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Gartner Business Intelligence & Analytics Summit

2016年3月14日~16日 於:米国テキサス州グレープヴァイン

ビジネスとデータサイエンスを融合する「Prescriptive Analytics」

NEC主席研究員 工学博士 藤巻 遼平

成功事例2 最適化技術を用いてビジネスの成果を最大化

意思決定プロセスや業務プロセスを整えれば、最適化技術を用いてビジネスの成果を最大化することができます。

拡大する最適化技術を用いてビジネスの成果を最大化する

事例2 大手通信事業者:利益志向のキャンペーン最適化

ある大手通信事業者では、加入者数が1億人なのに対して、解約率は3%超、つまり月300万人が解約しています。一般に、1人の既存顧客を引き留める費用が新規加入者を1人獲得する費用の5分の1程度であることを考えると、この事業者の課題は、収益性が高い顧客基盤を維持し、安定した収入源を確保することでした。一度ロイヤルティを失ってしまった顧客を引き留めるのは、至難の業です。そのため、ロイヤルティを失う前に対策を講じることが肝要です。

NECは、積極的なキャンペーンを実施するプロセスを定義し、キャンペーン管理システムを導入することで、顧客がロイヤルティを失う前に働きかけを行えるようにしました。異種混合学習技術で、加入者情報、通話明細記録、契約している通話料金プラン、使用端末情報、通信量、支払額、キャンペーンへの反応等のデータを分析し、高精度な解約可能性指数を算出するとともに、解約防止キャンペーンの対象となる顧客を選定します。これだけでも十分なようですが、対策はこれだけではありません。

NECのデータサイエンティストは、予測型意思決定最適化技術を活用し、単なる解約防止キャンペーンを利益志向のキャンペーンに改善することができます。予測の精度も重要な要素ではありますが、契約者の収益性や、キャンペーンの解約防止効果も同様に重視すべきです。利益志向のキャンペーンでは、この3つの要素と予算制約を考慮したうえで、もっとも収益性が高いキャンペーン戦略の策定と個々人に向けたキャンペーン計画を実施します。最適化技術の導入によって、予測技術のみを使用した場合に比べ、収益性は2.5倍に改善されました。

拡大する利益志向のキャンペーン最適化の概要

NECの貢献:異種混合学習技術と予測型意思決定最適化技術を活用した利益志向のキャンペーン最適化。アナリティクスプロセスを維持するためのマネジドサービスを導入。

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