ビジネスデータ活用事例集

金融機関：顧客行動データ分析によるクロスセル・アップセル促進と収益最大化成果事例

はじめに

金融業界は、低金利環境の継続や異業種からの新規参入などにより、競争が激化しています。このような状況下で、既存顧客からの収益をいかに最大化するかは、多くの金融機関にとって喫緊の課題となっています。本稿では、ある大手金融機関が、顧客行動データの綿密な分析に基づいたデータドリブンなアプローチにより、クロスセル・アップセルを成功させ、収益を大幅に増加させた具体的な事例をご紹介します。

事例概要

本事例の対象となるのは、個人顧客向けに銀行、証券、保険、ローンなど多岐にわたる金融商品を展開する、国内大手金融機関です。長年にわたり蓄積された膨大な顧客データを保有しており、デジタルチャネルの利用も進んでいます。

直面していた課題

事例企業は、多くの金融機関と同様に、豊富な顧客データを保有していました。しかし、これらのデータは口座情報、取引履歴、Webサイト閲覧履歴、コールセンター履歴など、部門ごと、システムごとにサイロ化しており、統合的に活用されていませんでした。

その結果、顧客一人ひとりの状況、ニーズ、潜在的な関心を正確に把握することが困難でした。画一的なキャンペーンや商品提案に終始しがちで、顧客にとって最適なタイミングで最適な商品を提案できていない状態でした。これにより、クロスセル・アップセル率は伸び悩み、既存顧客からの収益成長に限界を感じていました。また、顧客の行動変化から離反リスクを早期に察知し、適切な対策を講じる仕組みも不十分でした。

データドリブンなアプローチと具体的な取り組み

この課題に対し、事例企業はデータドリブンな意思決定を推進することを経営戦略の柱の一つに位置づけました。プロジェクトは以下のステップで進行されました。

1. 目的設定と課題定義: 「既存顧客からの収益最大化」を最上位目標とし、「顧客単価の向上」および「顧客離反率の抑制」を主要なKGIに設定しました。具体的な課題として、顧客の潜在ニーズに基づいたクロスセル・アップセル機会の特定と、その実現に向けた施策の最適化を定義しました。

2. データ統合と基盤整備: まず、全社に散在する顧客関連データを統合するためのデータ基盤（データウェアハウスおよびデータレイク）を構築しました。これにより、顧客の属性、取引履歴、Web・アプリの利用履歴、問い合わせ履歴、キャンペーン反応履歴など、様々な情報を一元的に参照・分析することが可能となりました。

3. 顧客理解のためのデータ分析: 統合されたデータを活用し、以下の分析を実施しました。

   • 顧客セグメンテーション: 購買履歴、行動パターン、デモグラフィック情報などに基づき、顧客を複数のセグメントに分類。各セグメントの特性や潜在ニーズを深く理解しました。
   • 次善購買予測（Next Best Offer Prediction）: 機械学習モデル（協調フィルタリング、シーケンス分析、勾配ブースティングなどの組み合わせ）を用いて、顧客の過去の行動や類似顧客の行動から、次に購入する可能性が高い商品を予測するモデルを構築しました。
   • ライフイベントと購買意向の関連分析: 顧客の年齢、家族構成、大規模な取引（住宅ローン実行など）といったライフイベントが、その後の金融商品購入意向に与える影響を分析しました。
   • 顧客離反リスク予測: 取引頻度の減少、Webサイトの特定のページへのアクセス、問い合わせ内容などの行動変化から、顧客の離反リスクを予測するモデルを構築しました。

4. 分析結果に基づいた施策実行: 分析から得られたインサイトと予測モデルの結果を、具体的な顧客コミュニケーションおよび営業活動に反映させました。

   • パーソナライズド・オファー: Webサイト、モバイルアプリのプッシュ通知、メール、ダイレクトメール、そして窓口担当者が参照する情報画面において、顧客ごとに予測された「次に購入する可能性の高い商品」を最適なタイミングで提示しました。
   • チャネル連携の強化: オンラインでの行動履歴やオファーへの反応状況をオフラインチャネル（窓口、コールセンター）でも共有し、一貫性のある顧客体験を提供しました。
   • 営業担当者の支援: 窓口担当者や渉外担当者向けに、担当顧客の潜在ニーズ、推奨商品、離反リスク予測スコアなどをまとめたダッシュボードを提供し、データに基づいた提案活動を支援しました。
   • 離反防止施策: 離反リスクが高いと予測された顧客に対しては、特別なフォローアップや限定的な優遇措置を提供するなどの維持施策を展開しました。

導入したデータ技術や分析手法

• データ基盤: クラウドベースのデータウェアハウス/データレイクソリューション
• データ統合ツール: ETL/ELTツール
• 分析環境: Python, Rなどのプログラミング言語、機械学習ライブラリ（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorchなど）
• BI/可視化ツール: Tableau, Power BIなど
• 顧客データプラットフォーム（CDP）: 顧客データの統合、分析結果の活用、マーケティング自動化連携のために導入

データ活用によって得られた具体的な成果・効果

このデータドリブンな取り組みにより、事例企業は以下の顕著な成果を達成しました。

• クロスセル/アップセル成約率: パーソナライズド・オファーを通じたクロスセル・アップセル成約率が、施策導入前と比較して約18%向上しました。
• 既存顧客からの平均年間収益（ARPC）: 既存顧客一人あたりの年間収益が、施策導入後1年で約12%増加しました。
• パーソナライズド・オファー反応率: Webサイト上での推奨商品のクリック率が、従来の画一的なバナー広告と比較して約25%向上しました。メールキャンペーンの開封率も約15%改善しました。
• 顧客離反率: 離反リスク予測モデルと連動した維持施策により、顧客離反率が施策導入前の期間と比較して約3%抑制されました。
• 投資対効果（ROI）: プロジェクト全体の投資額に対し、2年以内の投資回収を達成し、3年目以降は年間ROI 50%以上を継続しています。

これらの数値は、データ活用が顧客単価向上と顧客維持に直接的に貢献し、収益全体を大きく押し上げたことを明確に示しています。

成功の要因分析

本事例の成功は、いくつかの重要な要因によって支えられました。

• 経営層の強いリーダーシップ: データ活用の重要性を認識し、必要な投資と組織変更を断行した経営層のコミットメントが最大の推進力となりました。
• 戦略的なデータ基盤整備: データを「資産」と捉え、分析・活用しやすい形で統合する基盤を事前に構築したことが、その後の迅速な分析と施策実行を可能にしました。
• ビジネス部門とデータサイエンス部門の連携: 分析結果が単なるレポートに終わらず、具体的な施策に結びつくよう、ビジネスサイドの課題感とデータ分析の知見が密接に連携しました。KPI設定も両者で共通認識を持ちました。
• テクノロジーの適切な選択と導入: 予測分析、パーソナライゼーションに必要な技術要素（機械学習、CDPなど）を戦略的に導入し、活用できる体制を整えました。
• スモールスタートと継続的な改善: 最初から完璧を目指すのではなく、特定の顧客セグメントや商品群から試験的に導入し、効果を測定しながらモデルや施策を継続的に改善していったアジャイルなアプローチが奏功しました。

結論・教訓

本事例は、金融機関において、サイロ化した既存の顧客データを統合し、高度な分析を適用することで、既存顧客からの収益を劇的に向上させることが可能であることを示しています。データドリブンな顧客理解に基づくパーソナライズドな提案は、顧客満足度を高めると同時に、明確な収益増加をもたらす強力なドライバーとなります。既存顧客基盤からの収益最大化を目指す金融機関にとって、顧客行動データ分析とそれに基づくクロスセル・アップセル戦略は、不可欠なアプローチと言えるでしょう。

今後の展望

事例企業では、今後さらに分析対象データを拡大し、顧客体験全体の最適化を目指す方針です。例えば、顧客のライフステージ変化をよりリアルタイムに捕捉し、先回りした提案を行う仕組みの構築や、非金融データ（生活習慣に関するデータなど、プライバシーに配慮しつつ）の活用可能性も検討されています。また、AIによる個別提案の自動化範囲を広げ、より多くの顧客に対してパーソナライズされたエンゲージメントを実現していくことが期待されます。