限られた広告枠を効果的に活用するために顧客ターゲティングを行いたいが顧客情報が大雑把できちんとターゲティングできない
商品カテゴリを利用する可能性の高い顧客を推定できるAIを開発し、マッチする顧客に効果的なマーケティング施策が打てる業務フローを作成しました
顧客の興味がありそうな商品・サービスカテゴリを特定することができました
お客様業種・課題
クレジットカード会社のカード会員向け広告メールの配信枠は限りがあるため、全ての顧客に全ての広告メールを配信することはできません。しかし、メール配信システムのデータベースには顧客の基本情報しかなく、性別や年齢層などの大雑把なターゲティングしかできないという課題がありました。顧客の過去の取引履歴データはメール配信と連携していませんでした。
ソリューション内容
将来の広告コンテンツ数拡大に対応するため、まずは各コンテンツを領域別にカテゴリ分類を行いました。顧客ごとにオススメのカテゴリを提案するため、過去取引データ、顧客属性、コンテンツ情報など別々に管理されていたさまざまなデータを集約して機械学習を行い、特定のカテゴリを利用する可能性の高い顧客の特徴を推定しました。さらに、その顧客にマッチしたオススメカテゴリを自動抽出（レコメンド）し、マーケティング施策や販売活動に活用する業務フローを作成しました。本取り組みでは既存顧客の利用を活性化するだけでなく、ターゲティングメールによる反応率の向上など、マーケティング活動の高度化、営業活動の効率化の実現が可能となります。
導入後の成果
