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銀行
顧客データをＡＩ分析し、対象商品の見込み顧客を自動で識別・抽出
既存顧客のクロスセル率を向上させるために、One to Oneマーケティングを高度化する方法を検討、既存の顧客データの一部と新たなFintechツールを開発して得た情報で、各金融商品の加入確率をスコア化し、レコメンド対象を抽出することができるようになった。
この事例のサマリー
1
課題
クロスセル率の向上や既存顧客とのコミュニケーション頻度を高めたい。One to Oneマーケティングを高度化することで、適切な対象に適切なタイミングで適切なコンテンツを提供したい。
2
解決策
MILIZEの自社プロダクトである家計診断サービス「TAMARU」をカスタマイズし、新たに顧客の属性情報やライフイベント、家計情報を収集するツールを開発した。顧客属性・取引・家計診断・アンケートデータなどをAI分析し、各商品の加入確率を算出した。
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選定理由・成果
カードローン・保険・投資信託などの商品の加入確率を各顧客に付与して、レコメンデーション対象を抽出することが可能となった。各商品モデルの精度指標のAUC(*1)が0.9以上である。
※1 AUC（Area Under the Curve）機械学習モデルの精度評価の方法の１つ。１に近いほど優れたモデルと評価できる。
