DM送付先の最適化によって通信教育への入会率が30%向上

お客様の課題

  • 過去の施策データを活用したい
  • 販促費の最適化が課題
  • 顧客獲得率UPしたい

事例詳細

性別、発送回数、各媒体の資料請求履歴、購入回数、兄弟情報（人数、年齢差）、添削提出回数、クレーム回数、紹介/被紹介履歴、保護者世帯購入累計金額、保護者アクセス履歴、最新行動履歴などのデータを使い、DM送付によって通信教育に入会する確率を予測した。
入会確率の高い顧客から優先的にDM送付の対象とすることで、従来方法でのDM送付に比べ、入会率が約30%アップした。

経緯等

  • 新規顧客の獲得にDM送付による勧誘を行っていたが、送付結果の反応率がよくないので、過去の入会者の傾向を分析して効率よく施策を行いたかった。
  • 性別」、「発送回数」、「各媒体の資料請求履歴」、「購入回数」、「兄弟情報（人数、年齢差）」、「添削提出回数」、「クレーム回数」、「紹介/被紹介履歴」、「保護者世帯購入累計金額」、「保護者アクセス履歴」、「最新行動履歴」など数十の要素を用いて入会しやすい人の傾向を学習した。

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