株式会社コラボス

企業名 株式会社コラボス
所在地 東京都墨田区押上一丁目1番2号東京スカイツリーイーストタワー17階
資料イメージ 資料概要

資料更新日:2020/11/20

AIを誤解してませんか???
どんなデータでも、AIだったらなんとかしてくれる。と思っていませんか?

AIは、きちんとした正しいデータを学習させないと、的外れな回答を導き出します。

そんなの、知っているよ!!
という方もいるかと思いますが、本当でしょうか。

とても地味な作業の積み重ねを経て、やっとAIが作りあがります。

さて、地味な作業とはなんでしょうか。

ズバリ!!データの加工です。
データの加工とは!!を、今回の資料でご説明させていただきます。
前提として、社内に学習させるデータがなければ、AIを利用はできません。社内のデータの確認をお願いします。

30分のセミナー資料を少し削って、アップしました。是非、ご覧ください。
AI活用事例は、次回アップさせていただきます。

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資料更新日:2020/10/28

少数精鋭の通販業者様必見!

定期購入通販で離脱が多い、単価の高いお客様の獲得が難しい、などの課題を抱えているならば是非AIを活用したプロジェクトで解決しましょう!

AIによるデータマイニングの力で、顧客のクラスタリング、全体像の把握、解約予兆や購買確率の予測までお任せいただけます!
100社を超える解析実績を持つ当社のアナリストとコンサルタントが、お手伝いいたします。

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資料更新日:2020/10/27

経営者様やマーケティングご担当者様とお話させて頂くと、下記のような、ご要望が、ちらほら聞かれます。

『マーケティング担当者が社内にいない』
『分析している暇がない』
『前任者が退職してしまい、引継ぎもなく、全く分からない』
『勘でやっているので、正しいのかが分からない』
『昔と今の傾向の違いが分からない』

「Golden List」サービスは、お客様からデータをお預かりし、AIを活用し分析をします。
その結果をレポートとして、納品するサービスです。

メリットとしては、
①AIを活用し、公平な目線で解析することが出来ること
②お客様のご要望に応じて解析が出来ること
③コンサルにすると、●百万するところを、格安で解析が出来ること

=====
事例としては、ECサイト運営の社長様から
・ご提案時には、「イマイチ、現場の報告内容が納得できない」
・納品後には、「こういう傾向にあるのか、現場の感覚が違う」「自分の感覚の方が合っている」

また、広告代理店のお客様には、
・ご提案時には、「オフラインデータの分析は出来るが、オフラインのデータ分析が出来ない」
・納品時には、「こういう傾向にあるなら、こういう広告を打つべきだ」
=====

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資料更新日:2020/10/16

EC業界の皆様。ダイレクトプロモーションはうまく行っていますでしょうか。

クロスセルする要因の分析はできていますか?
なかなか広告や施策の介入効果が大きいこともあり、
「実は一緒に組み合わせるとイケてる商品」
が見つかっていないことが多いかと思います。

弊社の「GOLDENLIST」であればすべて明らかにします!
本解析の資料では、「3つ」の商品に対するクロスセル率を算出する
解析の仕組みについて、解説しております。

「DM」「電話」「チャット」「Eメール」
それぞれの販促施策に対応した予測モデルの作成までご支援致します。

データの活用にお困りの担当者様に是非見て頂きたいです。

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資料更新日:2020/10/13

定期購入モデルを採用している通販業者様

今月の解約、増えていませんか?
アンケートも設置しているがまじめに回答してもらえない。

ならまずは、「勘」に頼らず
解約者はどんなペルソナを持っているのかAIで解析しませんか?
弊社のCRMデータ解析サービス「GOLDEN LIST」では
解約者、継続購入者の特徴を客観的な指標で明らかにします。

得意なのは、MAや電話で解約阻止を行うリストの解析です。
「解約する可能性の高い順番」でリストを並べ替えます。

単純な「ツール」の導入と違い、
弊社はデータ加工から解析までをワンストップで提供しています!
データの力でマーケティングを加速させましょう!

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資料更新日:2020/10/13

売上目標まであと少し...しかし新規獲得の広告予算はギリギリ...

そんなときは、既存のお客様へのアプロ―チが解決策になるでしょう。
見込みの高いお客様、F2引き上げ候補、定期顧客へのクロスセル提案、優良顧客へのロイヤリティオファー...
これらのパターンは「誰に」アプローチすべきかはっきりしてますので、あとはやることを考えるだけだと思います。

しかし、休眠のお客様はどうでしょうか。
(例えば))36カ月以上の休眠してしまったお客様へアプローチはしていますか?
放置していませんか?

そこで、長期休眠のお客様を「復活する順」に並べかえ出来ればどうでしょうか?
弊社の「GOLDEN LIST」なら、AIが購買確率が高い順に一人ひとりをスコアリング致します。
事例は、放置してしまった長期顧客(R2年以上)をAIを活用し、
リスト化し、アウトバウンドをした事例になります。

貴重な資産の活用しましょう。
放置されているフロンティアを開拓しましょう。

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資料更新日:2020/08/04

DX(デジタルトランスフォーメーション)がビジネス界のバズワードとなって久しいですが、皆様いかがされていますでしょうか。

AIの活用で何かやりたいと思っても、そもそもどんな分析があるのかもわからないし、分析から何をアウトプットしていくのかが明確でないといった形で、予算を取れない段階で止まってしまうことも多いものかと思われます。

そんな皆様に、「AIで実際に何が出来るの?」というアイデアを実績ベースで4件ご紹介させて頂く資料になります。
・自由記入アンケートの集計
・休眠復活コールリストの最適化
・定期購入解約通話をテキストマイニング
・優良顧客への黄金ルートを分析しLTVを向上
以上の事例をグラフなどを交え解説しております。

当社のAI顧客分析サービス「GOLDEN LIST」は100社以上の解析を行ってきた実績がございます。
顧客属性と、過去の購買データや通話データを基に優良顧客や離脱危険性の高い顧客を特定し、商品開発やマーケティングの最適化、ロイヤル顧客までのゴールデンルートを提案してまいりました。

是非、アイデアを受け取って、具体的なAI解析の活用方法について想像を働かせるきっかけにして頂ければと思います。

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資料更新日:2020/07/28

当社は、コールセンター向けCRMをクラウドで提供しております。
昨今、データ統合のお話を多く頂きます。
ただし、お話があるものの、途絶えてしまうケースがほとんどです。


なぜ、データ統合が進まないのか気になり21社にヒアリングを致しました。

【質問】データ統合を検討していますか?
【回答】統合済み 1社
    検討中  11社
    検討断念 9社

また、断念、検討中の皆様の課題としては、

①CDPが高価である
②社内統制が取れない
③活用イメージがわかない
という声が多いです。

当社、新サービスのGROWCEは、上記課題を解決すべく、
①低価格
②各ツールとAPI連携できるので、統制を崩さず導入が可能
③シンプルな操作でデータを簡単に活用できる。
という形で皆様のニーズに答えます。


また、MAをうまく活用出来ていますか?
ハイスペックな専門ツールではないですか?
色々なことがシンプルに出来るツールが御社にはマッチしているかもしれません。
一度、GROWCEを是非!!

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資料更新日:2020/07/14

自力で休眠復活や、リピーター引き上げ施策を行っていませんか?

当社は、コールセンター向けクラウドシステムベンダー大手です。
コールセンターの現場と裏側を知り尽くした当社が、数年前からAIを活用した顧客リストの解析事業に進出しました。

「EC」「コールセンター」両方を熟知したコンサルタントと「AI」「機械学習」のプロであるデータサイエンティストが手を組み、日々クライアント様のリストを解析し、様々な現場のニーズに応えています。
通販企業様の180万円の経費削減事例や、機械学習のイメージをまとめた資料になります。

◆◆◆こんな方におすすめ◆◆◆
休眠顧客に対してアウトバウンド、DM施策を検討されている企業様
顧客データを1万件以上保有している企業様
マーケティング担当がいない企業様
勘でマーケティングしている企業様

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資料更新日:2020/07/07

経営者様やマーケティングご担当者様とお話させて頂くと、下記のような、ご要望が、ちらほら聞かれます。

『マーケティング担当者が社内にいない』
『分析している暇がない』
『前任者が退職してしまい、引継ぎもなく、全く分からない』
『勘でやっているので、正しいのかが分からない』
『昔と今の傾向の違いが分からない』

「Golden List」サービスは、お客様からデータをお預かりし、AIを活用し分析をします。
その結果をレポートとして、納品するサービスです。

メリットとしては、
①AIを活用し、公平な目線で解析することが出来ること
②お客様のご要望に応じて解析が出来ること
③コンサルにすると、●百万するところを、格安で解析が出来ること

=====
事例としては、ECサイト運営の社長様から
・ご提案時には、「イマイチ、現場の報告内容が納得できない」
・納品後には、「こういう傾向にあるのか、現場の感覚が違う」「自分の感覚の方が合っている」

また、広告代理店のお客様には、
・ご提案時には、「オフラインデータの分析は出来るが、オフラインのデータ分析が出来ない」
・納品時には、「こういう傾向にあるなら、こういう広告を打つべきだ」
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資料更新日:2020/05/19

休眠顧客の復活は、「コスパが悪い」と考えられているマーケティング担当者も多いと思います。

確かに、休眠理由が千差万別の休眠顧客の中から、“最終購入日からの経過日数”など、特定の分析軸だけで休眠顧客を復活させるのはコスパが悪いです。

しかし、あらゆる角度からの分析軸を組み合わせることで、膨大な休眠顧客の中から「復活しやすい人だけ」を抜き出すことができるです。

その結果、コスパのよい休眠顧客の復活が実現できます。


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