データ分析で、業務改善・経営改善をしませんか？

• 顧客が定着しないため、定期購入客（リピーター）を増やしたい
  
• 新規顧客を増やすだけでなく、既存顧客の売り上げ単価を上げたい
  
• 会社ホームページの閲覧者から有望な顧客を抽出し、確度高く営業をしたい
  

このようなお悩み、ありませんか？

顧客データをAIでデータ分析することで顧客の特徴を分類し、売り上げ向上施策を提案することで利益を創出します。

顧客データ分析・利益創出コンサルティングの流れ

下記のSTEP1~STEP4を繰り返す形で、顧客データ分析による利益創出を実現いたします。

CASE1 : 会社ホームページの訪問者データから有望顧客を抽出する

相談例：

営業の効率化のため、なるべく期待値の高い有望顧客に絞って営業をしたいが、有望顧客を絞り出す方法がわからない。そのため担当者の経験に基づき顧客リストに営業をかけているが、成約率が低いため改善したい。

解決策：

ホームページへのアクセスログを収集し、実際に資料請求や問い合わせをする「有望顧客の行動パターン」を解析。有望顧客のリストを作成し、営業を行うことで成約率を上昇。

CASE2 : 既存顧客に他の製品も一緒に購入してもらうことで、顧客単価を上げる

相談例：

営業担当者が少なく、業績が芳しくない。そこで複数の製品を一度に買ってもらい顧客単価を上げたい。しかし顧客の望まない商品を勧めた結果、失注してしまったことがある。改善したい。

解決策：

過去の購入データを収集し、ユーザーの購入行動パターンを推定。（例　一度に多くのものを買うタイプ、特定品種を買うタイプ、通年購入するタイプ、特定の季節に買うタイプ etc …）行動パターンから、注文の推奨商品を選定し、営業担当と連携することで、顧客単価が上昇。

CASE3 : 調達・製造計画を見直すことで在庫・廃棄量を削減する

相談例：

不規則に発生する大量注文に備え、常に製品と素材の在庫を抱えている。そのため製造ラインが安定せず、注文が発生しなかった時には、やむを得ず素材を廃棄することがある。製造・調達の計画を見直し廃棄量を削減したい

解決策：

過去の製造、調達、注文等のデータを収集し、注文の傾向を分析する。（季節別の注文数、納品数の分布、納期の分布 etc..）この傾向を在庫データと照らし合わせることで最適な調達計画・製造計画を提案。廃棄量を削減。