クレジットカード会社の顧客セグメンテーション構築支援事例
クレジットカード会社が抱える課題の一つに、顧客ごとの最適なマーケティング施策の選定があります。本プロジェクトでは、ショッピングの利用促進を目的とした顧客育成シナリオの構築を支援しました。
データドリブンな意思決定を可能にするため、クライアントが保有するビッグデータを機械学習技術を活用して分析し、顧客の行動パターンを可視化。これにより、長期的な顧客育成戦略の策定と、マーケティング施策の自動化を実現しました。
支援のポイント
🔹 顧客ごとの最適な育成シナリオの設計
🔹 データドリブンなマーケティングの実現
🔹 機械学習を活用した高精度な予測・分類モデルの構築
🔹 自動化によるマーケティング施策の効率化
実施した分析アプローチ
| 分析手法 | 目的 | 活用領域 |
|---|---|---|
| 🎯 分類モデル（機械学習） | ユーザーの行動パターンに基づくグルーピング | カスタマーセグメンテーション |
| 📊 回帰モデル | 購入額・利用頻度の予測 | ショッピング利用促進 |
| 🔍 クラスタリング | 似た特性を持つ顧客群の発見 | ターゲットリストの最適化 |
| 📈 時系列分析 | 季節性や購買傾向の把握 | 施策配信のタイミング最適化 |
成果
✅ パーソナライズドな顧客育成シナリオを実現
✅ データに基づいたマーケティング施策でROIを向上
✅ ショッピング利用の促進に寄与するターゲティング精度の向上
✅ 分析結果を施策へ迅速に反映できるデータ基盤を構築
今後の展望
本プロジェクトを通じて、顧客行動のデータ活用に基づいたマーケティング施策の自動化が実現しました。今後は、リアルタイムデータの活用や、さらなるパーソナライゼーションの強化を視野に入れ、クレジットカード会社のビジネス成長を支援していきます。