改善してほしいポイント
細かい条件ごとの予測分析が難しく、例えばコールセンターのアウトバウンド業務で活用する際、リストごとのコンタクト率や獲得率の予測は行うことが出来るが、何時に電話をかければ顧客に繋がりやすいのかを予測する場合、時間帯ごとにモデルを複数作成するなど運用面での工夫が必要になってくる。
細かい条件での予測分析が1つのモデルで出来るようになれば、活用の幅が広がるのではないかと思われる。（先ほどの例だと、1つのモデルでアウトバウンド時間ごとに予測結果が付与できる等。）
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
コールセンターのアウトバウンド業務にて、PredictionOneを利用して抽出したリストとランダムに抽出したリストを比較して、20%コンタクト率が向上していることが確認された。
コンタクト率の高いリスト抽出が出来たことで、効率的なコールセンター運用を実現出来た。
検討者へお勧めするポイント
気軽に始められるトライアル版で用意されており、プログラミング不要の扱いやすいツールであることから
初めて分析ツールの導入を検討している方や社内DXを推進している方にはおススメのツールだと思います。
