ダイレクトマーケティングのROI向上

テレマーケティングのコンタクト率・コンバージョン率を大幅に改善

AIを検討した経緯を教えてください

近年、ISP事業部ではデータ分析環境を強化しており、リテンション施策の改善などをデータドリブンで推進しています。その一環としてテレマーケティングを実施していますが、然るべきタイミングで適切なコミュニケーションをとることが今後ますます重要となってきています。

しかし、条件やタイミングなどに対してきめ細やかな対応をするほど、運用は複雑になっていきます。
そうしたなか、限られた予算のなかで期待成果を高めつつ、オペレーション効率も改善したい、という相談が増えてきました。

Prediction Oneを使われて、どんな効果がありましたか？

Prediction Oneを活用し、まずはコンタクト率やコンバージョン率の予測を行ったところ、現状のデータ範囲でも従来以上の予測精度が得られることがわかりました。

そこで、予測に必要なデータセットとPrediction Oneのモデルを一元管理し、自動で予測スコアを出すことで、従来の抽出業務そのものも大幅に短縮することができました。
また、事前の予測値と運用の結果を検証することで、効果検証や改善も同時に行えることがわかりました。

Prediction Oneの導入効果は感じられていますか？

１年間の運用を経て、予測精度全体では20％以上増加し、正解推定のみならず不正解の排除も大幅に改善しました。現在では、キャンペーンを行う前にアポイント率やコンバージョン予測確率を算出してスコア付リストを自動作成しています。
予測的中率が高いため、電話オペレーションの効率そのものも上がっています。

Prediction Oneはワンクリックで素早く結果を得られるので、トライアルや導入のハードルが低かったです。実行・使いこなしが容易な上、機械学習には珍しく要因分析もできるため、分析ツールとしても活用しやすいと感じています。