予測モデル
企業が持つ過去のデータをもとに、経営やマーケティングの判断材料になる予測モデルを作成します
こんなお悩みをお持ちの企業に最適です
- 過去のデータを元に、営業活動を効率的にしたい。
- サービスから顧客が離れていくのを防ぎたい。
- 過去のデータをもっとマーケティングに活用したい。
予測モデルの特長
予測モデルとは、過去のデータをAIなどで分析し、これから特定のアクションを取る可能性のある人を抽出する技術です。この技術を用いることで、サービスを解約しそうなユーザに対して適切なサポートを行うなど、精度の高い対策が可能になります。
弊社では、データサイエンティストとしての資格※を持つ社員がプロジェクトを担当し、お客様の経営やマーケティング施策の判断材料になる予測モデルを作成しています。
JDLA E資格、G検定、Pythonデータ分析試験ほか
過去にサービスを解約された情報を分析し、顧客の流出を防ぐ
サブスクリプション系ビジネスのお客様には、サービスを解約しやすくなる状況や、サービスに加入する可能性が高い属性などの情報をまとめた予測モデルを作成しております。サービスを解約する傾向にある人や、解約しやすい状況を分析することで、サービスを解約する可能性のあるユーザに対して有効なアプローチができるようになります。
予測モデルの作成フォーマットや、納品方法を指定可能
お客様がご要望される方法で、予測モデルを作成します。誰でも使えるウェブアプリ、基本的なスキルが身についていれば汎用性のあるソフト、ある程度のスキルを必要とするJupyter形式まで、お客様のスキルレベルや使用者をお聞きしながらご提案します。販売スキームについても、売切りや保守契約、データを分析しモデルを継続的に更新していく運用契約まで、お客様のニーズに合せたご提案をいたします。
活用例
ユーザの利用傾向を分析し、解約を未然に防ぐ
サブスク型のサービスでは、ユーザの利用動向を分析して予測モデルを作成することができます。「〇ヶ月利用がないユーザは×ヶ月後にサービスを解約する可能性が〇%あります」といった目安ができれば、解約する可能性のあるユーザに対して適切なアプローチが可能です。また、解約する可能性のあるユーザへ自動でクーポンを送付したり、利用を促したり、対応そのものをシステム化することで、運用負荷を軽減します。
支援実績
自社サービスとして、サーバやNW機器の故障を検知する予測モデルを開発しています。サーバやNW機器のログデータを時系列データとして扱うことで、売上予測や需要予測と同じように、これから起こる障害や故障を察知する予測モデルを構築しています。
予測モデルに関するよくある質問
予測モデルは作成した時点から少しずつ古くなっていきます。ユーザの利用状況や競合他社サービスも変化するため、定期的に見直しと再作成が必要となります。
お客様のご要望にあわせて納品を行います。ウェブアプリのように手軽な形から、Pythonのコードレベルまで対応可能です。