[市場動向]

テレマーケティング ジャパン、アウトバウンドの「予測モデル」構築をSPSS Japanと共同研究すると発表

2008年11月13日(木)IT Leaders編集部

テレマーケティング ジャパンは11月12日、分析ソリューションにおける国内大手企業であるSPSS Japan(エス・ピー・エス・エス)とともに、コールセンターでのアウトバウンド業務の成果を向上させる「予測モデル」の構築に関する共同研究を進めていくと発表した。

同社は、アウトバウンド業務を集中化、専門化することで、予測精度の向上に取り組み、多くの経験とノウハウの蓄積を基に実績を上げている。アウトバウンド業務における成果は、顧客セグメント、発信する曜日・時間帯など、オペレーションを担当するコールセンター運営者の経験値を基に、ある程度予測することが可能だという。しかし、経験値の少ない業種や商材の発信リスト(データ)、セグメント要素が少ないリストを使用して発信を行う場合には、経験による予測が難しく、成果を上げることが困難なケースも発生する。そこで2008年、SPSS社のデータマイニングツール「Clementine」の導入を機に、SPSS Japanとともにアウトバウンドの「予測モデル」構築に関する共同研究を予定している。

SPSS Japanの持つデータマイニングなどの分析ソリューションの活用、そして全世界28万人の利用実績に基づいた導入事例の提供を受けることで、アウトバウンド業務におけるさらなる成果向上に取り組む。

「予測モデル」とは、アウトバウンドの成果向上を図るためのルール・ものさしであり、この「予測モデル」の活用により、これまで個人スキルに依存していた暗黙知を可視化し、例えば、どのようなリストなら成果が上がりやすいか、個人の属性や購入履歴などのデータを分析し、スコア化することで、相対的に比較することができるようになるという。

「予測モデル」は次のような流れで活用される。
(例):テスト発信→サンプリング結果を「Clementine」で分析、再現性のあるグループを予測し「予測モデル」を作成→「予測モデル」をもとに費用対効果などを勘案し本番データを抽出→本番アウトバウンドの実施

「予測モデル」を活用し、発信リストの中から特定の条件でデータを抽出し、集中的にコンタクトしたり、顧客属性に合わせてトークスクリプトを変更したり、クロスセル・アップセルを行ったりすることで、ROIの最大化を図ることが可能となる。

さらに、同社が独自に持つ国勢調査を基にした二次データとの組み合わせなどにより、クライアント企業へのさらなる成果貢献を目指す。また、今後は、共同研究で得た豊富な分析ノウハウを、インバウンド業務やオペレータ採用などにも展開し、研究成果の広範な活用に取り組んでいくという。

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