「カスタマージャーニーのどの部分で、どのような問題が起こっており、その結果どの位の規模の潜在顧客を逃しているのか」という診断、および「潜在顧客のどのような課題を解決する事で、離反を防ぐ事ができるか」という施策の立案を行います。具体的には、流出、停滞、ブランドスイッチという3つの顧客離反類型から、カスタマージャーニーを診断し、ブランドに対する機会損失を推定。離脱の前に顧客に起こった出来事や、離脱の直接的・間接的な原因を探り、そこからバックキャストしてカスタマージャーニーのどこでどのようなコンテンツや体験、情報を提供すれば、離反をどの程度防止する事ができそうかを予測、顧客離反を防止（リテンション）する施策を提案します。
特徴１ カスタマージャーニーベースのファネル分析
カスタマージャーニーに含まれる態度変容や購買行動の因果関係をデータドリブンで探索し、実際の購買行動実態に最も近い行動モデルをデータドリブンで作成し診断を行います。(株)コレクシアのデータサイエンス部門と連携し、専用のモデリング手法を利用します。AIDMAやAISASなどの既存行動モデル、マーケターが想定する行動モデルをあてはめた診断も可能です。
特徴２ カスタマージャーニーの問題とブランドの機会損失を診断
カスタマージャーニーで起こる問題をパターン化して、流出、停滞、ブランドスイッチという3つの顧客離反類型から診断。その原因と、KGIに対する機会損失（流出人数や停滞人数、競合へのスイッチ、休眠化数、損失売上高など）を推定します。
特徴３ 生活者の失敗談から離脱の原因を探る
【CheckList Club】という購買支援情報サイトと連携する事で、実際の購買やサービス利用をした経験がある生活者から、購買や利用における失敗談や気付かなかった視点、落とし穴などのストーリーを自然言語データとして収集・蓄積しています。ここから、カスタマージャーニー離脱の前に顧客に起こった出来事や、離脱の直接的な原因を探る事ができます。
特徴４ 離反を防止する施策を設計
診断結果に基づき、カスタマージャーニーのどこでどのようなコンテンツや体験、情報を提供すれば、離反をどの程度防止する事ができそうかを予測、カスタマージャーニー上の障害を取り除く為に効果的な施策与件を、ジャーニーの各フェーズごとに整理、提案します。
