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広告宣伝活動や販売促進活動といった自社のマーケティング施策や外的要因が成果におよぼす影響を定量的に把握しているマーケターは、おそらくそう多くはないのではないでしょうか。
本資料では、売上等のマーケティング目標に対する各マーケティング施策の効果（貢献量）を定量化し、マーケティング予算の最適配分を推定する代表的な手法である、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）・・・

データ解析

名寄せとは、重複している住所や名前、電話番号等の情報を整理する技術のことです。 「顧客データが大量にあって手がつけられない」「顧客データの重複をなくしたい」「M&Aをしたので、データの統合がしたい」などの悩みを解決することができます。
本資料では、「名寄せ」による部署別・部門別の業務効率化についてご紹介いたします。

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「ペルソナ（persona）」とは、心理学用語で「仮面」のことを指します。
マーケティングの領域においては、「理想の顧客の人物像」とも言い換えることができますが、それらをもとにした「ターゲティング」の重要性は広く認知されています。 自社のターゲットを的確に捉え、戦略や企画に反映させるにはどうしたらよいのでしょうか。

データ解析

ビジネスにデータを活用したいというニーズが増えています。また、BIツールや解析ツールも様々なものが売り出されています。
しかし、ツールを使いこなし、ビジネスに活用する前の段階から課題を抱えるケースが多いのも事実で、その原因の一つとなっているのが、BIツールや解析ツールに取り込むデー
本資料では、さまざまなツール活用の前提となる、データ整備の具体的なプロセスについてご紹介いたします。

データ解析

クラスター（cluster）とは、英語で「集団、群れ」のことを指し、「クラスタリング（clustering）」とは、類似したものが混じり合う集団を、似た性質をもつもの同士に分けることです。
この「クラスタリング」を行うことで、「人」による恣意的なグループ分けではなく、客観的なグループ分けを行うことが可能になります。
本資料では、顧客セグメンテーションを例に、クラスタリングの実施例をご紹介いたします。

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企業内に蓄積されているデータのうち、8割以上を占めるともいわれるテキストデータ。
本資料では、業種・部門業務に応じたテキストデータの活用事例や、テキストデータのビジネス活用を支える技術についてご紹介いたします。

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直接顧客と接触し、コミュニケーションを取りながら、様々な目的に応じて、アウトバウンドコール。
コールの目的を達成する前に、電話がつながらない、すぐに切電されてしまうなどの反応につながらないコールも多く、アウトバウンドコール業務における反応率向上は大きな課題といえます。
本資料では、さまざまなデータを活用した「顧客1人1人」のアウトバウンドコール最適化について、ご紹介いたします。

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「ペルソナ（persona）」とは、心理学用語で 「仮面」のことを指します。
マーケティングの領域においては、「理想の顧 客の人物像」とも言い換えることができますが、それらをもとにした「ターゲティング」の重要 性は広く認知されています。
自社のターゲットを的確に捉え、戦略や企画に 反映させるにはどうしたらよいのでしょうか。

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企業がその生産活動を続けるためには、設備の機能を必要なレベルに維持しなければならない。 それが設備管理、保全であり、企業は保全を通じてロスをなくし、リスクを最小限に抑えることによってステークホルダーに貢献する。

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企業が将来的に事業を拡大していくためには、 将来利益をもたらす新たな顧客を常に開拓する 必要があります。
そのため、多くの企業にとって、新規顧客の獲 得は取り組むべき課題といえます。
この、「新規顧客の獲得」を効率的に行い、な るべく早期に売上に結び付けるためにはどうし たらよいのでしょうか。 本資料では、企業間でのデータ連携による、新規顧客獲得の効率化についてご紹介いたします。

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長い間マーケティング施策の一環として広く行 われてきた、ダイレクトメール（DM）施策。
新規顧客の獲得や、既存顧客のLTVの向上などの 目的を達成するため、DM施策における反応率向 上はマーケターの大きな課題といえます。
本資料では、さまざまなデータを活用した「顧 客1人1人」のDM送付最適化について、ご紹介い たします。

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顧客のニーズや選好に気づいたり、顧客との過去のやりとりから将来どうすればよいのか学んだりすることで、中小企業は自分と顧客との関係を築く。
大半の従業員が顧客と個人的に接することがないかも知れないような大企業では、そういったことをどのように実現すればよいのであろうか。
顧客との接点でさえ、毎回別の電話担当者や販売担当者になりがちであるので、企業はどのようにそのやりとりから気づき学ぶことができるのであろうか。
顧客の名前と顔を覚え、習慣や選好を記憶する中小企業経営者の創造的な直感を、何で置き換えられるのだろうか。

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クラスター（cluster）とは、英語で「集団、群れ」のことを指し、「クラスタリング（clustering）」とは、類似したものが混じり合う集団を、似た性質をもつもの同士に分けることです。
この「クラスタリング」を行うことで、「人」による恣意的なグループ分けではなく、客観的なグループ分けを行うことが可能になります。
本資料では、顧客セグメンテーションを例に、クラスタリングの実施例をご紹介いたします。

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ビジネスにデータを活用したいというニーズが増えています。また、BIツールや解析ツールも様々なものが売り出されています。
しかし、ツールを使いこなし、ビジネスに活用する前の段階から課題を抱えるケースが多いのも事実で、その原因の一つとなっているのが、BIツールや解析ツールに取り込むデータの整備の複雑さです。
本資料では、さまざまなツール活用の前提となる、データ整備の具体的なプロセスについてご紹介いたします。

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SFA（営業支援システム）の運用が広く定着し、 既存顧客や見込顧客の営業活動に関連する情報 管理も進んでいます。
営業の「見える化」は進んでいるようにも見え ますが、果たして実際に営業活動の「効率」や 「成約率」は、以前に比べて改善されているのでしょうか。
本資料では、そのヒントとなる、データを活用 したアプローチについてご紹介いたします。

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新規営業のゴールを、最後の受注の件数を最大 化することだと定義すると、そのための方法は 理論上２つしかありえない。
１．最初のアプローチ数を増やす
２．次のステップへつながる確率を上げる
出典：「営業の科学」 著者：萩原 張広 出版社：ダイヤモンド社
本資料では、営業のステップを効率的に進め、 成果に結びつけるためのアプローチについてご 紹介いたします。

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大がかりな投資をしなくとも、データ活用をミニマムスタートさせ、PDCAを回していくことが、早期に経営効果を創出するためのポイントです。
本資料では、そのヒントとなる、AIを活用したアプローチ（具体的な推進のポイント）についてご紹介いたします。

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取得できるデータは増大し、データ保有のためのコストも改善されてきた現在、これらのデータを有効に活用し、経営の意思決定や施策の最適化に活用する必要があります。
欠損の多いデータでも、データマイニングのアプローチにより、未取得の属性にどんな属性があてはまるかを予測できます。
これまで取得漏れや欠損が多いために活用できなかった情報資産を、欠損データを補完することで有効活用が可能になります。これにより、豊富な情報量を利用することができるようになるため、施策効果アップが期待できます。
本資料では、「欠損データの補完による、データ整備」についてご紹介いたします。

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営業チームリーダーに求められる能力の一つとして、各営業が担当する案件に対して、成約につながる営業活動が適切に行われるよう指導を行う「マネジメント力」があります。
案件の状態や成約確度を正確に捉え、案件を成約に導くための「正しいプロセス」を標準化できれば、営業担当間の経験やスキルの差を埋めることが可能になります。
bodais for Sansan は、名刺情報を AI が分析し、成約しやすい営業先や、適切な営業活動を判断するためのヒントをご提供します。