CASE STUDY証券商品のレコメンドと優良顧客ターゲティング


証券会社様にて、過去の取引データから商品をレコメンド、
将来の購入見込みの高いお客様を推定
マーケティング活動の高度化、営業活動の効率化を支援しています

お客様における課題

  • セールスマンが、お客様毎に適した商品のご提案ができていなかった。
  • 優良顧客へのアプローチが甘く、本来であれば獲得ができる売上を失ってしまった。

ポイント

  • 膨大な証券取引データ、顧客属性から、AIを活用して簡単におススメ商品の抽出や購入見込みの高いお客様を推定できる。

AIコンサルティング内容

顧客ごとに個別商品を提案するため、金融商品、取引データ、顧客属性、マーケット情報など別々に管理されていた過去の多様なデータをもとに機械学習を行い、将来、関連する商品を購入する可能性の高い顧客の特徴を推定。
さらに、その顧客にマッチしたおススメ商品を自動抽出(レコメンド)し、販売活動に活用する業務フローを作成しました。
本取り組みでは既存顧客の利用を活性化するだけでなく、新規顧客の獲得効率の向上など、マーケティング活動の高度化、営業活動の効率化の実現が可能となります。

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