顧客分析・ユーザー分析 ～小売・サービス・EC・流通・金融～
購買履歴やWebサービスやスマホアプリのログデータを分析し、ターゲティング・売上Up・離反防止などを支援します。
需要予測 ～製造・流通～
過去の受注・販売実績から将来の売上を予測し、機会損失の防止や廃棄ロスによるコスト削減を支援します。
予知保全・品質管理 ～製造・プラント・公共～
設備機器の故障・異常を予測し、早期の異常検知や保守の効率化、歩留まり改善を支援します。
顧客分析・ユーザー分析
売上や顧客満足度を向上させるためには、顧客を理解することが不可欠です。
購買履歴やWeb・アプリのアクセスログなどから、誰がいつ何を購入したか、どのユーザーがいつどのような行動をしたか、といった過去の実績を見ることもできますが、それだけでは他社との差別化には物足りません。
もし、顧客がこれからどのように行動しそうかを予測できるとしたらどうでしょうか？
明日、明後日はどのように顧客の興味が変化するのか、今後の顧客行動を予測できれば、顧客にお奨めすべき商品がわかりますし、離反を回避するフォローも素早く行えます。
これらを実現するために、弊社では機械学習や人工知能、様々な統計手法を用いた予測分析支援を行っております。
下記にあるような課題をお持ちでしょうか？
分析例とその結果得られる施策例も合わせてご覧ください。
需要予測
過去の実績から将来の売上を予測することで、機会損失の防止や廃棄ロスによるコストの削減といった、生産計画・在庫管理の最適化を支援します。
需要予測では、時系列データ、つまり、年、期、月単位などの時間経過に沿って並べられた値を使用します。
そこから将来を予測する数式を導き出すために分析を行います。
まずは、分析に使用できるデータを準備するため、外部要因や外れ値を考慮する必要があります。
パンデミックなどの外部環境や、キャンペーンや営業日などの内部環境を考慮し、予測シュミレーションに必要な変数を試行錯誤したり、外れ値の有無を確認したり、その扱いをどうするかを決めていきます。
特に、外れ値に関しては、安全在庫を決める上で重要なポイントとなります。
除外せずに、予測誤差として考慮し、安全在庫を多めにするか、一時的な外れ値として、予測や誤差の算出から除外し、安全在庫の積み増しを控えるか、適切な判断を行います。
また、時系列データには変動パターンがあり、傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動など、それぞれに予測手法が異なります。
弊社では、モデルを作成する際、 機械学習や人工知能、様々な統計手法を用い 複数のアルゴリズムを使用して自動的または半自動的に予測モデルを作成します。
さらに、業務要件を反映させることで精度向上を図り、生産計画や在庫管理などのシステムとの連携に役立てられます。
予知保全・品質管理
マシンの稼働状況などのデータを活用し、異常・故障の予測や、品質に影響を与える要因の分析などを行います。
複数のデータソースを統合・分析し、迅速な意思決定を実現します。
データ分析で知見を得るだけでなく、その結果を業務展開する仕組みによって、ビジネスに貢献します。
予知保全は、あらかじめ異常や故障を予測し、早期に対策を実施することで、
ダウンタイム削減や、メンテナンス時期の最適化、メンテナンスコストの削減などに役立てられます。
品質管理は、品質に影響を与える要因を分析することで、歩留まり改善や、故障・磨耗による品質への影響最小化
、品質対応へのコスト削減などに役立てられます。
下記にあるような課題をお持ちでしょうか？
分析例とその結果得られる施策例も合わせてご覧ください。
ご興味がありましたら、予測分析のデモンストレーションを含めて詳細をご紹介させていただきます。
どうぞお気軽にお問合せください。