- Lumadaのユースケースコード:UC-01120
- 業種:その他サービス業
- 目的:マーケティング・営業力強化,AI
ファンクラブ会員のチケットやグッズの購買履歴、行動履歴などのデータをAIで分析。
入会が見込めそうなターゲットを予測し、会員ごとに効果的な施策をリコメンドすることで、入会の促進と収益のアップに貢献します。
課題
会員を効率良く獲得し、収益をアップしたい
- ファンクラブの有料会員を増やして、年会費の収益、チケットやグッズ販売の売り上げをアップしたい。
- 入会促進のためのコストを低減したい。
- 顧客管理システムのデータを効率良く活用したい。
解決策
会員の属性や行動を分析し、効果的なアプローチで入会を促進
顧客管理システムに蓄積された会員の属性、購買履歴などのデータを相関分析し、スコアリングして定量的に出力。会員ランクの変化、チケット・グッズ購入、来場の傾向などを予測し、会員ごとに最適な施策をリコメンドすることで、入会を促進します。
施策の結果を学習データとして取り込み、施策の精度を向上。アプローチが必要なターゲットを絞り込むことができ、低コストで効果的な収益のアップが期待できます。
特長
ディープラーニングによる継続的な学習・評価
- 分析アルゴリズムにはディープラーニングを採用。継続的な学習・評価により、施策の精度を向上できます。
- クラウド環境は、Amazon Web Services向けのパッケージシステムとして提供。多様なシステムと連携できます。
成果
施策による会員ランク(プレミア会員、有料会員、無料会員)の変化を、確度87%で予測。