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データ解析ソリューション
経営・経営企画
課題1AI活用による最適な意思決定
解決方法
分析の自動化で業務のPDCAを高速化
“今ある「企業内データ」” で ”データサイエンティストがいなくても”、経営を改善し業務効率を上げる事が可能に
課題2新規事業企画
解決方法
自社のCRM情報と他社のCRM情報をマッチングし、新たな潜在顧客を見つけます。
当社の技術を用いれば、双方が顧客の個人情報を開示することなく、データの活用を行う事が出来ます。
（国際特許出願中）
業態の異なる企業間でアライアンスを構築し、新たな潜在顧客を発掘できます。
課題3BIからAIへ
解決方法
BI（ビジネスインテリジェンス）とAI（人工知能、アナリティクス）という ふたつのデータ活用方法を目的に応じて使い分けます。
過去のレポートだけではわからなかった、未来の意思決定をサポート
課題4BIツールによる意思決定を、AIでサポート
解決方法
インパクトの大きい「見るべき指標」を、AIが自動で抽出
「見るべき指標」の最適化で、スピーディーな意思決定が可能に！
課題5リアルタイム経営（迅速な事業判断）
解決方法
解析する目的を明確に設定。その上で、社内に蓄積されたデータを基に組織横断で解析します。
まずは、組織別にモデルを構築し解析を行います。其の上で、企業モデルを構築して解析を行います。
しかし、社内のデータだけを分析対象にしても“過去”から抜け出すことができません。適切な外部データも使いながら、解析を行う事で正しい判断を行う事が可能になります。
各部署の関係性を データで理解でき、問題点を可視化する仕組みが構築でき、リアルタイム経営を実現します。
また、常に幅広い視点からデータを活用することで、競争優位性を保つことができます
課題6事業予測
解決方法
単に、BIツールを使っても“過去”を知ることしかできません。データマイニングを行い、事業別のデータモデルを構築し近未来を統計的に予測します。
常に先手を打てる施策を立案・実施できます。
営業・営業企画
課題1ターゲティング
解決方法
自社の顧客のクラスタリングを行い、顧客の特徴に応じたグループ分けとペルソナ構築を行います。
自社のマーケットを定量的に把握でき、ニーズに合わせた戦略立案を行うことができます。
また、正しいカスタマージャーニーマップを描くことができ、営業先企業を導き出すことができます。
課題2営業活動の効率化による成約率向上
解決方法
顧客属性や成約情報、過去の営業活動データを用いて、成約に至るまでに必要な営業活動を可視化（推奨）します。
また、過去の成約データからモデルを構築し、商談（案件）毎の成約確率を予測します。 これにより、どの案件を優先的に営業活動するかを可視化できます。
“勘”と“経験”だけに頼った営業活動から脱却。
営業活動の平準化が行え、活動効率を大幅にアップできます。
さらに、顧客の購買確率が予測でき優先順位を可視化できます。これによって、正しい商談（案件）管理が行え、無駄な活動を排除できます。
課題3案件化率向上
解決方法
過去の成約データからモデルを構築し、それぞれのリード（潜在顧客）に最適な提案内容の推奨を導き出します。
営業経験を問わずに顧客毎の提案商品がわかります。
マーケティング
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。
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
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。
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 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）
DMの費用対効果を大幅に向上します。
課題4 欠損補完
解決方法
欠損のあるリストに分類モデルを適用し、欠損に当てはまる値を予測します。
「欠損データの補完」で情報資産を有効活用
課題5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。
個々のお客様のニーズを可視化し提案ができます。
保守サービス
課題１障害発生予測
解決方法
過去の障害情報を基にモデル化し、直近の稼働情報を充てることで、製品や生産設備の近未来の障害発生を予測します。
障害の未然防止（予知保全）を行え、結果として顧客満足の向上を図れます。
情報システム環境で用いることで、システム運用管理者が気付きにくい「サイレント障害」を確実に検出することができます。
課題2 保守点検効率化
解決方法
過去の保守点検情報から、点検項目の優先順位と効果予測を算出し、削減できる点検項目を推奨します。
決められたルーチンとして多項目にわたる点検項目を削減できることで、作業の効率化が図れます。
課題3 備品の適正在庫
解決方法
過去の履歴から適正在庫を予測します。
交換部品の需要を予測し在庫を適正化できます。
顧客サービス
課題1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。
顧客の離反防止や顧客満足を向上できます。
課題2アウトバウンドコールの最適化
解決方法
過去の架電履歴をもとにモデルを作成し解析、繋がりやすい/買いやすいコール先をスコア（確率）で可視化します。
限られた人員・時間で売上を最大化します。
課題3名寄せによるデータ品質向上
解決方法
データの重複をなくし、データを正確に保持します。
正確な顧客データ分析、データ利用の効率化、リスク管理のためのデータクレンジング処理が可能になります
課題4事前期待の管理（検索時）
解決方法
検索におけるエントリーフォーム・オプティマイズを行い、顧客ニーズの事前予測を行います。
顧客の離反・離脱を防止し、ロイヤルティ化促進します。
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。
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。
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。
人事・総務
課題１ 人材確保と定着化
解決方法
採用時から現在までの人事データ（勤怠データ、人事評価、キャリア、等）を用いてモデル化し解析、現時点で採用すべき人材の属性を判定し、採用候補者リストに対して推奨を可視化します。 採用に際しての、最適な面談者の推奨も得ることができます。
自社に適合しやすい優秀な人材の確保と定着率のアップが行えます。 また、採用活動時の候補者の絞り込みに際して、工数削減とスキルの平準化が可能になります。
課題2 メンタルヘルス
解決方法
人事データとストレス診断（アンケート）からケアすべき人材を判定します。
最適な人事戦略の立案・遂行ができきます。