高度な専門家集団 1 point2 point3 多角的な分析手法 ビジ...
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ビッグデータ分析ソリューション
ビッグデータを活用した顧客行動分析サービス
1 2 3P O I N T P O I N T P O I N T
多角的な分析手法高度な専門家集団 ビジネス戦略支援
特定属性顧客の行動(性年代別・サイト内滞留状況・視聴時間帯)や、商材別・行動別・ドメイン別などの行動パターンに基づき、詳細に分析します。
NTT研究所の最先端技術をはじめ、統計学・応用数学・行動科学などの専門家を擁した万全の体制で、お客様のビジネスに最適な分析方法をご提案します。
解約予備軍の抽出以外にも、満足度の高いレコメンドや各種キャンペーン開始の最適タイミングなどの分析も可能。また、お客さまご自身で分析できるツールもご提供します。
ビッグデータを活用した顧客行動分析サービスビッグデータ分析ソリューション
CATVや動画配信サイトなどの有料会員制
サービスにおける顧客の解約率の高さにお悩
みではありませんか? 常に高いレベルでコンテ
ンツの量と質を維持していても、顧客一人ひと
りの価値観に基づいた「費用対効果」を満足さ
せなければ解約は免れません。ですが、その解
約予備軍が“見える化”できればピンポイントで
施策を打ち、顧客をつなぎとめることも可能にな
ります。
NTT-ATのビッグデータを活用した顧客行動分
析サービスは、顧客の視聴パターン(閲覧時間・
回数)のデータなどを基に、高度な専門家集団
が分析することで“見えない解約予備軍”を抽
出し、解約の防止を支援します。
解約予備軍が“やめる前に” 彼らを見つける方法を教えます!
玉石混交のビックデータに価値を与える高度な分析テクノロジーを、御社のビジネスを成功へ導くために、ぜひお役立てください。
ヒアリング
解約予備軍:少ない
データ収集 分 析 レポート提出
高い分析力を持ったデータサイエンティストで構成される分析チームが、お客様のご要望を伺い、分析方針を決定します。
平均値や単純な“一時点”の切り出しでは見えない顧客一人ひとりの視聴傾向を見える化し、視聴回数変化の観点での番組効果を明らかにすることで、解約予備軍を抽出し、その対策を効果的に打つことが可能になります。
上記の分析例以外にも、ビッグデータを用いた各種需要予測/マーケティング分析/電力分析/アンケート分析/装置ログ分析/入札推定など、幅広い分野において多数の実績があります。 まずはお気軽にご相談ください。
分析に必要な既存のデータや、独自の観点から新たに測定・抽出したデータの収集をおこない、現状を可視化します。
目的に応じた分析手法を駆使して分析結果から把握・予測をおこない、そこから得られた情報を理論的に洞察します。
分析結果をお客様のビジネスへ即座に活用できる形にレポート化。さらにお客様独自で分析がおこなえるツールのご提供も可能です。
ネットワークテクノロジセンタ ネットワーク技術部門〒180-0006 東京都武蔵野市中町1-19-18 武蔵野センタービル
お問い合わせ先
※ 記載された社名、各製品名等は各社の商標または登録商標です。※ 本カタログ記載の内容は予告なく変更することがあります。※ カタログ記載内容 2015年6月現在
※各グラフはサンプルイメージです。
http://www.ntt-at.co.jp/product/bigdata_01/
商品お問い合わせセンタ
動画配信サービス有料会員の番組視聴傾向から見た解約予備軍の分析例
■ 顧客行動分析の例
■ 分析サービスのフロー
900
時間(週単位)
ロバストモデルの導入
顧客の視聴行動を解析
変動成分の除去パラメーター最適化
視聴回数
視聴回数
+↑増減率↓-
+↑増減率↓-
平均視聴回数/週
800
700
600
500
400
300
200
100
0
0.8
0.6
1.0
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1.0
解約予備軍:多い
視聴回数
視聴回数減少
+↑増減率↓-
解約予備軍:少ない
視聴回数
【番組の解約抑止対策の効果:高い】【番組の解約抑止対策の効果:低い】【番組の解約抑止対策の効果:高い】
視聴回数増加
+↑増減率↓-
顧客ごとの利用傾向は自由度が大きく、そのままでは俯瞰的に分析することができない。
顧客ごとの視聴回数の推移を数値化することで、俯瞰できるように見える化。
視聴回数維持