導入事例

予測モデルを用いたリマインドコール

生命保険会社B社様における入金勧奨で、約束獲得率60%以上を達成
  • 売上拡大
  • 金融/保険: 生命保険

業務概要

生命保険の既存顧客を対象とした振込依頼書の到着確認・支払期日のご案内・支払金額と引き落とし日のご案内・入金の約束取りつけなど、入金勧奨アウトバウンド業務。オペレーション規模:約50,000件/月

  • 課題

    商品の代金を口座振替で対応していたが、顧客の入金忘れが頻繁に発生していた。そのため、顧客に退会の意志がないにも関わらず顧客を失うケースが頻発しており、効果的なリマインドが求められていた。

    ① 既存顧客へのフォローに手が回らず、入金忘れが頻繁に発生している
    ② 未入金による解約を防止したい
    ③ 効果的なリマインドフォローを実施したい

  • 成果

    ● 限られた期間内の発信を確実かつ大量に実施し、入金約束獲得率60%以上を達成
    ● タイムリーなリマインドにより顧客から感謝のコメントを多数獲得

TMJの提案

代金の引き落としが行えなかった対象者に対し、データマイニングによる予測モデルを用いて接触確率の高い発信対象を抽出し、リマインドコールを実施。発信のタイミング、回数、顧客に合わせた入金方法や日程のご案内などの的確なフォローを行うことで、より確度の高い入金約束を取りつけた。

【ポイント】
① 過去の発信実績に基づき顧客データを分析し、接触効率を最大化
② 数種類のご案内オプションから顧客に合わせた方法・日程をご案内することで、より確度の高い入金約束を取り付けた

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