Case Study
ＡＩダイレクト利用事例
金融機関
商品申込の可能性が高い顧客順にAIがスコアリングを実施。
従来のDM施策と比較して、反応率が2倍に！
Before
- 各支店でDM発送対象者を抽出
- 本部で集約
- リストを作成
- 時間と手間がかかり、タイムリーに施策を実施できなかった
- 抽出基準を支店に任せていたため、精度が悪く結局全数とほとんど変わらない数を発送していた
After
- 顧客データを元にAI判定を実施
- 一定基準以上のスコアの方に対してDMを送付
-
DMの反応率が約2倍になった高スコアのグループほど反応がよく、判定の精度も実証できた
-
DMの発送通数を半分に絞り込むことができ、コスト削減も実現
AI判定による見込客抽出のながれ
STEP1学習フェーズ
質の高い学習データを作成することが、判定精度向上のポイントです。
-
重
要
－
必
要
デ
|
タ
の
準
備口座データ個人情報不要
データの
クレンジング - パラメータ
設定協議 - 学習データの
作成 - AIによる機械学習
（対象商品契約者の
パターン把握） - 予測モデルの
完成
STEP2予測フェーズ
AI判定を元に見込客を抽出するので、精度向上と効率化の両立が可能に。
-
予測モデル
予測用データ
- AIによる判定
（対象商品未契約者を対象） - 申込確率に応じてスコアリング
- スコア上位客に対して販促・営業活動を実施
- 結果検証学習データの改善