プレスリリースお知らせ採用アクセスEnglishログインTOPお客様の声/業種別事例一覧お客様の声/業種別事例一覧お客様の声実際にbodaisを導入いただいたお客様の声をご紹介します。)を解析し、顧客ごとの購入確率をに明らかにした。購入確率が高い顧客に対する営業活動の優先度を上げ、営業の活動効率を約2倍にできた。ダイレクトメールのコンテンツを打ち分けて、自社セミナーへの参加申込数を最大化したい。)、過去のメール実績(送付回数、コンテンツ種別、クリック有無)等のデータを解析し、コンテンツごとの参加申し込みの確率や特徴を明らかにした。従来方法では、アクセス履歴のみから送付するコンテンツを判断していたが、セミナー参加の確率を高めるコンテンツを優先的に送付したところ参加申し込み数が30%向上した。電力の需要予測の精度を上げたい。現状で月平均3%の誤差がある。時期や時間帯別に、現在自社で行っている電力需要予測が外れる要因を把握したい。以下のデータを用いて、自社て行っている電力の需要予測が外れる要因を明らかにした。時期×時間帯ごとに自社が行っている電力需要予測が外れる要因が明らかになった。従来の自社の電力需要予測とアイズファクトリーのbodaisスコアリングを用いて、予測値の修正と検証が行える仕組みを整えた。顧客に自社のサービス、商品や営業に対する満足度を含めたアンケートを実施。変更履歴等のデータを利用し、顧客満足度を高める要因を明らかにした。顧客満足度を高めている要因のほか、満足度を低くしている要因が明らかになった。顧客満足度向上のため、満足度を低くしている要因を改善する施策の検討に繋げることができた。自社と競合ブランドに関する書き込みを口コミサイトからクロールし、共起する複合語をネットワークグラフで表した。自社と他社のブランドに対して顧客が抱いているイメージを把握できた。自社の商品のイメージと競合になる商品を持つブランドや、自社が狙いたい年齢層が好むブランドを把握することができ、新規顧客獲得のための施策につながった。データを用いて商品間の併売傾向や購買行動の遷移、優良顧客になりやすい要因を明らかにした。優良顧客に育成するために、何の商品をどの順番でどういった特徴をもつ顧客に訴求するとよいかが明らかになった。店舗での接客や、ダイレクトメールで訴求するコンテンツの打ち分けに活用した。店舗イメージ分析(店舗ごとの顧客像を把握し、ニーズに合った商品を用意し売り上げを最大化したい。種類、メルマガの登録有無、メルマガクーポンの反応有無など約60項目のデータを利用し店舗のプロファイリングを実施した。全店舗を7つのセグメントに分類し、それぞれのセグメントの特徴を分類した。各店舗の特徴にあわせて、商品構成の改善を行い全店舗の平均売り上げが1.2倍に増加した。ランク区分、RFM、商品カテゴリ毎の購入履歴、などを解析し、DMを送付すると購入に結び付く可能性が高い人順のランキングリストを作成した。従来同様の700万通ダイレクトメールを送付したところ、反応率が4.0%から4.2%に改善した。購入する金額の高い人も抽出できたため、売り上げも従来法に比べておよそ1,100万円(約5%)増加した。データから商談が生まれる確率が高い営業先を明らかにした。離反の可能性が高い顧客に対して、テレコールによるクーポン配布を行い離反防止に繋げたい。クーポンを使った再購入が2.8倍に向上し、離反の防止とテレコールの効率アップにつながった。コールセンターのアウトバウンドコールリストをもとに、以下の3つを顧客に提供したい。webアクセス有無、お届け日(曜日)、などの、約70項目を使用して解析を実施した。つながりやすいコールリストを活用し、売り上げが1.5倍に向上。コールリストのポテンシャルを明らかにし、リスト購入にかかる費用を前年の80%に抑えることに成功した。データを使い、DM送付によって加入しやすい顧客を予測した。従来方法でのDM送付に比べ、加入確率の高い顧客から優先的にDM送付の対象とすることができた。結果として、加入率が約30%アップした。データから、類似する顧客をセグメント分類した。顧客を分類でき、主なターゲットの特定と各セグメントの特長を把握できた。キャッシング利用有無、キャッシング付帯等のデータを解析しDM送付によってゴールドカードへの切り替えの確率が高い会員を明らかにした。従来法で実施した前年度の切り替え率2.2%から、解析結果の切り替えの確率が高い顧客から優先的に送付した結果、2.7%に切替率がアップした。カードの切り替え1件当たりの獲得コストも約2,900円削減できた。従来法では発見できなかった切替の確率が高い顧客像の把握に成功した。カード利用者に新サービスへの加入を促すアウトバウンドコールを行う。30万人の顧客のうち、新サービスへの加入確率が高い顧客1万人にアウトバウンドコールを行いたい。データを用いて、顧客1人1人に対して新サービスに加入する確率を明らかにした。従来方法は無作為に30万人のうち1万人を抽出していたが、新サービスに加入する確率の高い顧客を同じ1万人抽出してアウトバウンドコールの結果を比較したところ、レスポンス数が1.6倍に向上した。退職者を減らしたいが退職者の特徴が分からない。入社時に取得できたデータや入社後の人事記録と退職者のデータからどんな人が退職するかを解析し、様々な人事系施策に活用したい。データを解析し、退職する確率を高めている要因を明らかにした。解析結果から、退職する確率を高めている一定の特徴が明らかになった。この解析結果をもとに退職を予防する対策の検討が始まった。テレコールによってアポイントが獲得できる可能性の高い企業から電話したい。データを用いて、28万社のうち、アポイントが獲得できる確率の高い企業を明らかにした。従来方法に比べ、アポイント獲得が約2倍にアップした。経験の少ないオペレーターでもアポイント獲得の数が増加し、スキルの標準化が実現できた。アクセスログから、HPに流入する経路のうち、どの流入元が申し込みに効果があるかを把握する。以下のデータを用いて申し込みの確率を高めている要因を明らかにした。申し込みに寄与している要因(流入元のページ)が明らかになった。特定の流入元から流入の申し込みが著しく悪いことがわかり、何らかの問題が生じていると読み解き、改善策のPDCAにつながった。応募件数を予測し、すべての案件に適量の応募が来るよう最適化したい。以下のような項目を活用し、応募数の予測した。以下のようなデータを用い、購入に至る確率の高い顧客を明らかにした。従来方法に比べ、成約率を3.5倍に向上することができた。異物混入判別予測(センサーデータを用いてセンサーだけでは判別しきれない異物混入も防ぎたい。自社のもつセンサー技術によって取得できるデータを利用して、異物が混入しているパターンを学習し、異物混入が起こる確率を明らかにした。センサーデータを使った、自社の異物混入判定装置の精度向上につながった。以下のようなデータを用いて、クレームの電話を頂いた方の特徴を明らかにした。エリア、サービスへの加入状況、クレームの時期等、複数要素の掛け合わせでセグメントを作った結果、これまで見えなかった顧客属性と、クレームの特徴の傾向を把握できた。企業情報を販売しているが、顧客が一番知りたい「社員規模」と「売上高」の項目を未上場企業から調査するのは難しい。調査できていない項目を予測して販売データの価値を増やしたい。以下のデータを用いて、調査できていない項目がどれくらいのレンジであるかを予測した。欠損しているデータが減り、データ販売数が増加した。データそのものの価値がアップしたことで単価がアップし、売り上げが1.3倍になった。