LESSON

Step 1 確認クイズ

顧客離反の業務課題理解に関する確認クイズである。5問中4問以上の正解（80%以上）で合格となる。

Q1. 離反率の複利効果

月間離反率が5%の場合、12ヶ月後の顧客残存率に最も近いものはどれか？

  • A) 40%
  • B) 54%
  • C) 60%
  • D) 75%

正解: B) 54%

解説: (1 - 0.05)^12 = 0.9512 ≈ 0.5404。つまり約54%が残存し、約46%が離反する。月間の離反率が小さく見えても、複利効果で年間では大きなインパクトになる。

Q2. LTVの計算

月間ARPU（1顧客あたり平均収益）が8,000円、月間離反率が4%の場合、LTVとして正しいものはどれか？

  • A) ¥32,000
  • B) ¥80,000
  • C) ¥200,000
  • D) ¥320,000

正解: C) ¥200,000

解説: LTV = ARPU / 月間離反率 = 8,000 / 0.04 = 200,000円。平均顧客寿命は 1 / 0.04 = 25ヶ月。

Q3. 獲得コスト vs 維持コスト

新規顧客獲得コスト（CAC）と顧客維持コスト（CRC）の関係として、一般的に正しいものはどれか？

  • A) CACはCRCの約2倍
  • B) CACとCRCはほぼ同等
  • C) CACはCRCの5〜25倍
  • D) CRCはCACの5〜25倍

正解: C) CACはCRCの5〜25倍

解説: 新規顧客の獲得には広告・営業・プロモーションなど多大なコストがかかるため、既存顧客の維持の方が経済合理性が高い。これが離反予防の最も基本的な根拠である。

Q4. 仮説ドリブンアプローチ

仮説ドリブンなデータ分析アプローチとして、最も適切な手順はどれか？

  • A) データ収集 → 全特徴量の相関分析 → 有意な結果をレポート
  • B) 業務理解 → 仮説構築 → データで検証 → 仮説更新
  • C) モデル構築 → 特徴量重要度の確認 → 重要な特徴量を分析
  • D) 全データの可視化 → パターン発見 → パターンの解釈

正解: B) 業務理解 → 仮説構築 → データで検証 → 仮説更新

解説: 仮説ドリブンアプローチでは、まず業務知識から仮説を立て、それをデータで検証する。仮説なしにデータを探索するアプローチ（A, C, D）は、ノイズや疑似相関に惑わされるリスクが高い。

Q5. 離反予防の4ステップ

離反予防の4ステップとして正しい順序はどれか？

  • A) 予測 → 検知 → 介入 → 解釈
  • B) 検知 → 解釈 → 予測 → 介入
  • C) 検知 → 予測 → 解釈 → 介入
  • D) 解釈 → 検知 → 予測 → 介入

正解: C) 検知 → 予測 → 解釈 → 介入

解説: まずデータから離反リスクを検知（Detect）し、MLモデルで離反確率を予測（Predict）し、なぜ離反しそうかを解釈（Interpret）し、最後に適切なリテンション施策で介入（Intervene）する。

結果

  • 4問以上正解（80%以上）: 合格。Step 2に進もう。
  • 3問以下: Step 1のレッスンを復習してから再挑戦しよう。

推定所要時間: 15分