状況と課題：DM施策の費用対効果向上と顧客満足度の改善をしたい

あなたは、ECサイトの運用者で、マーケティング施策の一環としてDM施策を担当しています。毎回DMを送る際に、勘と経験によってどの顧客が反応してくれるかを予測してターゲティングし、メールの内容を決定しています。しかし、予測が外れると、メールの開封率やクリック率が低下し、期待した成果を得られないことがあります。また、反応しない顧客に対して繰り返しアプローチをしてしまい無駄なコミュニケーションコストをかけて顧客満足度を低下させるリスクもあります。効果的な顧客セグメントの選定とDMのパーソナライズが課題となっています。

予測分析の活用：データに基づくDMの反応予測

• 年齢やサイトへのアクセス回数、クレジットカードとメルマガ登録の有無など顧客に関するデータを準備（チュートリアルでは、サンプルデータを使用します）
• Prediction One を利用して、顧客ごとのDMへの反応を予測
• 予測結果に基づき、DMのターゲット顧客を選定し、キャンペーンやメールの内容を最適化する

期待される効果：マーケティングコストの削減、販売機会の増加

DM反応の予測精度が向上することで、マーケティングコストを無駄にすることなく、効果的な顧客コミュニケーションを実現できます。また、顧客にとって価値のある情報を提供することで、顧客満足度が向上し、結果として販売機会も増加するでしょう。予測分析を活用することで、あなたのマーケティング活動はより戦略的で効率的なものになります。

それでは、実際に Prediction One でDM反応を予測してみましょう！