AIを使ったターゲティング
「成約している企業の共通点って何だろう」
その分析、AIのチカラを使って実践してみませんか？
AIが成約企業情報を分析し、受注確度を適切にスコアリング。より確度の高い営業リストを作成できます。
AI分析によるターゲティングの仕組み
AI分析には「過去の成約情報（お客様のハウスリスト）」と「Beegleデータ（NBS社保有の企業データ）」を使用します。
まず「過去の成約情報（お客様のハウスリスト）」の共通項を探し、類推モデルとしてスコア値を付与します。
次に「Beegleデータ（NBS社保有の企業データ）」から、類推モデルと似ている属性を持つ企業をピックアップします。
これを繰り返してAIに学習させ、受注確度の高いターゲットリストを作成します。
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類似企業は、同じような活動をしている企業
「成約している企業の共通点」は、いろいろな角度で分析しないと明らかにならないです。
一度、自社の成約済企業の「業種」「住所」「従業員規模」を比較してみてください。きっとバラバラだと思います。
従来の「業種・規模型モデル」と「マーケティングタグ採用モデル」とで、寄与ファクターがどのくらい変わるか、実験したデータがあります。
どの要因が大きく影響しているのでしょうか。
「業種・規模型モデル」では、企業規模が影響率66％となっていますが、「マーケティングタグ採用モデル」ではたった13％です。
むしろ、企業規模や業種にとらわれず、企業の活動や分野でグルーピングした方が、受注確度の高いターゲット選定ができることがわかります。
さらに、 「業種・規模型モデル」と「マーケティングタグ採用モデル」とで、実際に受注率がどうだったのかみてみましょう。
「業種・規模型モデル」は、受注確度が高いと想定していた層よりも、そうでない層の方が受注率が高くなっているのに対して、
「マーケティングタグ採用モデル」は、おおよそ受注率順に並んでいることがわかります。