統計解析・データマイニング
過去からの学習をビジネスアプリケーションへ素早く展開
データマイニングとは、蓄積された大量の生データ､明細データという“宝の山”から、コンピュータで自動的に分析することによって、経験や勘だけでは思い付かないような有益なルールなどを、金塊を発掘するように見い出すことです。統計解析でも、時系列予測や相関関係の推測はできますが、さらにパターン認識、人工知能などのデータ解析の技法を用いることで、顧客の傾向や嗜好を把握し、より効果的なキャンペーンターゲティングや、逆に不正請求の発見が可能となりました。
イベント・ベースド・マーケティング
顧客の行動をリアルタイムに検出し、タイミングよく一貫性あるオファーを提供します。
これまでのマーケティングは、顧客リストを一定の条件下で抽出し、単純にプッシュセールする、といったものでした。これではヒット率は低く、無駄なDMコストが発生していました。
新しいイベント・ベースド・マーケティングは、顧客の属性・家族構成・動態・ニーズを理解し、１人ひとりのニーズ発生につながる行動（イベント）をほぼリアルタイムに検知して、そこから推測できる将来の行動を先回りして、顧客に合ったアクションを起こします。タイミングよく、効率的・効果的なチャネルでターゲットに接近し、その顧客のニーズに合う商品・サービスをオファーすることで、成約率の飛躍的な向上を目指します。
対象は少数の見込みの高い顧客に限定され、DMの無駄打ちを削減できる上、マスリテール(あまりもうからない層)も収益層に変換できます。
これまでのマーケティングは、顧客リストを一定の条件下で抽出し、単純にプッシュセールする、といったものでした。これではヒット率は低く、無駄なDMコストが発生していました。
新しいイベント・ベースド・マーケティングは、顧客の属性・家族構成・動態・ニーズを理解し、１人ひとりのニーズ発生につながる行動（イベント）をほぼリアルタイムに検知して、そこから推測できる将来の行動を先回りして、顧客に合ったアクションを起こします。タイミングよく、効率的・効果的なチャネルでターゲットに接近し、その顧客のニーズに合う商品・サービスをオファーすることで、成約率の飛躍的な向上を目指します。
対象は少数の見込みの高い顧客に限定され、DMの無駄打ちを削減できる上、マスリテール(あまりもうからない層)も収益層に変換できます。
課題
- キャンペーンヒット率の改善
→ 経済環境は厳しく、マーケティング予算は維持から微減としても、最適な投資で効果をより高めたい。 - お客様1人ひとりへのサービス向上で定着率を高めたい
→ 利用者ニーズに基づく経営姿勢を徹底し、社会的要望にも応えていかなければならない。 - 競合差別化できる一歩進んだマーケティングをしたい
→ 新たなサービスの提供により、顧客には利便性の向上を、社員には業務効率の向上を目指したい。
特長
- 最もタイミングよく
→ ほぼリアルタイムでシステムが顧客をモニタリング。営業機会となりそうな行動があれば逐一検出します。 - 最も効果的なチャネルで
→ メール、インターネット、ATM、窓口係など様々なチャネルで顧客と対話した履歴から、必要な顧客ビューを提供。その人その時にその商品をオファーするにふさわしいチャネルを推奨します。 - 最も必要なものを
→ 多数の取引履歴情報から、顧客1人ひとりに対して、収益性、金融ニーズ、信用価値を予測。顧客からの営業収益の最大化を引き出します。
効果
- マーケティングROIの向上
→ ダイレクトメールなどコストの掛かるチャネルのターゲット顧客を絞り込み、オファーの無駄打ちコストを削減します。 - 顧客満足度のアップ
→ ライフステージにおけるニーズに合致した商品やサービスをオファーすることで、顧客満足度を向上させ、高確率で成約します。 - 企業好感度のアップ
→ 最適なアクションを迅速に実施することが、企業好感度のアップにもつながり、継続した取引を確保できます。
記載されている会社名、製品名、サービス名は伊藤忠テクノソリューションズ(株)または各社の商標もしくは登録商標です。