使えるデータの作り方

ただの顧客データでは分析には使えません。
顧客一覧のままでは、総当りの営業アタックから卒業できません。
例えば、DMを打ったら反応があった。何%の売上増加になったで満足してはいけないのです。

お客様からの反応を、逐次追記することで、AI分析に使える最強のデータベースになるのです。

このエクセルでは、ピンクの列を右端に追加し、お客さんからのフィードバックを記録しています。
どのお客さんから電話があったかなど、顧客一覧に、列を追加して記録をつける習慣を持ちましょう。

ダイレクトメールのコストを削減するには

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■リードスコアリング
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ダイレクトメールは、真の見込み顧客にのみ送るのが理想です。
でも、なかなかそれは難しい。

ビジネスの手法のひとつに、「リード・スコアリング」というのがあります。

顧客(リード)一人ひとりに、その属性(例えば年齢層、性別、購買歴など)をもとに
スコアを付けるというものです。

スコアの高い人にのみ、ダイレクトメールを送れば効率がいいわけです。



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■どのようにスコアリングするのか
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しかしそこには、大きな問題があります。どのような基準で、どの項目に、どれだけ配点すればいいのでしょうか?

それは、担当者の経験だったり、カンだったりに頼らざるを得ません。
そういう意味では、とても非合理的なのです。




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■結果に忠実にスコアリング
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合理的な方法は、「成約」「売れた」という事実に基づいて、スコアリングすることです。
実際に成約したお客様の、実像や条件を反映すれば、一番確実です。

そのためには、顧客データと「成約」「売れた」という情報の一元化が必要です。

もし、それができているならば、本サービスを是非お試しください。
できていないなら、データの蓄積から初めて見ましょう ＜参考＞。

https://ai.infolio.co.jp/

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■人工知能で、「売れる確率」がわかる
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たくさんの手法がありますが、もっとも手軽で精度が高いのは人工知能を使った方法です。

https://ai.infolio.co.jp/  で、無料で試すことができますので是非トライしてみてください。
リードのスコアとして、「売れる確率」に相当する数値が、0から1の間で出てきます。

あとは、スコアの高い順に、DM予算の許す限り郵送すれば、最も合理的なわけです。

エクセルの重回帰分析で15列以上を処理したい

15列以上の項目に沿って、アウトプットを1つ出したいだけであれば、

こちらのサービスで無料で使えます。

https://ai.infolio.co.jp/

無料版ですと、30列までの項目に対して、1つのアウトプットを学習して、予測処理が行えます。
予測の行数は1000行まであるので便利です。

ご相談事例:社内情報を外に出したくないのですが

• 社外秘的な情報は計算処理に必ずしも必要ではありません。必要最小限な列に絞ってアップロードしても、十分な精度が出る場合があります。
• 全てのデータをアップロードする必要はありません。アップロードするデータの1列目(A列)は一意のIDを残すことができますので、最終的に貴社内で紐付けする使い方ができます。
• 列名を別の名前(記号など)にすることで、何を表すデータなのか秘匿することができます。
• ただし、メールアドレス、電話番号などの個人を特定できる情報は、アップロードしないようにお願い致します。

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ご相談事例: 整理された顧客データがないのですが

本システムはある程度内容がそろったデータを対象としていますが、多少の欠損(歯抜け)がデータに含まれていても自動的に補完・補正して処理を行います。

不明な際はまずは無料版でお試しください。
https://ai.infolio.co.jp/service.php#demo2