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公開：2024-12-20

MARKELINEがAI技術を活用したCLV予測記事を公開、日本企業の収益力向上に向けた新たなマーケティング手法を提案

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• MARKELINEがFoot Locker社のデータアナリストと提携
• AI技術によるCLV予測に関する記事を公開
• 日本企業の収益力向上に向けた新マーケティング手法を紹介

AI技術によるCLV予測記事の公開とマーケティング革新への取り組み

株式会社MARKELINEは、Foot Locker社のシニアデータアナリストMukundan Sankarと提携し、AI技術を活用した顧客生涯価値予測に関する記事を2024年12月19日に公開した。Channel-Less Marketingで公開された記事では、AIを駆使した顧客分析による予測技術の実践的な活用方法が解説されており、日本企業のマーケティング活動の進化を促進する内容となっている。^[1]

日本企業の収益力向上が課題となる中、AI技術を活用したCLV予測は顧客行動をリアルタイムで分析し、より精度の高い予測を可能にする革新的なアプローチとして注目を集めている。2022年度の日本企業の営業利益率は5.43%であり、海外企業の46.4%と比較して大きな差があることから、顧客ロイヤルティやブランド価値の向上が重要な課題となっているのだ。

Mukundan Sankarは電子工学と通信工学を学んだ後、2016年からデータ分野でのキャリアをスタートさせ、7年以上にわたりデータを活用した意思決定支援とAIに関する知識の発信を行っている。Data & AI with Mukundan Podcastを主催し、複雑なトピックを簡潔に解説しながら実践的な洞察を提供することを使命としているのだ。

CLV予測のためのAI活用手法まとめ

Channel-Less Marketingの詳細はこちら

顧客生涯価値について

顧客生涯価値（CLV）とは、顧客が企業との関係を通じて生み出す総収益を予測する重要な指標のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 企業の長期的な収益性を評価する基準として活用
• 顧客維持戦略の立案に不可欠な指標
• マーケティング投資の効果測定に活用可能

従来のCLV予測は単純な数式に基づいており、顧客行動の変化を十分に捉えきれないという課題があった。AIによるCLV予測では顧客行動をリアルタイムで分析し、マーケティング戦略を即座に調整することが可能であり、より精度の高い予測と効果的な施策立案を実現できるのだ。

AI技術によるCLV予測に関する考察

AI技術を活用したCLV予測は、日本企業の収益力向上に向けた重要な転換点となる可能性を秘めている。特に海外企業との営業利益率の差を埋めるために、顧客行動の詳細な分析とそれに基づく戦略立案が不可欠であり、AIによる予測技術はその解決策として大きな期待が寄せられているのだ。

一方で、AI技術の導入には適切なデータ整備とツールの選定が必要不可欠となっている。企業規模や業態に応じた段階的な導入アプローチを検討し、実際の効果測定を行いながら展開していくことが重要であり、そのためのノウハウの蓄積と共有が今後の課題となるだろう。

また、AI技術の進化に伴い、より高度な予測モデルの開発と実装が期待される。パーソナライズされたマーケティング施策の自動生成や、リアルタイムでの戦略最適化など、AIがもたらす可能性は無限大であり、日本企業の競争力強化に向けた新たな展開が期待できるのだ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AI技術による顧客生涯価値（CLV）予測が日本企業の収益力を革新―新たなマーケティング手法の紹介― | 株式会社MARKELINEのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000135324.html, (参照 24-12-20).
2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp
3. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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