デジタル マーケティング
Digital Marketing
デジタルマーケティング
Digital Marketing
デジタルマーケティングでのAI (機械学習やディープラーニング)導入は顧客の消費行動や嗜好分析など必然的にかつ加速度的に進んでいます。ECはもとより、ファーストフードや百貨店、様々な会員サービスを運営する現場でデータに基づいた効果的なマーケティング施策で応用されています。
AI導入以前ではマーケティング担当とデータベース管理者が該当データセグメントの抽出に多くの時間と手間をかけ、実施から効果測定、結果に基づいた施策改良には数ヶ月かかり、スマートフォンやSNSの日常化によりサイクルが短くなったデジタルマーケティング施策にはデータの高度な分析やセグメント化を自動的に短期間で可能なAIはコンバージョン率やコスト効率を高めるツールが必要です。
売上予測、集客予測
機械学習やディープラーニングによりPOSデータの分析し、売上や集客を高精度で予測する事が可能です。また、地域性や祝祭日、天気などの情報やキャンペーンの効果予測も取り入れることにより、より高精度な予測をして人員や商材・食材の最適化を可能にします。自動人員シフト管理プログラムと組み合わせる事により効率的な店舗やサービス運営が可能になります。
顧客データの自動セグメンテーション
顧客の好むものを正確に把握する事はコンバージョン率向上に繋がります。顧客データのセグメンテーションは施策毎に抽出する必要があり、既存のツールでは時間やコストが多くかかります。機械学習によるセグメンテーションは必要なセグメンテーションを既存ツールよりはるかに高効率かつ自動的に行います。
顧客の口コミ分析
SNS、レストランのレビューや化粧品、サービスの口コミサイトは購入前の情報を得る重要な情報源です。 口コミの定量的、定性的な分析は難しく、また時間やコストがかかる領域です。 自然言語処理により言葉の強弱や意味合い、レビュー点数の内訳をキーワードレベルまで分析します。
レコメンデーション
顧客のプロファイルや購買履歴、またキャンペーンへの反応履歴などを機械学習により分析し、顧客毎に最適な商品やサービスの提案を自動的に行います。
売上予測、集客予測
機械学習やディープラーニングによりPOSデータの分析し、売上や集客を高精度で予測する事が可能です。また、地域性や祝祭日、天気などの情報やキャンペーンの効果予測も取り入れることにより、より高精度な予測をして人員や商材・食材の最適化を可能にします。自動人員シフト管理プログラムと組み合わせる事により効率的な店舗やサービス運営が可能になります。
顧客データの自動 セグメンテーション
顧客の好むものを正確に把握する事はコンバージョン率向上に繋がります。顧客データのセグメンテーションは施策毎に抽出する必要があり、既存のツールでは時間やコストが多くかかります。機械学習によるセグメンテーションは必要なセグメンテーションを既存ツールよりはるかに高効率かつ自動的に行います。
顧客の口コミ分析
SNS、レストランのレビューや化粧品、サービスの口コミサイトは購入前の情報を得る重要な情報源です。 口コミの定量的、定性的な分析は難しく、また時間やコストがかかる領域です。 自然言語処理により言葉の強弱や意味合い、レビュー点数の内訳をキーワードレベルまで分析します。
レコメンデーション
顧客のプロファイルや購買履歴、またキャンペーンへの反応履歴などを機械学習により分析し、顧客毎に最適な商品やサービスの提案を自動的に行います。
