CASE STUDYクレジットカード会社様のリボ・分割利用者推定


クレジットカード会社様にて、過去の取引データから将来のリボ払い、
分割払い利用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

  • DM施策の反応率が低い。
  • 訴求対象の顧客の絞り込みが甘いため、紙DM配信のコストがかる。

ポイント

  • 膨大な取引データ、顧客属性から、AIを活用して簡単にリボ払いや分割払いの利用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

顧客ごとに紙DMでアプローチするため、取引データ、顧客属性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、リボ払い、分割払いを利用する可能性の高い顧客の特徴を推定。
さらに、その顧客がリボ払いだけでなく、分割払いも利用する可能性を推定でき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カード利用を活性化するだけでなく、DM施策の反応率の向上、紙DM配信のコストカットなど、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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