ビッグデータ時代のベイジアンネットワークによるスコアリングへの応用


仮説ありきのモデルではなく、過去のデータから未来の因果関係を推測するベイジアン
ネットワークを応用することで、真のワントゥワンマーケティングを実現します。

BtoBマーケティングで突き当たる課題のひとつとして、スコアリングの精度が挙げられます。ダイレクトマーケティングにおけるRFM分析
よりベイジアンネットワークを利用した予測分析を活用することで、大きな成果が上がることは実証されています。
従来のBANT(予算・決裁権・必要性・導入時期)等の条件がありますが、アクセスログや数々のビッグデータにベイジアンネットワークを
活用することで、営業コストという大きなコストを最適化を実現します。

ベイジアンネットワークをスコアリングに活用することによるメリット


  • ・個々のリード毎の購入意向に高精度のスコアリングが可能

  • ・獲得チャネル毎の最適な予算配分が可能

  • ・従来モデルより、営業・マーケティングコストを数%~数十%削減

ベイジアンネットワークの応用イメージ


過去の蓄積データから高精度の未来予測データを抽出

アクセスログや顧客DBでのあらゆる過去データを活用し、ベイジアンネットワークによる予測分析をすることで、リード1件1件に対して
高精度のスコアリングをすることが可能となります。従来のリードスコアリングはあくまで仮説であり、目安として活用することは有効な
手段ではありますが、リード数が一定数を超えてきた際にベイジアンネットワークを活用することで、高次元のマーケティングを実現し、
営業・マーケティングコストを削減することができます。

2017年米国ABM市場調査レポート

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