この使い方なら解約防止に役立つと、腹落ちしました。
(滝澤氏) 私もおおむね山本と同じ感想でした。これはいいな、ほしいな、と素直に思いました。
二人ともピンと来たので、さらに詳しく知りたいと思い、セミナーが終わった後、さっそくキーエンスにデモを依頼しました。
あらためてデモを見ても、やはり素晴らしい内容で、「ぜひ欲しい、導入したい」とさらに強く感じました。しかし「高すぎるのでは？」という、いわゆる費用対効果の懸念もありました。しかし、この点を営業部の上長の坂口に相談したところ、「費用対効果は問題ない」という意外な回答が返ってきました。
(坂口氏) 金額は確かに安くありません。しかし解約防止の効果を考えれば投資は十分に回収可能と考えました。KIの費用を、想定される解約防止件数で割り算し、それを解約防止を通じて得られる一件あたり収益と比較すれば良いわけです。製品は良い、現場もやる気になっている、ならば投資は回収可能と判断しました。
(山本氏) その後、私が起案する形で、社内提案書を作成しました。この時はKIの営業担当者から、社内での説明の仕方から資料のたたき台の提供まで、非常に手厚い支援がありました。
そのおかげもあり、経営層の反応は良好でした。ただ社内定着について懸念が示されました。というのも、弊社では以前に、一度データ分析ツールを導入したものの、定着しないまま終わったという経験があったからです。
かなり前の話になりますが、大手IT企業のBIツールを導入したことがありました。しかし、その製品は性能が一流である分、操作方法はきわめて難解であり、結局、社内でほとんど使われないまま終わり、今回もそうなるのではないかという懸念でした。
これについては、KIはきわめて使いやすいので大丈夫ですと説明し、さらに、データサイエンティストによる伴走、サポートプログラムがある旨も伝え、了解を得ました。
この他、「解約防止に限らず、他の課題解決にも使っていく」旨も強調しました。具体的には、「新規契約獲得」「お客様センターでのコスト抑制と応答率の改善、人員配置の最適化」などの用途を伝えました。こうしてKIの導入が決定しました。
まずはメイン課題である解約防止のために活用しています。分析対象となるデータは、住所・年齢などの「顧客属性情報」、契約年数・契約商品などの「契約情報」、問い合わせ履歴や対応履歴などの「顧客コンタクト情報」の3つです。キーエンスと相談しながら、これらのデータを分析しています。分析自体はまだ試行錯誤の段階ですが、解約防止の目標は今期も達成する見込みです。
今後は地域ごとの分析に取り組んでいく予定です。たとえば2年契約の切れ目での解約を防ぐために、契約1年半を超えた顧客に働きかけること、これは自然な対策であり、どの地域でも上手くいくような気がする。しかし実際には上手く行くエリア、行かないエリアに分かれます。弊社は事業地域が三重、滋賀、和歌山、京都と広範囲にわたっているので、違いが余計に際立ちます。
「地域特性」をきっちり分析し、理由を見いだし、その上で有効な策を講じる。そしてすべての地域で、十分な解約防止を実現させ、全体の解約防止率を底上げする。KIを使って、そんな分析に取り組んでいきます。
ZTVは今後も、選ばれるケーブルテレビ企業として地域に貢献していく所存です。キーエンスにはそうした弊社の取り組みを優れた技術、製品、サポートを通じ、後方支援いただくことを希望します。今後ともよろしくお願いします。
