CLOSE UP コラム | リコメンデーション機能で、煩雑な法人営業を最適化したビックデータ活用事例~大手通信会社 H社様

リコメンデーション機能で、煩雑な法人営業を最適化したビックデータ活用事例~大手通信会社 H社様

CLOSE UP 事例

2016年04月07日
オープンソース活用研究所 所長 寺田雄一

多岐に渡る商品と何千ものクライアントを可視化する。

アジャイル分析に基づいたリコメンデーション機能で、煩雑な法人営業を最適化した大手通信会社H社様のビックデータ活用事例をご紹介します。

H社様の法人営業部では、中堅企業向けの営業活動で課題を抱えていました。ひとりの営業担当者が複数の案件を担当するこの部門では、多岐にわたる通信プランのなかから、何千社というクライアントに対して、クライアント企業に最適なプランを提案するために多大な労力を要していました。個々の通信プランに関する知識も営業担当によってばらつきがあるばかりでなく、企業内にもノウハウが蓄積されておらず、営業戦略が策定できない状態だったのです。

早急に、営業活動を可視化する必要に迫られていました。

クライアントにとって、最適な商品を瞬時に見つけ出すリコメンデーション機能

KSKでは、企業データ、取引データ、購買履歴データなどを活用し、アジャイル分析という仕組みを構築したうえで、リコメンデーション機能を活用していただくことにしました。

リコメンデーション機能とは、文字通り、クライアントの規模や活用方法に合わせたおすすめ機能です。

この機能を活用することで、既存クライアントの場合は、過去の購入履歴から「この順番で、この通信プランを提案していく」といったような内容がひとめで把握できます。また新規クライアントについては、事業規模、業種ごとに提案すべき通信プランを提示できるようになっています。

いずれも、クライアント(ユーザ)ごとに、それぞれの通信プランを提案できるというところがポイントです。これによって何千社のクライアントと何十種類の通信プランが、ひと目で最適化されました。

そのほかビックデータを活用することで、年間の予算額を予測することが可能になり、これによって、どのクライアントに注力していくべきなのかという指針も明らかになりました。

【ケーススタディまとめ】
―顧客が過去に購入した商品や順番、組み合わせから、推薦すると購入確率の高い商品の上位の商品をリスト化して担当営業に配布。(リコメンデーション)
―社外の企業データを購入し、企業の業種、規模、そして過去の購買傾向などから、年間の予算額を予測。予測をするのにどのような変数が有効であるのか、またどの顧客に注力して営業活動を行うべきか、など明確になった。


著者プロフィール

オープンソース活用研究所 所長 寺田雄一

1993年、株式会社野村総合研究所(NRI)入社。 インフラ系エンジニア、ITアーキテクトとして、証券会社基幹系システム、証券オンライントレードシステム、損保代理店システム、大手流通業基幹系システムなど、大規模システムのアーキテクチャ設計、基盤構築に従事。 2003年、NRI社内に、オープンソースの専門組織の設立を企画、10月に日本初となるオープンソース・ソリューションセンター設立。 2006年、社内ベンチャー制度にて、オープンソース・ワンストップサービス 「OpenStandia(オープンスタンディア)」事業を開始。オープンソースを活用した、企業情報ポータル、情報分析、シングルサインオン、統合ID管理、ドキュメント管理、統合業務システム(ERP)などの事業を次々と展開。 オープンソースビジネス推進協議会(OBCI),OpenAMコンソーシアムなどの業界団体も設立。同会の理事、会長や、NPO法人日本ADempiereの理事などを歴任。 2013年、NRIを退社し、株式会社オープンソース活用研究所を設立。

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