成約見込みの高い営業先の選定、契約解除可能性のあるクライアントへのフラグ立て、スコアリングの傾向をもとにした自動での顧客分類（クラスタリング）などが可能に

データサイエンスで企業の課題を解決する株式会社DATAFLUCT（本社所在地：東京都千代田区、代表取締役社長：久米村 隼人）は、企業活動における営業先の選定や優先順位の設定を目的として、外部データと実績データを組み合わせて機械学習で分析し、高精度のスコアリングモデルによって営業を効率化するSales Techサービス『DATAFLUCT target-scoring.』（データフラクト ターゲットスコアリング）の提供を10月20日から開始します。

本サービスは、当社が展開する“ビッグデータ分析を用いた未来予測による、企業経営上の意思決定を推進するためのデジタル・トランスフォーメーション（以下「DX」）”を支援するDXサービス事業「DATAFLUCT DX series.」（データフラクト ディーエックス シリーズ）の第7弾です。

サービス開発の背景

昨今、BtoBで事業展開する企業で、自社にとって価値の高い顧客を定義して、顧客に合わせた最適なアプローチをするマーケティング手法「ABM（Account-Based Marketing）」が営業効率化の観点から注目されています。同手法を用いた営業活動のプロセスにおいては、営業支援システム「SFA（Sales Force Automation）」やマーケティングプロセスを自動化する「MA（Marketing Automation）」と連携するデータやアルゴリズムが重要であり、それらのデータ活用を実施または着手している企業は増加傾向にあります。その一方で、「社内にデータが散在していて、形式が統一されておらずすぐに利用できない」、「必要な外部データの見極めができない、入手先がわからない」など、データが活用できる状態で蓄積されていないという課題や、データの活用に精通した人材の確保の難しさという課題に直面している企業も多く見受けられます。また、コストが継続的にかかることから、定期的な取り組みとならず単発で終わってしまうなど、必ずしも効果的・継続的にデータを活用できていない状況です。

当社は、これらの課題を解決するため、これまでに培った知見と技術を活かし、内部データのみに留まらない、多種多様な外部データを収集できるデータ基盤や分析環境の構築、データの収集・加工、データ分析とアルゴリズムの構築、オペレーション・システムの構築をオーダーメイドで承り、外部データを活用した機械学習による高精度のスコアリングモデルで営業活動を支援すべく、『DATAFLUCT target-scoring.』を開発しました。

『DATAFLUCT target-scoring.』について