SV（スーパーバイザー）として複数店舗を担当する中で、
「競合が多くて集客が厳しい」「退会率を下げたい」
という課題に直面していました。
しかし、実際に“退会を減らすための具体的なアクション”を考えると、
ふわっとした施策しか出てこない——そんな状態が続いていました。
データを“感覚”から“科学”へ
まず着手したのは、点在していた会員データの棚卸し。
店舗ごと・時期ごとにバラバラに保管されていたデータを整理し、
一つの顧客データベースとして紐づけました。
その上で、Googleの生成AI Gemini にデータを投入し、
退会率と相関のある要素をAIに分析してもらいました。
結果、「来店回数」が退会率に強く影響している ことが判明。
さらに「紹介につながる顧客の特徴」を分析したところ、
こちらも共通して“来店回数”がカギを握っていました。
来店回数を増やすための行動をAIで特定
次に、「来店回数を増やすには、何が影響しているのか？」をAIで再分析。
顧客との接点数、スタッフの対応スピード、キャンペーンの種類などを変数にして、
来店促進に効果的な要素を特定しました。
その結果をもとに店舗運営を見直したところ、
平均来店回数が過去最高を更新。
結果的に、退会率の大幅な改善につながりました。
AIが“考える時間”を短縮する時代へ
さらに、AIを活用して新しいアプリのモックを即日で作成したり、
施策の効果を定量的に分析したりすることも可能に。
やるべきことが明確になり、施策が具体化。
その結果、**売上が上がり、給与にも反映される“好循環”**が生まれました。
💡 まとめ
AIをうまく活用することで、「感覚」や「経験」頼みだった意思決定が、
明確なデータに基づいた戦略に変わります。
ネヅクでは、このような “AIを使いこなす組織文化” を広げるための研修・伴走支援を行っています。