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機械学習モデルを活用した顧客分析
～顧客セグメンテーションからクロスセル、離反防止まで～

顧客分析により将来を精度良く予測すれば、資源投入の最適化や効果の最大化が可能になります。
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顧客分析の効果とは？

収益の拡大には、顧客理解に基づいた戦略的かつ適切な顧客とのコミュニケーションが重要です。
顧客行動や収益性に基づいて顧客を分類しセグメントごとにその特徴を分析・理解することで、
育成すべき顧客、確実に離反を防ぐべき顧客を見極めることが可能となります。

アナリティクスとは、蓄積されたデータに潜むパターンや傾向を把握、将来を予測し、最適な意思決定を支援します。
こちらの動画では、アナリティクスの重要性を含めた概要についてご紹介します。

データの収集・加工・準備は、データ分析作業の8割を占めると言われるほど時間と手間がかかる作業です。一方で、顧客分析で成果をあげるためには非常に重要なステップです。
こちらの動画では、デモを交えながら、GUI画面で分析者自らデータ準備を進めるステップをご紹介します。

こちらの動画では、顧客理解を深める上で基本となる
顧客セグメンテーションの考え方について整理します。
またデモを交えながら、代表的な分析手法とその活用事例をご紹介していきます。

＜主な分析手法＞
ロジスティック回帰、ディシジョンツリー、クラスタリング、ニューラルネットワーク、アソシエーション分析など