01 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。
02 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。
03 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。
