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成功事例

Senheng

AIによるターゲット顧客リストを活用したことにより、ルールベースのセグメント比12倍の売上を創出

Senhengはお客様に対して最高の購買体験を提供できるよう常に努めています。オンライン、実店舗問わず一人ひとりのお客様の行動傾向や趣向を理解するため、Appierと密に連携して顧客データプラットフォームとAIテクノロジーを活用していきたいと思います。

Senheng シニアバイスプレジデント

チェー・ホイ・ウォン

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課題

購買データの不足

新製品のプロモーションに際して、ターゲット顧客を決めるための判断材料となる過去の購買データが不足しており、スマートフォンの新機種プロモーションでは特にその傾向が顕著でした。そして、情報が足りない中で顧客全体を対象にプロモーションをするのは効率が悪いため、ターゲット顧客を抽出するための手段を必要としていました。

ターゲット顧客をリスト化するための知識不足

多くの同業他社同様にルールベースでターゲット顧客のセグメントを作っており、限定的なセグメントしか作成できない従来の方法を見直す必要がありました。

Appierソリューション

自動機械学習を搭載したAIでターゲット顧客を予測

購買データなしでもターゲット顧客の予測が可能な自動機械学習を搭載したAIモデルを作るため、まずはAppierのAIXONでオンラインと実店舗の購買データを統合しました。そして商品の類似性を分析する機能を活用し、ブランド、価格、カテゴリーといったデータを基にスマートフォンの新機種と類似する商品を洗い出してターゲット顧客の抽出に活かしました。AIが作成したターゲット顧客リストを活用した結果、手動で作成したリストと比較して2.8倍のCVRを達成することができました。

AIを活用したセグメント作成

AppierのAIXONは多様な商品を購入する顧客のセグメントを予測するため、様々な変数を活用しました。変数の具体例としては過去購入した商品のカテゴリーやブランド、商品の購入頻度、会員登録や商品保証付帯の有無、購入金額などが挙げられます。AIを活用してテレビ、冷蔵庫、掃除機のターゲット顧客リストを作成した際には、ルールベースのリストと比較し、メールの開封率とCTRを30%改善、SMSのCTRを50%改善、さらに全体の売上も12倍にすることができました。

AppierとマーケティングDXを推進する