CASE
EXTRACT
POINT
ビジネス上の課題
多くの企業が顧客の獲得・維持に注力していますが、効果的なマーケティング戦略を立案するためには、顧客の中で特に価値の高い「優良顧客」を把握することが必要です。これには大量のデータを分析し、顧客の特徴や行動パターンを理解する必要があります。しかし、手作業でのデータ解析は膨大な時間と労力を要し、複雑な顧客行動を正確に把握することは困難です。
予測分析による解決
優良顧客の抽出において、DeepPredictorに搭載されているAI（人工知能）の予測・最適化技術を活用することで、過去の顧客データから顧客の特徴や購買パターンを学習し、未来の優良顧客を予測することが可能です。これにより、人手では見落としがちなパターンや複雑な関係性を把握し、新たな優良顧客を見つけ出すことができます。
必要データ
購買データ、顧客・商品属性データ、顧客行動データなど
効 果
データに基づくターゲティングによりCVR1.6倍向上
多くの企業が顧客の獲得・維持に注力していますが、効果的なマーケティング戦略を立案するためには、顧客の中で特に価値の高い「優良顧客」を把握することが必要です。これには大量のデータを分析し、顧客の特徴や行動パターンを理解する必要があります。しかし、手作業でのデータ解析は膨大な時間と労力を要し、複雑な顧客行動を正確に把握することは困難です。
優良顧客の抽出において、DeepPredictorに搭載されているAI（人工知能）の予測・最適化技術を活用することで、過去の顧客データから顧客の特徴や購買パターンを学習し、未来の優良顧客を予測することが可能です。これにより、人手では見落としがちなパターンや複雑な関係性を把握し、新たな優良顧客を見つけ出すことができます。
効果的な優良顧客の抽出には、さまざまなデータが必要となります。主なデータとしては、顧客の購買履歴、行動データ、顧客の属性情報（性別、年齢、地域など）、アクセス履歴などが挙げられます。また、ソーシャルメディアやウェブサイトのアクティビティなど、オンライン上でのデータも重要です。これらのデータを集約し、適切な形式で機械学習モデルに入力することが優良顧客の抽出に不可欠です。
データイメージ
AIによる優良顧客の抽出は、ビジネスにさまざまな効果をもたらします。まず第一に、顧客の購買パターンや嗜好をより正確に把握できるため、ターゲティングしたキャンペーンを実施できるようになります。これにより、広告予算の無駄を削減し、効果的なROIを達成することができます。また、優良顧客の特徴を理解することで、新たな商品やサービスの開発にも役立ちます。顧客満足度の向上やリピート購入の促進なども見込まれ、企業の収益に直結する成果をもたらすでしょう。
