優良顧客マーケティング
ロイヤルティを向上すべきターゲットと効果的な施策が分かる。
ターゲット顧客層を趣味嗜好レベルに細分化/深掘、人工知能で顧客層の行動パターンを抽出、顧客層の趣味嗜好と
購買行動に合わせた商品提案や情報提供等を提案
お客さまの課題
顧客の嗜好や商品の購買チャネルの多様化により、商品のライフサイクルが短期化
・急速に変化する顧客ニーズの把握
・多岐に渡る商品のタイムリーな市場投入
・施策結果の精度向上と施策立案工数の削減
データ価値化の流れ
データ収集
・購買履歴データ、商品データ、顧客データ、店舗データ、コンタクト履歴データ、アクセス履歴データ
(EC サイトの場合) など
データ分析
・趣味嗜好セグメントと、商品特徴タグを定義、商品データに商品特徴タグを付与
・購買データから顧客ごとに商品特徴タグを集計、顧客を趣味嗜好セグメントに分類
・購買データの項目から目的変数に合わせた説明変数を選定、日立独自の人工知能技術で顧客を
購買行動セグメントに分類し購買傾向の高い商品カテゴリや反応率が高い施策
(セール、キャンペーン、等)を抽出
・顧客の趣味嗜好セグメントと購買行動セグメントに合わせた商品提案や情報提供を提案、
Pentaho で根拠となるデータを提供
データ価値創出
お客さま価値検証結果として以下の効果を確認
・商品売上増加
・販促対象商品の購買率向上
・購買人数増加
・施策立案工数削減
本ユースケースを提供するソリューション・製品
・顧客ロイヤルティ向上サービス

生産設備エネルギー ・稼動情報監視