ホワイトペーパー

貴社の課題解決のお役にたつ情報をお届けします。各項目をクリックするとダウンロードページへリンクいたします。

 
基礎知識
データ解析・カウンセリング
マーケティング予算を最適配分!進化型マーケティング・ミックス・モデリング『m-Quad』
辞書いらず・マッチング精度自在「先進の名寄せ」で「使えるデータ」に
【顧客データ x AI 】実データに基づくペルソナ構築方法とは
【データ活用に必須 】データクレンジングと自動化の進め方
顧客セグメンテーションに役立つ「クラスタリング分析」の活用例と進め方
テキストデータから新たな事実を発見 テキストデータ×AI活用で、業務効率改善・売上アップ
「コールログ×AI」 で業務効率化 -アウトバウンドコールのコンタクト率・獲得件数を最大化!-
「顧客データ×AI」 で「ペルソナ構築」-カスタマージャーニーマップに沿った ナーチャリングを支援-
「保守点検項目データ×AI」で、作業の平準化・効率化!-必要な点検項目を抽出、保守作業の負荷を軽減-
「他社データ×AI」で、新規顧客を開拓!-個人情報に配慮した、企業間のデータ連携-
AI活用で、DM送付のレスポンス率向上!-顧客1人1人のレスポンス率を予測、ターゲティング精度がアップ-
スコアリング(回帰分析)“顧客1人1人の予測が可能に “
クラスタリング “類似の集合を、特徴に応じてグループに「分ける」“
データクレンジングを自動化、 AIによるスピーディーなデータ活用
「顧客データ×AI」で「営業先のペルソナ」を構築、成約率向上!
「顧客データ×AI」で、営業すべき顧客や活動タイミングを可視化!
「企業内データ×AI(⾃動分析ツール)」で、最適な意思決定
AIによる「欠損データの補完」で、情報資産を有効活用!
システム開発・bodaisライセンス
解析アルゴリズム研究/世界初エンジン


 
基礎知識
データ解析・カウンセリング

マーケティング予算を最適配分!進化型マーケティング・ミックス・モデリング『m-Quad』


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

辞書いらず・マッチング精度自在「先進の名寄せ」で「使えるデータ」に


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。

データ解析

【顧客データ x AI 】実データに基づくペルソナ構築方法とは

資料イメージ


「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

【データ活用に必須 】データクレンジングと自動化の進め方

資料イメージ


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

顧客セグメンテーションに役立つ「クラスタリング分析」の活用例と進め方

資料イメージ


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。

データ解析

テキストデータから新たな事実を発見 テキストデータ×AI活用で、業務効率改善・売上アップ

テキストデータ×AI活用で業務効率改善資料


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。

データ解析

「コールログ×AI」 で業務効率化 -アウトバウンドコールのコンタクト率・獲得件数を最大化!-

「コールログ×AI」で業務効率化


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。

データ解析

「顧客データ×AI」 で「ペルソナ構築」-カスタマージャーニーマップに沿った ナーチャリングを支援-

「顧客データ×AI」で「営業先のペルソナ」を構築、成約率向上!


「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

「保守点検項目データ×AI」で、作業の平準化・効率化!-必要な点検項目を抽出、保守作業の負荷を軽減-

「コールログ×AI」で業務効率化


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。

データ解析

「他社データ×AI」で、新規顧客を開拓!-個人情報に配慮した、企業間のデータ連携-

「保守点検項目データ×AI


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。

データ解析

AI活用で、DM送付のレスポンス率向上!-顧客1人1人のレスポンス率を予測、ターゲティング精度がアップ-

AI活用で、DM送付のレスポンス率向上!


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。

データ解析

スコアリング(回帰分析)“顧客1人1人の予測が可能に “


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。

データ解析

クラスタリング “類似の集合を、特徴に応じてグループに「分ける」“

クラスタリング


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。

データ解析

データクレンジングを自動化、 AIによるスピーディーなデータ活用

データクレンジング


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。

データ解析

「顧客データ×AI」で「営業先のペルソナ」を構築、成約率向上!


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。

データ解析

「顧客データ×AI」で、営業すべき顧客や活動タイミングを可視化!


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。

データ解析

「企業内データ×AI(⾃動分析ツール)」で、最適な意思決定

資料イメージ


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。

データ解析

AIによる「欠損データの補完」で、情報資産を有効活用!

資料イメージ


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。
本資料では、「欠損データの保管による、データ整備」についてご紹介いたします。

データ解析

システム開発・bodaisライセンス

Bodais for Sansan 【営業活動の”ズレ”と”ムダ”を解消!】営業PDCAを高速回転させるAI活用

資料イメージ


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。 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

弊社サービスに関するお問い合わせ・ご相談についてはお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせはこちら 

03-5259-9004
受付時間 月~金 10:00~18:00 ※土日祝日、年末年始は除きます