SERVICE

マーケ分析

顧客の属性情報や行動パターンを分析し、
ユーザーに最適な商品やサービス、
広告の提供を可能にします。
01

Behavioral facilitation

ユーザーランク向上に
つながる行動の促進

ユーザーの行動ログからランク向上につながるパターンを抽出し、最適な顧客育成施策を提案します。

活用事例

購買データによる
ECサイト売上向上分析

  • ミドルユーザーからヘビーユーザーへの、成長要因分析および買いまわり分析
  • ミドルからヘビーユーザーへの成長に繋がる時に、何を訴求し、どの行動を促せばよいかを明示
ユーザーを時期別に3グループに分類
ミドルユーザーのユーザーランクに注目し、分析する
02

Optimization simulation

広告効果分析
最適化シミュレーション

様々な媒体の効果測定が可能となり、今まで担当者が経験で行なっていた予算配分や出稿数の手助けとなります。
また、無駄な広告費の削減、施策効果の改善にも役立ちます。

活用事例

広告効果データを用いた出稿最適化分析

各広告の残存効果を考慮したマルチコを発生させない弊社独自の回帰モデルを構築。従来では算出できなかった各広告の効果を適切に分解し、時期ごとの最適な広告予算配分を算出

各広告の残存効果を算出、広告媒体同士の影響を除外した効果測定を推定
出稿期間におけるKPIへの影響を分析し可視化

上記手法を活かしたパッケージもご用意しております。

03

Destination list optimisation

メルマガ/クーポン
配布先最適化

メルマガ/クーポン配布時にユーザーがどのように反応するかを分析し、適切なユーザーに配布が可能となることで、
効率的な配布とコンバージョン率向上を実現します。

AI / データ活用事例

【広告・マーケティング】
クーポン配布の最適化

現状

全顧客に一律にクーポンの
配布をしており、
顧客ごとに
最適化した配布ができていなかった

正しく購買に影響する層にクーポンを配布し、販促活動の効果を高めたい

APPROACH

アップリフトモデリングを
用いて購買とクーポンの相関性から
介入による行動変化をモデル化し、
ターゲットを決める

アップリフトモデリング 費用対効果の最大化を目的としたデータマイニング手法。介入による行動変化をモデル化し、効果を最大化する。

DM配布先の顧客情報から4つのセグメントにわけ、効果のある顧客を抽出。
DMの有無による反応差をセグメントごとに数値化し、クーポン配布が購買に影響する層を発見。

反応率の高いセグメントに限定して
クーポン配布を行うことにより
全体利益が向上

DATUM STUDIOには様々な業種・業態の企業様の課題解決を行ってきたノウハウがあります

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