データ分析の活用例

販売データや顧客属性データを元に、顧客のセグメンテーションを行い、優良顧客を特定します。

マーケターにもっと賢く有利に、顧客セグメントを管理するために必要とされるリアルタイムでの知見を供給します。

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既存顧客の維持は、新規顧客獲得が非常に困難な現代において、ビジネス成功の鍵のひとつといえます。また、新規顧客獲得についても、できるだけ低コストで、効率よく実施する必要があります。

データ分析ソリューションは、低コストで効率的に潜在顧客の発見と、その顧客への最適なアプローチ方法の発見のお手伝いをいたします。

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自社顧客の他社製品へのスイッチングや解約は、顧客の流動化が激しく新規顧客獲得コストが非常に高い現代において、企業が取り組まなければならない課題の一つといえるでしょう。

AI/人工知能をはじめとするデータ分析テクノロジーを利用すれば、過去の解約した顧客の傾向や顧客属性データから、現在の会員の中における解約や退会をしそうな顧客の識別を可能にします。

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顧客生涯価値（Life Time Value）とは、顧客と企業とが、ビジネスをする間の時間に生み出された利益の総額（価値）のことです。

顧客生涯価値マネジメントの考え方は、企業が顧客に価値を伝達すると、顧客はロイヤルティから、あなたの会社にますます価値（利益）を与えるというものですが、実際に実現しようとすると、あまり簡単ではありません。

データ分析を利用すれば、それらの市場環境や顧客ニーズの変化をすばやく把握、予測し、競合企業の一歩先行く戦略決定をサポートします。

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クロスセリングとは、同時購入のことを、アップセリングとは、一つ上の価格やグレードのものを購入させる手法を指します。顧客に対してクロスセリング及びアップセリングを行うことは、売上を伸ばす可能性とともに、顧客を失うリスクも伴います。

AI/人工知能をはじめとするデータ分析は、的確に顧客ニーズを把握し、顧客の特徴を捉えることを可能とします。

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「計測できないものは管理できない」というよく知られたビジネスの格言があります。

データ分析を行うことにより、コストを管理しながらプロモーションの利益を最大限に高めることができます。最も価値がある顧客セグメントに対してどの提案、チャネル、そしてメディアが最も効果的であるかを理解することができます。

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データ分析テクノロジーは、効率的で効果的なターゲットキャンペーンやチャネル管理、顧客関係マネジメントなど、組織のマーケティング戦略・CRM戦略をサポートします。

予測分析テクノロジーは、顧客の特徴、態度、好み、行動の分析を可能にし、その結果を適切な人、場所に展開することが可能です。そのため、マーケティング活動の効率性向上とコスト削減を同時に達成いたします。

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民間企業・公共機関を問わず多くの組織において不正行為により、毎年多額の損失が発生しています。そのため、不正行為を発見し予防することは重要な課題となっています。

データ分析ソリューションは、さまざまな統計手法とデータマイニング手法を用い、不正行為の傾向や異常を検知し、予測モデルを作成します。

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業界標準メソドロジーCRISP-DMに準拠してサービスを提供します。

スマート・アナリティクスの分析サービスは、業界標準のデータマイニングメソドロジー「CRISP-DM」をベースとして、アカデミックの専門家の独自メソットを組み合わせ、お客様企業におけるデータ分析をサポートします。

CRISP-DMは、データマイニングを成功に導くために業界標準として当時のSPSSを含め複数社によって作成されたメソドロジーです。

人工知能／AI時代においてもデータを活用する際の基本作業は変わりません。弊社サービスは長年培われたメソドロジーを利用することにより分析プロジェクト成功を高めます。