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プロダクト紹介

POINT 1

100種以上の分析テンプレートと、簡単操作のインターフェース

  • 購買、Webアクセスログ、イベントログなど多様なデータを集約・分析
  • 導入の中で生まれた100種類以上の分析テンプレートを標準実装
  • SQLや統計解析の知識は不要

diip®には、顧客属性や、購買履歴、アクセスログなどのさまざまな軸から顧客の購買行動を分析し、施策を立案・実行するための機能が豊富に標準装備されています。

テンプレートカテゴリー
  • マーケティング指標値集計
  • 商品分析
  • 定期契約分析
  • 顧客行動分析
  • 顧客・商品抽出分析
  • 顧客購買分析
  • 簡易セグメント推移分析
  • データマイニング
  • その他汎用分析テンプレート
  • ※各カテゴリーで用意されているテンプレートの総数は100種類以上

業務知識のみでも初級から上級までの幅広い分析を可能にする簡単操作のインターフェース。

インターフェースインターフェース

POINT 2

高度なキャンペーン管理機能と、マーケティングオートメーション

  • 全てのキャンペーンと、その履歴を一元管理
  • スケジュールの自動実行から、キャンペーン制御機能まで
  • マーケティングオートメーションを実現するための
    テンプレート機能が充実
  • 豊富な分析テンプレートを使って、フローチャートを簡単作成

分析~キャンペーン管理がひとつのパッケージでシームレスに連携。分析から抽出したターゲットに絞った施策展開が可能です。
分析からキャンペーンまでの操作をテンプレート化し、スケジュール予約で実行します。

分析・抽出 キャンペーン管理 テンプレート作成 一連の分析プロセスを、再利用可能な部品としてフローチャートに登録し、再利用できます。分析・抽出 キャンペーン管理 テンプレート作成 一連の分析プロセスを、再利用可能な部品としてフローチャートに登録し、再利用できます。

POINT 3

純国産の開発力・サポート体制

  • 日本の商慣習&ダイレクトマーケティング現場の声を
    反映してきた製品拡張
  • 国内にR&Dを持ち、要望・サポートには
    迅速・柔軟に対応
  • 分析支援、キャンペーン設計支援、DBの性能改善や
    H/W提案など手厚いサポート

※「diip®」のコアエンジンはスプリームシステム株式会社の「Aimstar®」を使用しています。

POINT 4

NEWNEWPush型UIによるKPIアラート

※本機能はオプションです。

  • 事前に設定したKPIの集計値を定期的に自動保存、
    ダッシュボード画面で容易に確認が可能
  • KPI実績値から、未来予測値を自動算出
  • 異常値や未来予測値の大きな変化が発生した場合には
    自動アラート通知
  • KPIの種類や閾値は、弊社コンサルタントが分析・設定

ダッシュボード画面を共有することで役割の異なるユーザーが、容易に課題やパフォーマンスの把握を行うことができます。
予測値から警告するので、問題が深刻化する前に対策を取ることが可能になります。

diipの分析テンプレートを利用してさらに分析することが可能 閾値を超えると自動アラート→指定メールアドレスに通知も可能diipの分析テンプレートを利用してさらに分析することが可能 閾値を超えると自動アラート→指定メールアドレスに通知も可能
KPI設定
売上、顧客数、新規顧客数、顧客単価、媒体カテゴリ別CPO、媒体カテゴリ別LTV予測、F1転換率、F2転換率、
F3転換率、優良転換率、定期入会顧客数、定期退会顧客数、キャンペーン売上、キャンペーンCVR など。
※他にも設定した指標値を表示させることが可能です。
異常値
最新の変化率が、平均の変化率から大きくずれた場合にアラート通知を行います。
例)(平均)-(標準偏差)*2
予測モデル
単純移動平均、自己回帰モデル、自己回帰移動平均モデル、自己回帰和分移動平均モデル など。
どのアルゴリズムが良いかは、データを確認の上、導入時に弊社コンサルタントが決定します。

POINT 5

NEWNEW機械学習による予測&最適
施策の選択

※本機能はオプションです。

  • ディープニューラルネットワークを用いた売り上げ予測や、
    最適施策の自動選択が可能
  • 過去の実施履歴を機械学習させることで、
    最適な施策とその効果を自動予測
  • 生成された予測モデルを利用して、
    レコメンド施策などの自動実行が可能

教師データアップロード&モデル学習

保有データ(顧客マスタ、購買履歴、アクセスログなど)を利用し、購入率やキャンペーン反応率など、求めたい目的変数を選択し、ディープニューラルネットワークの学習を行います。

  • ディープニューラルネットワークによる購買確率予測

    ディープニューラルネットワークにより入力データから特徴量を自動抽出し、顧客一人ひとりについて購買確率スコアを予測する関数式を生成します。

    予測値が高い顧客に絞って施策を実施。効果効率を高めます。

  • 強化学習による最適施策のレコメンド

    ディープニューラルネットワークによる特徴量の自動抽出と、強化学習(Q学習)で得られる期待値から、最適なレコメンドを自動で選択します。
    ※強化学習に関しては専任コンサルタントが都度モデルを生成します。

    顧客がそれぞれの反応を行う確率を推定し、期待値を算出。将来にわたって得られる売り上げの期待値合計が最大化する、顧客ごとの最適な施策をレコメンドします。

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