Japan
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セブン銀行様
dotData 導入事例
金融行動と購買行動を組み合わせた先進的な分析でマーケティングの高度化を実現
グループデータの活用により顧客獲得単価を2分の1に削減
金融機関
課題背景
- グループが保有する「金融」×「リテール」のデータを活用した、より高度な分析により、業務改善にとどまらず、新たな金融ビジネスの創出を目指したい
- データサイエンティストだけでなく、段階的にビジネスの現場担当者を巻き込み、より多くの部署にAI・データ活用の取り組みを広げたい
成果
AIを用いた先進的な分析で成果。異業種データを組み合わせ、力を引き出す
高度なデータ分析スキルを持たずとも、AIによる高精度な分析ができ、かつ「土地勘」のない膨大な購買データとカードローンのニーズにおける関連性を導き出し、施策立案を実現
グループが保有するデータの活用で顧客獲得単価（CPA）を削減
消費者の生活スタイル・価値観が表れやすい購買データの活用を通じて、顧客理解を深めることでマーケティングの高度化を実現し、CPAを従来の2分の1に削減
現場主導のAI・データ活用により業務改善から革新的なビジネスの創出へ
現場主導のAI・データ活用を促進することで、業務改善のみに留まらず、より多くのニーズに応える柔軟性の高い新規サービスの立ち上げに向けた活用環境を構築
導入ソリューション
導入前の背景や課題
グループが保有する購買データを活用し、顧客理解を深めたい
コーポレート・トランスフォーメーション部長
中村 義幸 氏
セブン銀行様では、かねてからAI・データ活用に力を入れており、成果も上げていました。中村氏は成功例として、「過去のATM利用実績を分析して、ATMの中にある現金の増減を予測し、ATMの現金管理の最適化に役立てていることなどを紹介してきました。」と取り組みを振り返ります。
さらにカードローンの与信審査に購買データを活用する取り組みなど、セブン＆アイグループ様の保有する購買データとセブン銀行様の金融データの組み合わせによる新しい金融商品の開発なども模索しています。
中村氏は「金融データに比べると、購買データは生活スタイルや価値観が表れやすく、よりお客様を理解できると考えました。他社が同様の取り組みにチャレンジしてもさまざまな課題に直面し実現が難しいなか、私たちは、グループの共通会員IDに紐づく購買データなら、きっと成功させられると確信していました。」と続けます。