導入事例｜証券会社 G社様｜株式会社ブレインパッド

証券会社 G社様

証券

データマイニング・最適化

証券会社の取引履歴データから金融商品を購入する可能性が高い顧客と投資金額を高精度で予測。更にコンタクトセンターのオペレーターの時間帯別人数、本人通電率からの最適化計算を実行した効率的な顧客へのアプローチによって、取引約定件数2.2倍を実現！！

証券会社G社様では、証券会社からのアドバイスを必要としないお取引をされたいお客様や、営業担当者を専任で付けることが企業収益にネガティブ・インパクトをもたらす可能性のあるお客様を対象として、営業担当者からの直接的なアプローチではなく、それぞれのお客様に対して適正な金融商品を適正な時期にお知らせする、というダイレクト・マーケティングの手法による効率的な顧客対応を行なうことによって、健全で長期的な成長を可能にしたいと考えておりました。

そこで当社ではこのビジネス問題に対して以下の２つの解決策を提示し、証券会社G社様における取引約定件数2.2倍を実現いたしました。

1. データマイニングによる予測モデルの構築

G社様の対象となるお客様の過去のすべての取引履歴データを利用した大規模なデータマイニングによる分析を実施し、複数の金融商品・サービスを対象として、今後3ヶ月以内にこれら商品・サービスを購買・契約する可能性が高いお客様とその際の投資金額を予測するモデルを構築。この予測結果に基づいてコンタクトセンターより対象となるお客様へお電話をかけて頂きました。更にお電話をかける際に、本人に通じやすい時間帯を予測することで、お客様本人への通電率を高めました。

2. 最適化計算による効率的なお客様へのアプローチ

お客様本人に通電し易い時間帯と予測される投資金額には膨大な組み合わせがあります。また、コンタクトセンターのオペレーターは時間帯別に人数が限られております。このような状況の中、時間帯別にどのお客様からお電話でお勧めをすれば売上が最大になるかを当社の最適化計算エンジン「UltiPad」によってリスト化。実際にコンタクトセンターからお電話をして頂きました。

当社はデータマイニング領域において、精度の高い結果を出した数多くの実績があります。
当社ではベンダーフリーの立場から、データマイニングを実施する際に様々なソフトウェアパッケージを利用しますが、予測精度と生産性という点で現在最も効果が高いとされるのが｢KXEN｣です。

今回の証券会社G社様においても｢KXEN｣を利用しております。G社様が提供している複数の金融商品ごとにデータマイニングを実施し、それぞれの金融商品をnヶ月以内に購買するお客様の可能性を％で予測、算出しております。

証券会社G社様では、今回の事例以外にもデータマイニングによる分析から「今後nヶ月以内にお客様が購買する可能性の高い金融商品を上位n個」をお客様ごとに確率が高い順にリスト化（データ出力）しています。
また、このデータマイニング・プロセスの一部はシステム化されております。定期的に最新（直近）のお客様の取引履歴に基づいてアップデートされることで、常に精度の高い予測モデルに基づく対象者選定、対象金融商品の選定が自動で実行されております。
これにより、G社様ではe-mail、コンタクトセンター、ダイレクトメール（DM）などの様々な顧客接点において、最新の予測結果からお客様へのアプローチを展開することを実現しております。

当社では今後もより投資対効果の高いマーケティング施策を実行できるよう、G社様のデータベースマーケティング活動を継続してご支援させて頂いております。

ニュースリリース

トピックス

ニュースリリース

トピックス

関連情報

この製品に関するサービス

関連製品