Value Data Bank の機能
＼ AI学習を用いた広告運用・管理を気軽に使ってみるチャンス!／
STEP 1
反復練習
- 問い合わせ前
-
-
直前行動
- ●流入メディア
- ●検索キーワード
- ●ターゲティング
サイト来訪時に持って
いる
直前の行動データ -
外部DMPデータ
外部のDMPデータから
得た
基本属性、興味嗜好 -
内部CRMデータ
内部のCRMデータを取得して
把握したユーザー属性
-
- 問い合わせ
-
問い合わせの内容を理解
ユーザーとの問い合わせ時のやり取りをテキスト化したデータ
- チャットやメールなどでの文章履歴、電話の音声など
- その後のオンライン（zoom、Google meet）やリアル（会議室）での商談の音声 など
- 面談終了時
-
顧客管理ツールに記載された情報からわかる価値の学習
ユーザーとの面談終了時、
顧客管理システム（CMR）ツールに記載されるデータ- Salesforce、kintone、スプレッドシートなどの顧客関係管理ツールに記載される商談終了時に産んだ「売上/利益＝問い合わせの価値＝value」に関する情報
STEP 2
推 定
STEP1で反復学習した「流入から商談成立までの
一連の流れ」の
詳細内容より、価値を推定
-
どのような属性
を持っているユーザーが
-
どの行動パターン
を持って
-
どのような相談
をすると、将来的に
このような価値を生むか？
STEP 3
AIの予測向上
行動データとその問い合わせ内容が生み出す価値を定期的に学習しつづけることで、
予測精度を上げていきます。
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価値
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属性
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行動
パターン -
相談内容
-
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ファーストパーティーデータ
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電話番号
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メールアドレス
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AI学習の機能について
バリューデータバンクではGoogle Cloud上のAIを活用し、
CVの最大化を図ります。
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画像解析
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音声認識
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テキスト解析
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解析データ収集
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データ加工・蓄積
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データ分析・
レポーティング -
成果の予測
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改善ポイント
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成果の検証
