【データマイニング】顧客属性や行動データを分析してマーケティング活動に生かしたい |
ITの浸透により、企業が保有する顧客関連データは爆発的に増加しています。しかしそれらの膨大なデータを有効に活用し、事業戦略に役立てていくには、高度な専門スキルが必要です。 |
このようなことが起きていませんか?
このようなことにお困りではないですか?
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一般的に企業が保有する顧客データは、性別・年齢などの属性情報、購買履歴、WEBアクセスやコンタクトセンター利用履歴、顧客アンケートの回答など、非常に多岐にわたります。これらをやみくもにデータマイニングにかけても、有意義な回答は得られません。 |
顧客行動モデルとは、蓄積された顧客データのマイニングによって構築する、お客様の行動予測(購入確率や解約確率)を算出するための数学的ロジックです。 |
算出されたスコア(確率)を顧客データに付与することで、商品やサービス毎に優良顧客/離反顧客等を抽出し、状況に応じたプロモーション・営業活動を展開します。また結果を予測スコアと比較することで、モデルの評価・精度向上につなげます。 |
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確度の高い顧客行動モデルも、時間の経過と共に、新しい商品カテゴリーの追加や新しい消費傾向の発生などモデルの見直しが必要になります。 |
実績
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