分析テーマ購入者を予測したい購買・閲覧・属性などのデータと、画像やテキストデータから抽出した商品カテゴリやブランドなどの情報を組み合わせて解析することで、総合的に顧客の好みを把握し、ターゲットとしてふさわしい購入者を推定することができます。ロイヤル化、DMやカタログのCVR向上を目的として、データドリブンマーケティングを実施。ロイヤルカスタマー分析によるターゲット選定・施策の評価や、ブランド間共起分析による推奨商品の特定、顧客クラスター分析によるコンテンツ内容の決定等、さまざまなデータを活用したマーケティング分析を実行。これにより顧客タイプごとの趣向性を把握でき、DM・カタログ・メールなどで各顧客タイプに合わせたコミュニケーション設計を実現。自社で蓄積したデータ以外のオープンデータも活用し、来店者数やリピート率などの従来指標だけでなく、販売戦略や商品開発に必要な指標を新たに算出。データドリブンな方針策定に必要なKPIをBIツールで管理できる環境を構築し、経営層から現場まで誰もが同じデータを共有することで、より迅速な意思決定が可能となり、幅広い視野や顧客の目線に近い視点のもとマーケティングを行うことができます。行動データや属性データを加味した総合的なスコアリングを実施し、購買に繋がりやすい顧客を抽出をするためのアルゴリズムを構築。従来はRFM分析(Recency/Frequency/Monetaryの3つの指標で顧客をグループ化し、マーケティング施策を講じる手法)を用いたアルゴリズムを採用していましたが、それ以外の要因(変数)を追加したアルゴリズムの再構築により、カタログ送付で効果のある顧客を抽出でき、送付量の削減と全体の受注数の向上による収益の最大化を実現。