データの変化を予兆段階で把握して
“先回りのビジネス判断” を
実現！
データの変化を
予兆段階で通知
データ変化を予兆段階で知らせることで、
先手を打った対応が可能になります。
Before
膨大な量のデータを人力で確認することで、
業務の担当者依存や見逃しなどの懸念があった。
After
データを分析したAIが予兆を検知し、
通知を飛ばすことで、確実な早期対処が可能になる。
特徴
1さまざまなパターンやユースケースに対応
- 品質 / 歩留まり低下検知
- 機械故障 / サービス解約の検知
- 予測分析モデルの精度低下検知
- SNSのバズ / 炎上 / 感情変化の検知
など、貴社ビジネスの課題や現状に合わせてさまざまなケースでご活用いただけます。
2予兆分析をすぐに始められる
予兆分析〜自動通知の機能がアプリ化されております。
常時稼働のWindowsPC（標準PC含）で運用可能となっているほか、既存システムへのライブラリ組込も可能です。
3簡単な操作性ですぐに予兆分析ができる
自動調整機能を搭載しており、予兆分析に関する専門知識（Python等）や複雑なパラメータ調整などの工程なしで、簡単にご利用いただけます。
様々なデータに対応
各種アルゴリズムを実装しており、業種・業界・業務内容を問わず、幅広いユースケースに対応が可能です。
さまざまなパターンの予兆分析 に対応
値・バラつきの変化
相関関係の変化
波形の変化
分布の変化
ユースケース紹介
活用テーマ①
Web見積りフォームにおける
『離脱率悪化』を早期発見
保険・金融
課題
テレビCM施策の期間中、外的要因（競合のキャンペーン等）でWebサイトの見積り完了率が急降下することがあるが、これらを週次・月次レポートによる事後報告のタイミングで把握しており、スピーディーな対応・改善が求められている。
対象データ
- サイト内のページ遷移データ
- 見積りフォームの入力項目
- サイト内の滞在時間 etc.
想定効果
『特定項目の入力時に離脱者が急増した』という予兆を検知することで、競合のキャンペーン実施による比較離脱やシステムエラーを即座に疑い、広告文言の変更や見積りフォームのUI改修を早期実施できる。
活用テーマ②
新商品の突発的な需要増（SNSバズ）の予兆検知と広告連動
消費財メーカー
課題
新商品の発売時に、SNSで話題になったタイミングで品薄になったり、逆に、広告投下のタイミングが遅れることでブームのピークを逃したりと、販売機会の損失が生じてしまっている。
対象データ
- POSデータの売上推移
- SNS上における商品言及数の推移データ etc.
想定効果
『特定エリアや店舗群だけで急激に売上が増加した』『商品に関するポジティブな言及数が平常時とは異なる伸び方をした』という情報をキャッチして即座にアラートを出すことで、Web広告の出稿を強化し、トレンドを最適化。適切な在庫数を確保。
活用テーマ③
新商品に関する
『不満（サイレントクレーム）』の検知
消費財メーカー
課題
新商品の発売時、大掛かりな炎上に至ってはいないが、一部の顧客層において仕様に対する不満が溜まっており、ブランドイメージの低下・次期モデルの購買意欲低下に繋がる恐れがある。
対象データ
- ECサイトのレビュー点数
- SNS上での製品名に関する言及内容
- ポジティブ・ネガティブデータ etc.
想定効果
『平均的な評価は高いが、特定の機能に言及している層からのスコア分布がネガティブに偏り始めた』といった予兆を検知。
マーケティング部門や製品開発部門にフィードバックを共有し、FAQページの改修・マニュアル整備・使い方の啓蒙を行なって顧客離れを防止。
その他の
ユースケースイメージ
- 品質/歩留まり
低下の早期検知 - 機械故障の
早期検知 - サービス解約の
事前検知 - 予測分析モデルの
精度低下検知 - SNS上でのバズ/
炎上/感情変化の検知 - 畜産動物の活動量
変化の早期検知 - PM2.5増加の
早期検知
etc.
予兆分析で、
“先回りのビジネス判断” を
まずは、お気軽にお問い合わせください。
お客様の課題に合わせた活用方法を、
直接ご提案させていただきます。