アクティブコア、AI/機械学習・ディープラーニングで「購買・CVしそうな顧客」を予測、自動でセグメントする新機能を開発

プライベートDMPの蓄積データから、機械学習を利用し購買確率の高い顧客を自動抽出

データ分析・レコメンド・マーケティングオートメーションで企業マーケティングを支援する株式会社アクティブコアは、マーケティングクラウドソリューション「activecore marketing cloud」(アクティブコア マーケティングクラウド)」に、機械学習・ディープラーニングの技術を活用し、購買が見込まれる顧客を予測、自動抽出しセグメントを行う新機能を開発致しました。

購買につながる特徴を自動学習し、的確なセグメント抽出でターゲットの購買率向上

これまで顧客を抽出しセグメントを作成する場合、マーケティング担当者が購買につながるターゲット顧客を選び出すため、例えば「購入してから30日経過している人」など、抽出条件を手動で設定していました。
しかし今回の新機能では、機械学習・ディープラーニングの技術により、自動的に購買につながる特徴を学習し、購買しそうな顧客をセグメントとして抽出することが可能となりました。

自動セグメント作成においては、まず購入履歴や利用頻度、性別や年代などの属性情報、Web行動履歴などのデータから、購買につながる特徴を自動学習し、学習モデルを作成します。そのモデルを用い、購入確率が高いと予測される顧客をセグメントとして自動で抽出します。選ばれた顧客に対し、レコメンドやメールといった適切なアクションを最適なチャネルを用いながら、マーケティングオートメーションで自動実行します。
また学習を重ねることで、抽出されるセグメントの精度は向上します。最適なセグメントに、最適なチャネルでアプローチする一連のマーケティングアプローチをすべて自動で実現することが可能です。

図:ディープラーニングを活用してセグメント作成から顧客へアプローチ

これにより顧客の購買意欲を促進し購買率を向上させるだけでなく、より収益を生み出す顧客へのアプローチが効率的に実現しやすくなります。 またマーケティング担当者がこれまで行ってきたセグメント作成の煩雑な作業は、自動抽出が実現することで不要になります。これにより、マーケティング担当者は単純作業や繰り返し作業が削減され、業務の負荷軽減が期待できます。

本機能は2017年5月末より提供開始予定です。

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