POINT 1

Value Data Bankの
利用シーン

問い合わせに関する情報を反復学習します

  • CASE 01

    弁護士で交通事故の
    相談を受けているケース

    弁護士で交通事故の相談を受けているケース

    かかえる課題

    • 電話問い合わせの数が多い
    • 事故内容や治療期間など状況がさまざま
    • 費用の確定まで時間かかる
    • 有効なコンバージョンの価値を出しにくい

    バリューデータバンク で解決!

    AIによって過去の事例から類似案件を拾い上げ、コンバージョンの価値を類推。問い合わせ価値も考慮した広告配信の自動効率化を行うことが可能

  • CASE 02

    買取ビジネスを
    しているケース

    買取ビジネスをしているケース

    かかえる課題

    • 金や着物の買取など商品の状態で異なる
    • 買取個数により価値が変わってくる
    • 個々に人の手で集計している
    • 有効なコンバージョンの価値を返しにくい

    バリューデータバンク で解決!

    AIによって過去の事例から類似案件を拾い上げ、コンバージョンの価値を類推。問い合わせ価値も考慮した広告配信の自動効率化を行うことが可能

  • CASE 03

    不動産会社で新築物件を
    販売しているケース

    不動産会社で新築物件を販売しているケース

    かかえる課題

    • 商品の特性上、高額な取引になる
    • 顧客も慎重になり検討が長期化する
    • 顧客の連絡方法も分散されがち
    • コンタクト方法のツールが別々に

    バリューデータバンク で解決!

    音声文字起こしやテキスト解析により、複数チャネルのツールを横断して解析を行ってくれるので、正確な問い合わせ価値を分析することができるようになりました。

  • CASE 04

    BtoBビジネスで
    プレゼンをしているケース

    BtoBビジネスでプレゼンをしているケース

    かかえる課題

    • BtoBという特性上、費用が大きくなる
    • 問い合わせ後は、齟齬が生まれないように、
      必ずミーティングを組み詳細な商品説明を
      行っているが、口頭でのやりとりのログを
      残しまとめる時間がない

    バリューデータバンク で解決!

    会議室やオンラインミーティングでの会話を分析し、初回問い合わせ時の内容のほか、会議の中での質問や反応を加味した上で、案件価値を分析してくれるため、今まで、CRMツールや人力では把握しきれなかった正確な解析ができるようになりました。

POINT 2

カスタムメイドの
機械学習との連携

ファーストパーティーデータとマーケティング分析・活用を軸にした商品群で
イメージを想起させやすく、それぞれの入り口、どこからでも顧客のニーズに応えられる
ソリューションをご用意しています

  • 問い合わせの内容を理解し、
    Web上の行動履歴から
    AIが将来のコンバージョン価値を
    推定する進化型Analytics

  • 電話の成果を見える化して、
    広告運用改善ができる
    コールトラッキングツール

  • 広告運用で必要とする顧客データだけを
    セキュアに運用・管理する
    新しいマーケティングプラットフォーム

ご希望に合わせたソリューションを
ご提案しますので、お気軽にご相談ください

POINT 3

各サービスの利用シーン
と関連イメージ

ログラフ関連サービスとカスタムメイドすることで、
どこからでも顧客のニーズに応えられるソリューションが構築できます

コールデータバンクと連携

case 01電話問い合わせの将来価値をプラットフォームに学習させたい

  • 01

    オフラインコンバージョンの可視化のために
    コールデータバンク を導入

  • 02

    Google広告、Yahoo!広告の機械学習の最大化のために バリューデータバンク を導入

こんなことが
できます!

  • オペレーターとの通話内容から予測される価値をAIが予測
  • 商談成立が1年後になりそうな案件でも類似パターンを見つけAIが将来価値を予測
  • 高単価になりそうな通話だけを把握することも
    可能

オムニデータバンクと連携

case 01問い合わせ価値に応じて長期的な接触点を
持ちたい

  • 01

    クッキーレス対策のために
    オムニデータバンク を導入

  • 02

    Google広告、Yahoo!広告の機械学習の最大化のために バリューデータバンク を導入

こんなことが
できます!

  • ファーストパーティーデータを価値付けすることで長期的な接触が可能
  • オーディエンスデータをプラットフォームと直接連携することで確実性の高いデータでの広告最適化学習が可能
  • CRM上でのユーザーのモチベーション変化や環境変化を常に取り込むことが可能

Lデータバンクと連携

case 01LINEでのやり取りの将来価値を
プラットフォームに学習させたい

  • 01

    LINEの友達追加コンバージョンの
    可視化のために Lデータバンク を導入

  • 02

    Google広告、Yahoo!広告の機械学習の最大化のために バリューデータバンク を導入

こんなことが
できます

  • LINE上でのテキストでのやりとりを学習して問い合わせ内容から予測される価値をAIが予測
  • 商談成立が1年後になりそうな案件でも類似パターンを見つけAIが将来価値を予測
  • 高単価になりそうな問い合わせだけを把握することも可能

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