AIBR プレミアム
拓海先生、最近、部署で「顧客の離反を事前に見つけられる」とか「人間関係の消失を予測できる」みたいな話が出てまして、セルフォンの通話記録を使った論文があると聞きました。投資の優先順位を決めたいので、要点をわかりやすく教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、携帯電話の通話ログを使って、ある時点で存在する「つながり（エッジ）」が、短期間のうちに消えるか続くかを予測しようとした研究ですよ。結論を先に言うと、通話頻度などの「エッジ重み（edge weight）」が、消失予測において最も強い指標だと示しています。大丈夫、一緒に整理していけば必ず理解できますよ。
要するに、よく電話している相手ほど関係は続く、という当たり前の話ですか。それならうちの営業でも感覚でわかっている気がするんですけど、論文としての新しい点は何でしょうか。
良い質問ですね。ポイントを三つにまとめますよ。第一に、単なる経験則の裏付けではなく、何百万組もの対（ダイアド）を用いた統計的検証を行っていること、第二に、通話頻度以外にも埋め込み度（embeddedness）や相互通信（reciprocity）、エッジの新旧（newness/freshness）など、多様な特徴量を同時に評価していること、第三に、これらを用いて機械学習（決定木やロジスティック回帰）で消失・継続を予測し、その予測力を比較したこと、です。ですから単なる当たり前ではなく、どの要素が実務的に有効かが示されていますよ。
それで、経営判断としては、どれを見れば費用対効果が高いのでしょうか。顧客離反対策や営業リソースの再配分に役立ちますか。
大丈夫、結論はシンプルです。投資対効果を考えるならば、まずは「通話頻度などの重み（edge weight）を手早く計測できる仕組み」を作るのが最も効果的です。理由は三点です。第一に重みが最も情報利得（information gain）が高く、予測力が高いこと、第二に重みの計測は比較的シンプルで実装コストが低いこと、第三に重みによる予測は既存CRMやSFAの指標と組み合わせやすいことです。ですから初期投資を抑えつつ効果を見やすい対象になりますよ。
それって要するに、まずは「どれだけ頻繁にやり取りがあるか」を追えば、重要な離反シグナルが取れるということ？それだけで現場が納得するでしょうか。
概ねそうです。ですが補足も重要です。重みだけで完結するわけではなく、重みと埋め込み度や相互性を合わせて見ると精度が上がります。実務的には重みで「フラグ」を立て、詳細分析で埋め込みや相互性を確認する二段構えにすると現場の納得感も高いです。これなら段階的投資で進められますよ。
データやプライバシー面でのリスクもありますよね。顧客の通話ログを扱うのは難しそうです。うちの会社ではそこまで生の通話記録を集められない場合、代替手段はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！実務では通話の生データではなく、接触頻度や応答率、メッセージ送受信数などの集計指標で十分に代替できます。さらに匿名化や集計化を徹底すればプライバシーリスクは大幅に下がります。重要なのは「重み＝頻度」の概念をどう集計するかであり、生データそのものを持つ必要は必ずしもありませんよ。
なるほど。社内で実行可能な第一歩としては、まずどの部署に着手するのが効果的でしょうか。営業ですか、それともサポートですか。
三行でまとめますよ。第一に、顧客接点が多く、かつ離反のコストが高い営業やカスタマーサポートが優先です。第二に、現行の記録がデジタル化されている部署から着手すると実装コストが低いです。第三に、小さな予測モデルを短期で回して効果が出る部署を検証し、成功例を横展開すると社内合意を得やすいです。大丈夫、段階的に進めれば投資判断も柔軟にできますよ。
よくわかりました。では一旦、私の言葉で整理します。要するに、「まずは頻度という単純で強い指標を取り、そこから詳細な構造的指標で精査する。生データを扱わず集計指標で進めればプライバシー問題も回避できる」ということですね。
そのとおりです！素晴らしい着眼点ですね。実務ではその方針で試して、効果が見えたら埋め込み度などの詳細指標を段階的に導入すると良いです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
