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ビッグデータ活用の基礎知識―スコアリング分析―

企業名:株式会社アイズファクトリー

すべての見込み客にアプローチする時間・予算がない場合、より確度の高い相手からアプローチするのが望ましいのは言うまでもありません。
精度高くアプローチするには、RFM(最終購買日・購買頻度・累計購買金額)に加え、顧客属性(性別、居住地、年収、etc…)などの様々な指標も含めた分析したいところです。しかし、検討すべき軸が増えれば増えるほど、それぞれの項目がどの程度購買に影響しているかを比較し、定量的に把握することは難しく、真に見込みの高い顧客を推定することは困難です。
そこで、データマイニングのスコアリング(ロジスティック回帰分析)を行うことで、個人単位での確度予測を実現します。

資料詳細説明

すべての見込み客にアプローチする時間・予算がない場合、より確度の高い相手からアプローチするのが望ましいのは言うまでもありません。
精度高くアプローチするには、RFM(最終購買日・購買頻度・累計購買金額)に加え、顧客属性(性別、居住地、年収、etc…)などの様々な指標も含めた分析したいところです。しかし、検討すべき軸が増えれば増えるほど、それぞれの項目がどの程度購買に影響しているかを比較し、定量的に把握することは難しく、真に見込みの高い顧客を推定することは困難です。
そこで、データマイニングのスコアリング(ロジスティック回帰分析)を行うことで、個人単位での確度予測を実現します。


目 次
1.スコアリングとは
2.マーケティング領域における活用例
3.スコアリングで、より見込みの高い顧客を「1人1人」予測
4.分析の詳細 
5.スコアリングの活用例
6.スコアリングのための「デ―タの準備」
7.おわりに

対象業種

全業種

対象企業規模

企業規模問わず

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