データマイニングソリューション

クライアント企業の生産性、収益の向上
データリンクスでは創業以来、データマイニングの業務プロセスへの活用をお客様へご提案してきた経験を有しております。クライアントは当社のデータマイニングサービスを利用することで、社内に専門的なアナリストを抱えることなく(研修などの教育コストも要らず)、社内に蓄積された大量のデータからデータマイニングを実施することで、経営戦略やマーケティング施策、業務効率化に有用な予測値(確率)、相関関係やビジネスルール、パターンを探り出すことができます。
クライアント企業の生産性、収益の向上

クライアント企業の生産性、収益の向上

  • 通信業界全般
  • カード会社様
  • 航空会社様
  • 地方銀行様
  • ファーストフード会社様
  • 自動車会社様
  • 小売会社様
  • 家電量販店様
  • etc

例)製造業

【背景】

  • 製品需要の伸び悩み
  • 市場競争が激化し、利益率の低下

【目標】

  • 補修部品を的確に供給するなどアフターサービスにより顧客満足度を拡大し、利益を確保

【分析】

  • 補修部品の需要予測
  • 最適な在庫レベルと発注量を算出
予測精度が向上し、最適な供給を保持しつつ在庫保有コストを削減。

⇒在庫保有コストを削減したことにより、その分のコストを顧客サービスに注力することが可能となった。

例)金融業

【背景】

  • 金融商品に対する顧客ニーズは顕在化する期間が短い為、セグメント化による戦略では難しい。

【目標】

  • 日々の取り引きや属性の変化をとらえ、発生したタイミングで顧客に対してキャンペーンを行う。

【分析】

  • 大きな入金の検知
  • 普通預金残高急上昇傾向の把握
最適なタイミングで顧客ニーズに見合ったアプローチを行い、機会損失を軽減。

⇒システム化により、標準化も共有化もされていなかったベテランのノウハウを営業担当者へ自動的に指示を出せることが可能となった。

例)通信業

【背景】

  • 普及率が高まり加入者の急激な伸びが期待できない

【目標】

  • 現在の加入者の解約を食い止めるとともに、加入者の通信サービスの利用頻度を高める

【分析】

  • 解約する可能性が高い加入者の洗い出し
  • 嗜好の推定
解約予兆の高い顧客にアプローチをした結果、前年同期比より0.26%解約率が減少。

⇒仮に加入者数を約5,000万人、加入者1人の年間支払い料金を8万円と単純に見積もった場合、年間で約100億円の売り上げを確保したことになる。