購買データ・コールログ分析とAIによる商品リコメンド

商品／サービス名	購買データ・コールログ分析とAIによる商品リコメンド
商品番号	1001142
標準料金	個別見積
商品概要	■営業マン一人一人のアプローチの「見える化・最適化」 　熟練スタッフの成約要因を共有し、営業活動を全体最適化します。購入プロセスに適した営業による成約率の向上が可能です。AI店員、AIチャットボット対応による機会損失の低減もできます。 ■顧客の購買行動データを活用した商品リコメンド 　購入可能性の高い商品をリコメンドします。
特徴	■過去の商談等から、下記のような項目をデータ化 　●成約有無 ●顧客ID 　●担当者ID ●顧客属性（年齢、性別、住所、家族構成） 　●RFM値（最終来店日時、来店頻度、使用金額） ●注目行動（コンタクト日時、来店日時、流入経路、滞在時間） 　●関心行動（サイト検索、試乗、見積、関心キーワード） ●購買行動（点検、パーツ購入、下取り査定） 　●記憶行動（会員登録、予約日時、購入希望車両、ポイント） ●要望・依頼内容等 ■成約の要因分析、ファネル分析、チャネル分析 成約に至るまでのプロセスを分解し、プロセスごとの各アクションと成約との関係性を分析する。 要因分析例 　●点検・試乗・見積もり・会員登録などがどの程度成約に結びついているか？ 　●成約のボトルネックは何か？ 　●優先的にコールしたほうがいい顧客は誰か？ 　●予約・フリー顧客でのどのように営業アプローチを変えればよいか？
機能	■商談データから、下記のような項目をデータ化 　●購入実績 　●顧客ID 　●担当者ID 　●顧客属性（年齢、性別、住所、家族構成） 　●ライフスタイルに関する質問と回答（保有車両、保有年月、点検日、使用目的、アクティビティ） 　●購入希望車種に関する質問と回答（価格帯、 好きなメーカー・ブランド、ボディタイプ） 　●要望・依頼内容等 （自動車販売の例） ■AIによる購入商品予測・リコメンド 　あらかじめユーザーを顧客属性で分類、購入価格帯、用途、ボディタイプ等で分類し、発見的なルール用いて購入車両を予測し、リコメンドする。（自動車販売の例） ■AIによる購入商品予測・リコメンド 　あらかじめユーザーを顧客属性で分類、購入価格帯、用途、ボディタイプ等で分類し、発見的なルール用いて購入車両を予測し、リコメンドする。（自動車販売の例） ■購入商品予測と、AI店員との対話例 　発見的に得られた購入車両予測ルールから質問を作成し、新規顧客を分析して最適な車種をリコメンド。（自動車販売の例） 商品形態　　クラウド
価格表（プラン別）
タグ（関連キーワード）	購買データ コールログ分析 AI 商品リコメンド

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商材／サービス情報

カテゴリー	AI購入予測
主な推奨業種	不動産 産業サービス／製品 小売り 外食 他個人サービス ヘルスケア 食品 金融 ソフトウェア 通信サービス
主な推奨部門	営業部門（営業／販売） 営業部門（店舗／施設）
主な推奨目的／効果	業績向上（営業力／販売力強化） 業績向上（マーケティング強化） 業績向上（情報共有化／情報力強化） 業績向上（顧客管理）

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