【AI導入事例】データに基づく顧客ターゲティングによる営業活動効率化

[執筆者]
DOORS編集部

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

店舗および訪問によるカウンセリング販売を行っている化粧品メーカー様にて、年間数百万件にもなるトランザクションデータ(顧客属性や購入履歴など)を分析しました。購入の可能性が高い顧客を抽出し、最適な商品をレコメンドすることで、数万人を超える販売員の活動を大幅に効率化しました。

Solution:解決策

年間数百万件のトランザクションデータ(顧客属性や購入履歴など)から以下について分析し、予測モデルを構築しました。
・数十万人の顧客のうち、商品を購入する可能性の高い顧客を抽出する分析
・個々の顧客へ最適な商品をレコメンドをするための予測モデル

分析結果によって出力されたターゲットリストを営業支援システムに展開し、データドリブンな営業活動を実現しました。販売員の方も自信をもってセールス活動を行えるようになり、購入率も数ポイント向上しました。


Subject:課題

化粧品メーカー様ではこれまで、データ分析システムを利用していましたが、既存のビジネス・インテリジェンス(BI)ツールでは、過去の実績に基づいた洞察や示唆しか得られていませんでした。
将来の購買を予測して戦略的な販売支援を実現するためには、さらに多くのデータや独自の情報を利用した分析を行う必要がありました。

Achievement:導入後の成果

過去のトランザクションデータを分析して、将来の購買予測モデルを構築することにより、以下の効果を得ることができました。
・作成したターゲットリストからの購入率が数ポイント向上
・業務効率化により販売コストが削減
・クロスセル(売上単価の向上)を実現
・販売員の自信とモチベーション向上につながり、セールス活動が活発化

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WRITER執筆者プロフィール

株式会社ブレインパッド

DOORS編集部

ブレインパッドのマーケティング本部が中心となり、主にDXにまつわるティップス記事を執筆。
また、ビジネス総合誌で実績十分のライター、AI、ディープラーニングへの知見が深いライターなど、外部クリエイターの協力も得て、様々な記事を制作中。

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