bodais 自動進化型データ解析
クラウドプラットフォーム

03-5259-9004 受付:平日10:00~18:00 

顧客分析 × データ活用

ペルソナ構築、顧客購買行動最適化、推奨商品の可視化 (レコメンド分析)など「顧客分析 × データ活用」におけるデータ解析ソリューションをご紹介。

課題1ペルソナ構築

解決方法

顧客情報を基に、クラスタリング手法を用いてモデルを構築し、セグメント別の顧客属性分析を行ってペルソナを構築します。

データ解析による効果

新規潜在顧客の行動を予測し、正しい戦略を立案できます。


課題2 顧客購買行動最適化

解決方法

過去に送付したDM発送リストとその際の反響(結果)情報を基に、モデルを構築し、新規DMの反応を個別に予測します。(予測確率を付与)

データ解析による効果

DMの費用対効果を大幅に向上します。


課題3推奨商品の可視化 (レコメンド分析)

解決方法

顧客の購買履歴データを使って、ロイヤルカスタマーの顧客購入傾向分析を行い、類似顧客に対しての推奨商品を可視化します。

データ解析による効果

個々のお客様のニーズを可視化し提案ができます。


課題4効果的なFAQ

解決方法

過去の対話履歴(テキスト)を形態素分析。加えて、複合語分析などを行い、最適なFAQを作成します。

データ解析による効果

顧客の離反防止や顧客満足を向上できます。


課題5顧客満足向上

解決方法

過去の対話履歴(テキスト)を頻度解析し、推奨回答のリアルタイム抽出を行います。

データ解析による効果

顧客の離反・離脱や解約防止を行え、ロイヤルティ化促進します。


課題6解約予測・予防

解決方法

CRM情報と過去の解約情報から、解約予測モデルを構築し、近未来の解約予備軍を導き出します。

データ解析による効果

解約に影響する要因を可視化することで、解約防止策を立案・実施できます。