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役割(ロール)別 課題解決のためのデータ解析マーケティング

bodaisとは機械学習機能を内蔵する自動進化型データ解析プラットフォームです。
専門知識不要で簡単に解析を行なうことが可能です。組織内の様々な課題を未来予測して解析します。

課題1広告の費用対効果

解決方法

各種広告活動や店舗販売活動、あるいは季節性や価格などの環境変動が、ブランドの販売に対してどの程度のインパクトを及ぼしたかを包括的に数値化し、可視化します。
「各要因を表現する時系列データ」と「要因間の関係を表現するモデル式」を両輪として、各要因がブランドの販売に及ぼす影響度合いを導出します。
この解析は、Marketing Mix Modelingを使用しており、株式会社博報堂DYメディアパートナーズ様、株式会社アイズファクトリーよりm-Quad®サービスとして提供させて頂いています。

プレスリリース
m-Quad 商品紹介

効果

広告出稿の最適化モデルを構築でき、費用対効果算出で、広告予算の最適配分ができます。
さらに、配分の優先順位まで予測することができます。

課題2ペルソナ構築

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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。

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。

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顧客購買行動最適化

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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)

効果

DMの費用対効果を大幅に向上します。

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マーケティングの課題について、データで解析する手法をまとめた資料をご用意いたしました。ぜひダウンロードしてご覧ください。

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