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販促・営業担当・支援会社の皆さまへ
販促・営業施策の効果を最大化し、
業務効率化を向上
膨大な顧客リストから優先度を決定するのが大変
優良顧客が誰なのか分からず、ターゲットリストの抽出根拠が薄い
施策や手法の特性を考慮できておらず、成果が出ない
が解決お客様の保有データの情報を登録するだけで、誰でも簡単に商品の購入やお申し込みなどの行動に起こしやすい“優良顧客”を抽出することが可能なAI予測分析サービスです。
アプローチの優先度付けの自動化
顧客・チャネルの性質に応じたアプローチの優先度付けが可能に
施策の無駄うち削減によりROI改善
FEATURES
・アプローチの優先度付けが自動化され、営業・販促活動の効率化を実現
・過去の売上実績データ等の準備は不要
・難しい知識は不要で、たったの数クリックで予測結果を導出
・一般的なAIサービスと比べて、安価にご利用が可能
CASE
販促業務や営業活動の一連の中で、ターゲット選定から属性分析まで幅広い業務でご活用いただけます。
DATE
顧客情報や過去の施策の実績などから、たったの数項目のデータを表形式で準備するだけ！
予測したい内容に応じた指定のExcelフォーマットにご入力いただきます。
※予測した内容に合わせて必要なデータ内容は変動します
（1,000行以上）
（1,000行以上）
（1,000行以上）
データの準備ができたら、、、
たったの数クリックでAIが目的に応じた顧客ごとの成功確率をCSV形式で出力
予測する対象（KPI）と各変数の依存関係をシミュレーションし、関係性を見える化。
現場知識とマッチしているか確認でき、優良顧客の属性分析にも利用が可能です。
CASE
多種多様な業界のお客様でご利用いただいております。
CASE01
課題
アルバイト求人情報を送付しているが、CVRが低く費用対効果が低い
AIによる
効果
① 次に応募する可能性が高い「顧客」をAIがピックし優先度を明確化
② 顧客と求人をAIがマッチングし最適な求人を送付
弊社
実績
AIによる求人レコメンド・ターゲティングによりCVRが1.9~7倍に向上
過去いつ、どのようにリーチしたかの履歴をAIが学習し応募しやすい人のパターンを認識
・応募
・配信履歴
・ユーザー情報
（年齢、性別、居住地 etc.）
学習
CASE02
課題
既存リードに対する、アウトバウンドコールをかけるが繋がらない
AIによる
効果
既存リードから架電して繋がりやすい人をAIがランキングづけ
弊社
実績
電話に出やすい人から架電することにより電話応答率が4.2倍に向上、無駄うちを削減
過去の架電履歴から、顧客属性、前回架電、架電回数などから電話が繋がりやすいパターンをAIが学習
・架電履歴
・顧客属性
学習
AI CROSS ターゲティングモデル
（電話が繋がるパターンを学習）
FEATURES AND DIFFERENCES
QUESTION
必要なPCスペックや動作環境はありますか？
SaaSサービスのため、お客様の環境には依存しません。Webブラウザがあれば大丈夫です
構築できるモデル数はいくつですか？1つの環境で構築できるモデルの数に上限はありません
予測精度はどれくらいでしょうか？予測の精度はお客様のデータに依存するため、一概にお答えすることはできませんが、複数の優秀アルゴリズムを同時に学習し最適なアルゴリズムの組み合わせを行い、最高精度のモデルを構築できる機能を搭載しているので、与えられたデータセットにおいてデータサイエンティストが構築するモデルと、同等もしくはそれ以上の精度を出すことが可能です
どのようなデータの準備が必要でしょうか？予測したい対象と、それに影響する変数が入力されたテーブルデータが必要です
