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AIマーケティング

B2Metric

AI による顧客分析とジャーニー分析

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B2Metric とは

顧客を扱うチーム向けの行動予測。イベントとユーザーのデータから、離脱する顧客、顧客の価値、継続につながる経路を見積もる。

価値は入力次第。計測と顧客データが整ったチームには実際の予測が出るが、それ以外には雑音しか出ない。

できること

顧客全体の離脱を予測
予測される価値で顧客を分類
チャネルを横断してジャーニーを分析
モデルの出力から継続施策を設計
リアルタイムの行動の示唆を監視

向いている人

EC、SaaS、サブスクリプションの事業者
継続率を追うモバイルアプリのチーム
顧客データ基盤を運用する担当者
イベントデータの基盤を持つグロースチーム

注意点

イベントの計測と顧客データの基盤が要る。まずデータ構造を整える。
予測は標本の偏りとアトリビューションの問題を引き継ぐ
方針を変える前に、実験でモデルの提案を検証する
問うべき事業の課題が明確でなければ役に立たない

長所と短所

✓ 良い点

離脱と LTV の予測が一つの基盤に
ジャーニーの視点がチャネルをつなぐ
リアルタイムを重視した設計

! 注意したい点

データの前提条件が大きい
予測は実験による検証が要る
計測の仕組みがないチームには不向き

よくある質問

What does B2Metric solve?

Customer journey understanding, behavior prediction and decisions around churn, retention and lifetime value.

Does it work without data foundations?

No. Event, user and channel data are prerequisites; clearer data yields better results.

Should predictions drive campaigns directly?

Run group experiments first to confirm the strategy actually improves retention or conversion.

最終評価日: 2026-09-15

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