情報・通信

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

目的・課題

ISP事業部では、近年、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るが、然るべきタイミングに適切なコミュニケーションが今後、ますます重要となってきている。
条件やタイミングなどを丁寧に対応していくほど運用は複雑になっていく。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た。

予測分析の利用

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った。（学習および検証）
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た。（予測スコア）
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うことができる。

効果

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る。
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る。
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。
実行・使いこなしが容易なうえ、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。