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活用データ

顧客データ

顧客データとは主に人口統計データ(性別・年齢・居住地・職業など)、心理データ(価値観・ライフスタイルなど)、行動履歴データ(閲覧・購買・検索など)、コミュニケーションデータ(質問・感想・クレーム・口コミなど)で構成されており、マーケティング分析を行う際に必要不可欠なデータです。オウンドメディアでは会員情報、ユーザー情報として管理されています。

顧客データのケース一覧

仕入れの発注量を判断する需給予測モデル

発注・在庫をシンプルに管理するために、商品の売上個数を予測し仕入れの発注量を判断する需給予測アルゴリズムを構築。複数のアルゴリズムを検証の上、最適なアルゴリズムを構築し誤差数を大幅に改善。これにより、属人的に人がExcelを用いて行ってきた作業から脱却し、予測精度の向上と業務効率化を実現。

カタログ送付量の削減と受注数の向上による収益の最大化

行動データや属性データを加味した総合的なスコアリングを実施し、購買に繋がりやすい顧客を抽出をするためのアルゴリズムを構築。従来はRFM分析(Recency/Frequency/Monetaryの3つの指標で顧客をグループ化し、マーケティング施策を講じる手法)を用いたアルゴリズムを採用していましたが、それ以外の要因(変数)を追加したアルゴリズムの再構築により、カタログ送付で効果のある顧客を抽出でき、送付量の削減と全体の受注数の向上による収益の最大化を実現。

店舗の契約手続き数の予測

過去の来店者データ等を活用し、店舗ごとの契約手続き数を予測するアルゴリズムを構築。来店者データ以外に週効果や祝日効果、キャンペーン効果、天気効果など複数の要因(変数)を加味して組み込むことで、具体的な契約手続き数を予測できます。これにより、店舗ごとの混雑状況を事前に把握でき、適切な人員配置やシフト管理の効率化を実現。