株式会社シンカーはAIで未来の顧客ランクを予測し、可視化する「Customer Rank Forecast」を活用したデータマーケティング支援を開始します。

サービス提供の背景

近年、Customer Data Platform（CDP）を用いたデータ基盤を構築し、自社データを活用したマーケティングに取り組む企業が増えています。しかし、データの解釈や分析手法に関する技術的な知識、リソースの不足などが要因で各データを統合した後のデータ利活用は依然として大きな課題となっています。

そこで今回、データ活用の課題を解決するプロダクトとして「Customer Rank Forecast」をリリースしました。「Customer Rank Forecast」は過去、現在の顧客の分布を可視化するツールで、過去の顧客ランク遷移の確認が可能です。例として「過去1年で一般顧客（初回購入のみ）からリピート顧客に何人遷移しているか」「リピート顧客からロイヤル顧客に何人移動させることが出来れば売上目標の達成が可能か」といった分析が可能になります。またAIによる予測機能により現状の施策を継続した場合の未来の顧客分布も可視化することが可能です。LTVを重視したマーケティング施策の評価や、施策における影響を事前に把握し、施策の優先順位の決定に活用できます。

「Customer Rank Forecast」の特徴

「Customer Rank Forecast」は統合した顧客データ基盤を用いて顧客分類の可視化とAI予測モデルの実装を行います。 主な5つの機能をご紹介します。

1.顧客ランク別の人数の把握

事業の収益を一定の条件で分類した顧客ランクの人数構成として定点観測する機能です。
実際の分類方法はデータ分析結果を元にクライアント企業様と議論して決定しますが、指標はRFM分析、閾値はクラスター分析などから弊社の知見を元にご提案します。

2.顧客ランク別の平均LTV

LTVや購入回数など、顧客ランクごとの重要指標を確認できます。
高いLTVや購入頻度を示すセグメント（ロイヤル顧客）への投資を増やすことで、収益の最大化を図ることができます。一方、低いパフォーマンスを示すセグメントに対しては、マーケティング施策を見直すなど、改善に必要なアクションを取ることが可能です。

3.LTV推移

また、各顧客ランクのLTV推移を確認することで、マーケティングの効果を定量的に測定することができます。「Customer Rank Forecast」を用いて効果測定と最適化のサイクルを円滑に回すことが可能です。

4.顧客ランクの移動

顧客ランクを把握して特定のセグメントに施策を実行できたとしても、その評価を適切に行わなければ改善をすることはできません。
「Customer Rank Forecast」は指定した期間で、顧客ランクの移動を可視化することができます。マーケターが狙った顧客ランク間の移動ができているかを簡単に確認することができます。
顧客ランク間の移動を追跡することで、マーケターは自社のマーケティング活動が顧客行動にどのように影響を及ぼしているかを把握することが可能で、施策の評価と改善が容易になります。

5.顧客ランクの未来予測

シンカーが独自に開発したAI予測モデルを使って、半年後・1年後の未来の顧客ランクを予測することができます。
例えばECサイトの場合、ある新規顧客が初回購入を行なった情報をAIに学習させ、半年後、1年後にどの顧客ランクに属しているかを高い精度で予測することが可能です。

予測精度はAIに読み込ませるデータ量、種類により変わりますので、顧客ランクを決める指標やビジネスモデルによって左右されます。
現在、アパレルやECなどの業態で高い精度で予測できることが確認されています。

この機能の使い方として、ロイヤルティが高いと予測した顧客に追加でCRM施策を打ってLTVを早期に高める、離反見込み客に施策を打つ、F2転換が危うい顧客をフォローするなど、予測された顧客ランク別にマーケティング施策を実行することが可能になります。

Customer Rank Forecast導入に関するお問い合わせ

導入の詳細についてはお客様の顧客データ基盤の状況にあわせて提案、対応しますので、まずはお問い合わせください。
窓口：データマーケティング事業部

お問い合せURL：https://thinker-inc.jp/contact/