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最終更新日：2023.11.28
※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。
店舗および訪問によるカウンセリング販売を行っている化粧品メーカー様にて、年間数百万件にもなるトランザクションデータ（顧客属性や購入履歴など）を分析しました。購入の可能性が高い顧客を抽出し、最適な商品をレコメンドすることで、数万人を超える販売員の活動を大幅に効率化しました。
年間数百万件のトランザクションデータ（顧客属性や購入履歴など）から以下について分析し、予測モデルを構築しました。
・数十万人の顧客のうち、商品を購入する可能性の高い顧客を抽出する分析
・個々の顧客へ最適な商品をレコメンドをするための予測モデル
分析結果によって出力されたターゲットリストを営業支援システムに展開し、データドリブンな営業活動を実現しました。販売員の方も自信をもってセールス活動を行えるようになり、購入率も数ポイント向上しました。
化粧品メーカー様ではこれまで、データ分析システムを利用していましたが、既存のビジネス・インテリジェンス（BI）ツールでは、過去の実績に基づいた洞察や示唆しか得られていませんでした。
将来の購買を予測して戦略的な販売支援を実現するためには、さらに多くのデータや独自の情報を利用した分析を行う必要がありました。
過去のトランザクションデータを分析して、将来の購買予測モデルを構築することにより、以下の効果を得ることができました。
・作成したターゲットリストからの購入率が数ポイント向上
・業務効率化により販売コストが削減
・クロスセル（売上単価の向上）を実現
・販売員の自信とモチベーション向上につながり、セールス活動が活発化
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