目的に応じてアプローチすべきお客様を自動抽出。
お客様一人ひとりに最適なアクションを。

MA(Marketing Automation)に設定するシナリオでアプローチすべきお客様は誰なのか?
CDP(Customer Data Platform)で統合した顧客データからどうやって最適なターゲットを抽出するのか?
これまで経験に基づく推測で設定することが多かったアプローチターゲットを高い精度で自動的に抽出することができるようになります。
機械学習の領域で豊富な経験と実績を持つ澪標アナリティクス社が予測分析によるターゲット抽出のアルゴリズムを設計し、システムを構築。
ディレクタスがMAのシナリオ設計や実装を支援します。

目的に応じて可能性の高いターゲット顧客を自動抽出しアプローチ

  • 「 商品Aをお勧めすべきお客様は? 」
  • 「 解約の可能性が高いお客様は? 」
  • 「 優良顧客化するポテンシャルの高い見込客は?」

それぞれの領域で豊富な経験と実績を持つ2社が連携

澪標アナリティクスのAI 活用支援事例

■ソーシャルゲーム事例 < 行動ログデータに基づく広告配信 >

ソーシャルゲーム内の行動ログを分析し、ユーザーの継続要因分析、課金要因分析など様々な分析を行い効率的なコンテンツ改善を実施。

「広告配信ターゲット抽出」の活用では、従来の広告配信に比べてユーザー課金率2.6倍、売上5.2倍に増加。​

■大手自動車メーカー事例 < 走行データ活用 >

自動車の走行データを分析し、自動車の故障予測・事故予兆・危険運転特定・使用状況推定・自動車保険料見積りなど様々なデータ活用を実施。

■個人顧客向け信託レコメンドの開発
< 投資信託商品の購入確率を顧客ごとに予測 >

< 2018年6月12日発行 日刊工業新聞より >
池田泉州銀行や群馬銀行など地銀広域連携7行は、各行自体のデジタル化を支援する共同出資会社「フィンクロス・デジタル」を25日にも設立する。
(中略)
初年度に規程検索と個人顧客向け投信レコメンドのAIを開発する。AI開発を手がける澪標アナリティクス(東京都中央区)の井原渉社長は「これら二つのAIの効果検証を弊社で実施し、検証を終えた。今後の開発を弊社が受託する」と今後も同地銀連携に協力する方針だ。

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