JP2020135751A - ダイレクトマーケティング支援装置、方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
スコアリング部201は、スコアリングモデルを作成する。以下、<<統計分析によるスコアリングモデルの作成>>と<<機械学習によるスコアリングモデルの作成>>とに分けて説明する。
スコアリング部201は、統計分析に基づいて作成されたスコアリングモデルを用いることができる。スコアリングモデルは、顧客の属性情報からスコアを算出するためのモデル(例えば、ロジスティック回帰モデル等の統計的モデル)である。具体的には、顧客の属性情報と、過去に所定の施策(例えば、所定の内容の施策、所定のアプローチ手段の施策、所定の内容かつアプローチ手段の施策等)を実施したときの反応とをもとに、スコアリングモデルが作成される。まず、過去に所定の施策を実施したときに反応が良かった(例えば、申込み有り等)顧客の属性情報が参照される。そして、過去に所定の施策を実施したときに反応が良かった顧客の多数に備わっている属性情報(例えば、ガス料金支払方法がクレジットカード払いである等)が抽出される。つまり、過去に所定の施策を実施したときに反応が良かった顧客の特性が見出される。スコアリングモデルは、過去に所定の施策を実施したときに反応が良かった顧客の多数に備わっている属性情報と同一の属性情報を備える者のスコアが高くなるように定められる。具体的な算出にあたっては、例えば過去の所定の施策に対する反応を1または0の値をとる目的変数とし、顧客の属性情報を説明変数とする統計モデルにより求められる。
<<機械学習によるスコアリングモデルの作成>>
スコアリング部201は、機械学習によって、スコアリングモデルを作成することができる。具体的には、スコアリング部201は、顧客の属性情報と過去に施策を実施したときの反応とを教師データとして機械学習を行って、スコアリングモデルを作成する。具体的な算出にあたっては、過去の所定の施策に対する反応を1または0の値をとる目的変数とし、顧客の属性情報を説明変数とする教師有り機械学習のモデルなどにより求められる。
スコアリング部201は、<<統計分析によるスコアリングモデルの作成>>および<<機械学習によるスコアリングモデルの作成>>で作成したスコアリングモデルを用いて、顧客のスコアを算出する。具体的には、スコアリング部201は、スコアリングモデルに顧客の属性情報を入力して、顧客のスコアを出力する。顧客の属性情報は、過去に施策を実施したことがない顧客の属性情報であってもよいし、実施したことがある顧客の属性情報であってもよい。
リスト作成部202は、顧客のスコアに基づいて、所定の条件を満たす顧客のリストを作成することができる。具体的には、リスト作成部202は、所定の条件で指定された施策(例えば、所定の内容の施策、所定のアプローチ手段の施策、所定の内容かつアプローチ手段の施策等)における顧客のスコアを参照する。また、リスト作成部202は、所定の条件で指定された人数分の顧客をスコアが高い方から順に抽出して、リストを作成する。なお、リスト作成部202は、所定の条件で指定された属性情報を備える顧客のみを抽出するようにすることもできる。
リスト作成部202は、顧客のスコアと、顧客の価値(その顧客から得られうる売上や利益。以下、顧客価値ともいう)と、施策費用とに基づいて、所定の条件を満たす顧客のリストを作成することができる。具体的には、リスト作成部202は、所定の条件で指定された施策(例えば、所定の内容かつアプローチ手段の施策等)における顧客のスコアを参照する。また、リスト作成部は、スコアリング格納部206に格納される図7のような顧客価値データ700および図8のような施策費用データ800を参照する。
102 リスト出力端末
103 ネットワーク
201 スコアリング部
202 リスト作成部
203 顧客属性格納部
204 施策内容格納部
205 施策結果格納部
206 スコアリング格納部
300 顧客属性データ
400 施策内容データ
500 施策結果データ
600 スコアリングデータ
700 顧客価値データ
800 施策費用データ
Claims (7)
- 顧客の属性情報からダイレクトマーケティングの施策に対する前記顧客の反応のスコアを算出するためのスコアリングモデルを格納したスコアリング格納部と、
前記スコアリングモデルに、前記施策を実施したことがない顧客の属性情報を入力することによって、前記施策を実施したことがない顧客に前記施策を実施した場合に期待される反応のスコアを算出する、スコアリング部と
を備えたダイレクトマーケティング支援装置。 - 前記スコアリングモデルは、前記施策を実施した顧客の属性情報と、前記施策に対する前記施策を実施した顧客の反応とをもとに作成される、請求項1に記載のダイレクトマーケティング支援装置。
- 前記スコアに基づいて、所定の条件を満たす顧客のリストを作成するリスト作成部をさらに備えた請求項1または2に記載のダイレクトマーケティング支援装置。
- 前記スコアと、顧客価値と、前記施策の費用とに基づいて、所定の条件を満たす顧客のリストを作成するリスト作成部をさらに備えた請求項1または2に記載のダイレクトマーケティング支援装置。
- 前記スコアリング部は、前記スコアリングモデルに、前記施策を実施したことがある顧客の属性情報を入力することによって、前記施策を実施したことがある顧客に前記施策を実施したときの反応のスコアを算出し、
前記リスト作成部は、前記施策を実施したことがない顧客および前記施策を実施したことがある顧客のスコアに基づいて、所定の条件を満たす顧客のリストを作成する、請求項3または4に記載のダイレクトマーケティング支援装置。 - コンピュータが実行する方法であって、
顧客の属性情報からダイレクトマーケティングの施策に対する前記顧客の反応のスコアを算出するためのスコアリングモデルに、前記施策を実施したことがない顧客の属性情報を入力することによって、前記施策を実施したことがない顧客に前記施策を実施した場合に期待される反応のスコアを算出するステップと
を含む方法。 - 顧客の属性情報からダイレクトマーケティングの施策に対する前記顧客の反応のスコアを算出するためのスコアリングモデルを格納し、
前記スコアリングモデルに、前記施策を実施したことがない顧客の属性情報を入力することによって、前記施策を実施したことがない顧客に前記施策を実施した場合に期待される反応のスコアを算出する
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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JP2019031954A JP7157680B2 (ja) | 2019-02-25 | 2019-02-25 | ダイレクトマーケティング支援装置、方法、およびプログラム |
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