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AI搭載顧客エンゲージメント向上ツール「HOSHITORI」新サービスをリリース ～半年後に休眠する顧客の90％を事前予測できた事例～

オーリック・システムズ・ジャパン株式会社（東京都港区、以下AURIQ）は、小売/ECサイト業界のマーケティング担当者向けに、戦略的ターゲットグループを見つけ、顧客エンゲージメントを向上させる新しいテクノロジー「HOSHITORI」の新サービスをリリースいたします。
新サービスでは、ID-POSの購買データを解析しその後N日間以内に休眠しそうな休眠予備軍を予測することができます。HOSHITORIでは顧客の行動データの詳細まで掘り下げることができるため、機械学習／深層学習にありがちなブラックボックス状態も解決し、なぜ顧客が休眠することになったのかの理由も探索でき、マーケティング担当者がより有効な施策を実施することが可能になりました。

【図1. AIアシスト休眠予測の星取表表示例イメージ】

・休眠顧客：最終購入日からX日購入がない顧客と定義します。
XとNはクライアント企業毎にカスタマイズしてご提供いたします。「HOSHITORI」で分析対象とする商材やクライアント企業のマーケティング戦略を踏まえ、最も効果が見込める最適な定義をご導入時にご提案いたします。

テスト事例
ある小売店の過去2年分のID-POSの購買履歴データに対してHOSHITORI分析を行い、その結果を元に予測地点ではまだ休眠ではないが、今後休眠しそうな会員を予測します。その後半年間のデータを用いて予測精度の精度検証を行いました。
尚、ここでは休眠顧客は最終購入日から180日購入がない顧客と定義しています。

結果
次の半年間に実際に休眠と判断された会員の90％を正しく予測できることを確認しました。近い将来に離反する可能性が高い会員を事前に把握することで、対象顧客に対して適切なマーケティングやリテンションの施策を最適なタイミングで実行し、会員の離反を最小限に留めることが可能となります。

【参考】モデル学習に利用したデータ
今回のテスト事例では、以下の一般的なID-POSのデータ項目を使用しています。

⓵星取表を数値化したデータ
②基本的なID-POSの項目から算出可能なデータ
・最終購入日からの日数
・初回購入日から最終購入日までの日数
・平均購入間隔日数
・購買金額推移
・購買回数推移
・利用店舗数

「HOSHITORI※1」は、ID-POS、購買履歴データから顧客毎の行動明細を時系列に並べたデータを生成、分析し、似た行動パターンを持つ顧客グループを導き出すことで、施策を戦略的かつ迅速に実行出来るよう、マーケティング担当者を支援するツールです。
※1 勝敗表である星取表を由来としております。
近年、ビッグデータの流通量は加速度的に増大し、企業のデータ蓄積量も増加の一途を辿っており、データ活用における素早い計算処理、分析に基づく戦略的な意思決定、適時の施策実行は、ますますその難易度を増してきています。これらのニーズに応えるべく、AURIQの数十億件のデータをリアルタイムに処理できる並列分散処理ソフトウェア「essentia」を基盤とし、マーケティング担当者がデータのハンドリングを意識することなく、顧客エンゲージメントの向上に注力できる強力なパートナーとして、「HOSHITORI」をご提供しております。

HOSHITORIの特徴

・離反防止に効果的「インサイトフィルター」AIアシスト機能も搭載
顧客の行動パターンから離反の予兆傾向のある「離脱予備軍」や「優良顧客群」といった顧客グループを1クリックで導き出すことができます。時間変容を加味した「HOSHITORI」を使うことで、従来よりも精度の高い購買予測、LTV予測といったAIアシスト機能を実現しています。

・顧客の全体像を把握「顧客ポートフォリオ」
顧客の全体像とその推移を示すダッシュボードです。古典的なRFM分析手法とは異なり、利用容態の把握のほか、購買パターンを加味した施策ターゲットグループを作成できます。

「HOSHITORI」の利用料は、コンサルティング込みで月額50万円～　となっております。ご利用を希望される企業様向けに無料パイロット版を数量限定で提供しております。

【HOSHITORI紹介ページ】
https://www.auriq.co.jp/products/hoshitori/