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【AI導入事例】AIによる宣伝効果予測モデルの構築

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.30
更新日
2024.03.07

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。

データドリブンな顧客アプローチを実現するために、プロモーション活動の特徴を洗い出し効率化のためのデータ活用の可能性を探索。機械学習を用いてプロモーション効果の予測を行うことで、営業活動の期待売上を見える化し、業務効率化につながりました。

Solution：解決策

これまでの販売員の営業活動の記録、セミナー・展示会などへのプロモーション施策の実績、顧客が自社のメディアサイトに訪れた際のWeb上の行動情報などをデータ化し、現状の活動内容を定量的に分析しました。さらに、これらのデータに加えて顧客となる医師の属性（年齢、診療科、施設のカテゴリ―など）データと販売実績を用いて機械学習モデルを構築。各医師に対してどのようなアプローチをすると、どれくらいの効果を得られるのかという予測結果を定量的に可視化するシステムを開発しました。


Subject：課題

企業の強みや魅力を多くの人に伝えるには様々なアプローチ方法があります。営業活動、広告、セミナーといった施策のうち、どの施策をどの程度実施するとそれぞれの顧客に最適なアピールになるのかは、担当者の経験と勘に頼らざるを得ませんでした。
また、限られたリソースの中で効率的かつ効果的に顧客にアプローチすることが課題となっていました。


Achievement：導入後の成果

各医師に対してプロモーション効果が発揮されやすい施策を可視化することで営業活動の効率化に貢献しました。今回のデータ活用の推進により、下記の成果を得ることができました。
・「医師 × 宣伝種類 × タイミング」での宣伝効果の違いを定量的に解明
・医師毎の行動履歴を考慮した施策の有用性を検証
・営業に対しての期待売上の可視化
・営業活動の効率化


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