アプリケーションシナリオ
精密分析、パラメーターの推奨と最適化
販路とプロモーションの分析
小売業は製品の販売量を増加させるため、様々な販路で多様なプロモーションを行う。プロモーションは方法によって販売状況への影響が異なる。
問題分析：
- 効果のないプロモーション：一部のプロモーションは大量のリソースを投入しても、予想していた成果につながらず、リソースの浪費となることがある。
- データ支援の不足：これまではプロモーションの各方法の効果に対する評価が行われておらず、どの方法が販売状況に対して本当の影響力があるのか把握することが難しかった。
成果：
- モデルを通じた分析でプロモーション期間の販売に影響する重要要素を見つけ出し、最も効果的なプロモーション方法を掘り起こした。
- モデル運用によるシミュレーション予測機能で、特定の販路と期間で実施するプロモーション計画を推奨する。これにより、販路における販売量を増加させることができた。
ユーザーペルソナの分析
年齢、性別、趣味嗜好、消費習慣などの情報から顧客を分類し、それぞれのグループの特性を見つけ出すことで、より正確なプロモーションを行うことができる。
問題分析：
- データが膨大：消費者に関連するデータは量が膨大で特徴量が多いため、従来の統計方法では迅速に分析することが難しい。
- 影響する要素の分析が困難：消費行動は多くの要素に影響を受けるため、マーケティングのプロもそれらを全面的に分析することは難しい。またデータ分析のプロはマーケティング分野を深く理解していないことがある。
成果：
- パラメーターの最適化推奨によって成約の可能性が高い顧客層を見つけ出し、プロモーションを行って成約率が11％向上した。
- 機械学習によるモデル構築を通じて大量のデータを迅速に分析し、顧客の嗜好、需要、行動パターンを正確に把握して戦略決定を加速させた。