分析ソリューション 人工知能(AI)が自動で、
見込顧客を発見する。

Target Finder® とは?

「Target Finder®(ターゲットファインダー)」は、ビックデータ(大規模顧客データ)を保有するすべての企業で活用できます。これまでの顧客データ分析と違い、仮説がいらず専門知識なしで見込顧客を発見することが可能です。

Target Finder®の特長

「誰が」「何を」「どれくらい」というデータをご用意いただければ、簡単操作でクラスタリング
(行動パターンによるタイプ分け)ができます。

データ例)

購買データ
ID   ×  購入商品  × 何個買ったか
サイト閲覧
cookie ×    url    × 何回見たか
施設来訪
ID   × 地点ナンバー × 何回来訪したか

見込顧客が発見できます。

今は買っていないが、今後買いそうな人

今は申し込みしていないが、今後、申し込みそうな人

「誰に」「何を」お勧めすれば良いのかがわかります。
充分な履歴が蓄積されていない新しいユーザーやコンテンツにも対応できます。

専門知識は不要です。

PLSA*を基に、国立研究法人 産業技術総合研究所が開発したプログラムをベースに
開発した分析ツールです。

国立研究開発法人 産業技術総合研究所
人工知能研究センター
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

・経済産業省所管 ・我が国最大級の公的研究機関

Target Finder®で実現できること

顧客理解の深化

受容性の高い施策設計、シナリオ設計

  • データの有効活用による顧客理解の深化。
  • 買う、見るなど、行動に現れた嗜好性に基づいたプロファイリング。
  • カスタマージャーニーの把握。
  • 上記に基づいた、高い精度の施策、シナリオ設計が可能に。

例)婦人靴売場の30代女性利用者

5つのメリット

  • 1.個人情報不要

    取扱いがデリケートな個人情報不要。個体識別ができれば分析可能

  • 2.専門知識不要

    クラスタリングからID抽出まで、簡単操作で誰でも
    実行可能

  • 3.業務効率化

    分析前の仮説不要。複数の分析をワンクリックで行えるので作業効率アップ

  • 4.すぐに施策へ
    展開可能

    簡単にクラスタリングが
    完了、見込顧客群を提示

  • 5.充実のサポート

    お客様に合わせたカスタマイズ、コンサルティングの実施

分析概要

ID-POSであれば併買されている件数が多いものほど同じクラスタに集まる。
アクセスログであれば、同じ人に閲覧されているページほど、同じクラスタに集まる。

  1. 似た買物をする人同士が同じクラスタに。→買物傾向が似た人が同じクラスタに集まる。
    傾向が似ていれば、今買っていなくても今後買う可能性が高いと判断
    例)紳士服の新規客を獲得したい場合は、#007の顧客が見込顧客
  2. 同じ人に買われる商品カテゴリー同士が同じクラスタに。
    例)食品は婦人服や日用雑貨を買う人に買われる傾向が高いため、同じクラスタに。

CASE STUDY1

特定カテゴリーの新規顧客を獲得したい 
ID-POS

CASE STUDY2

サイト完結型サービスで、
来訪者の中から有望顧客を見つけたい 
Webログ

ご利用料金・お問い合わせ

システム利用料:月額10万円~ 受託分析:50万円~

オンプレミス版(年間/月額)、SaaS版(トライアル版、ベーシック版、カスタマイズ版)の他、受託分析
(データをお預かりして結果をご報告)もお受けしております。

製品に関するご質問・ご利用料金等に関しては、
下記よりお問い合わせください

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