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CASE STUDIES

商品推薦システムと購買予算額の予測 ~大手通信会社〜

クライアントにとって、最適な商品を瞬時に見つけ出すリコメンデーション機能。
【ビジネス課題】
どの顧客へのどの商品を提案するのか?どのような企業であれば商品を購入する可能性が高いのか?など営業担当でも認識は様々。企業にノウハウが蓄積されておらず営業戦略が策定できない。
【アナリティクスによる問題解決】
・顧客が過去に購入した商品や順番、組み合わせから、推薦すると購入確率の高い商品の上位の商品をリスト化して担当営業に配布。
(リコメンデーション)
・社外の企業データを購入し、企業の業種、規模、そして過去の購買傾向などから、年間の予算額を予測。
 予測をするのにどのような変数が有効であるのか、またどの顧客に注力して営業活動を行うべきか、など明確になった。

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