ビジネス課題

メールマガジンや電話営業などのように、膨大な顧客リストから、購買確率の高いアプローチ先を選定することは施策の成功に大きく影響を及ぼします。 適切な顧客に適切なアプローチができずにいると、離脱率の上昇によるリストの枯渇や営業組織の疲弊による売り上げの減少を招く恐れがあります。 年齢や性別、地域など単純な条件でターゲティングをしている場合は、データを活用することで施策の効果をより高めることが期待できます。

予測分析による解決

顧客データに基づいて各顧客がサービスを購買する、または商談する確率（コンバージョン率）を予測できます。 コンバージョンの予測確率が高い顧客へ優先的にアプローチすることで、従来よりも高いコンバージョン率を実現できます。 また、予測分析によって、コンバージョンの高い顧客の傾向を発見することもできます。

必要なデータ

どの顧客へクーポン付きのメールマガジンを配信すると効果が最大化するか予測分析を行っていきます。 まず、過去に実施したメールマガジンの配信データやクーポンを配布をした際のコンバージョン結果に関するデータが必要です。 これらのデータを基に、Prediction Oneでコンバージョン確率の高い顧客を分析していきます。

予測の活用と想定される導入効果

予測結果に基づいて顧客をコンパージョン確率の高い順にソートします。 コンバージョン確率の高い顧客を抽出し、クーポン付きのメールマガジンを配信します。 確度の高い顧客に絞ってアプローチすることで、顧客満足度向上に寄与するだけでなく、顧客のニーズに合わせた訴求が可能となります。