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Lumada

ファンクラブ入会促進を実現するAI分析/利活用事例

ファンクラブ会員のデータをAIで分析し、効果的な施策をリコメンドすることで入会を促進します。

  • Lumadaのユースケースコード:UC-01120
  • 業種:その他サービス業
  • 目的:マーケティング・営業力強化,AI

ファンクラブ会員のチケットやグッズの購買履歴、行動履歴などのデータをAIで分析。
入会が見込めそうなターゲットを予測し、会員ごとに効果的な施策をリコメンドすることで、入会の促進と収益のアップに貢献します。

課題

会員を効率良く獲得し、収益をアップしたい

  • ファンクラブの有料会員を増やして、年会費の収益、チケットやグッズ販売の売り上げをアップしたい。
  • 入会促進のためのコストを低減したい。
  • 顧客管理システムのデータを効率良く活用したい。

解決策

会員の属性や行動を分析し、効果的なアプローチで入会を促進

顧客管理システムに蓄積された会員の属性、購買履歴などのデータを相関分析し、スコアリングして定量的に出力。会員ランクの変化、チケット・グッズ購入、来場の傾向などを予測し、会員ごとに最適な施策をリコメンドすることで、入会を促進します。
施策の結果を学習データとして取り込み、施策の精度を向上。アプローチが必要なターゲットを絞り込むことができ、低コストで効果的な収益のアップが期待できます。

特長

ディープラーニングによる継続的な学習・評価

  • 分析アルゴリズムにはディープラーニングを採用。継続的な学習・評価により、施策の精度を向上できます。
  • クラウド環境は、Amazon Web Services向けのパッケージシステムとして提供。多様なシステムと連携できます。

成果

施策による会員ランク(プレミア会員、有料会員、無料会員)の変化を、確度87%で予測。

お問い合わせ

本ユースケースについて詳細が知りたい方は、下記のフォームにてお問い合わせください。
お問い合わせの際には、ユースケースコードをご記入ください。

Lumadaのユースケースコード:UC-01120

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