KXEN Smart Segmenter(K2S)
～クラスタリング構築コンポーネント～
KXEN Smart Segmenterは顧客をビジネスに役立つセグメントを発見します。
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理解のしやすいセグメントを簡単に生成 |
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ビジネス上の課題を指定することにより、シンプルで理解しやすいクラスタを生成。 |
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一般的なクラスタリングの手法のように、クラスタの理解に頭を悩ませる必要はありません。 |
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重要な要因をクラスタ別にグラフで表示し、素早いピックアップが可能。 |
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クラスタ自体のプロファイルが表形式や条件式で表示され、レポートへの活用なども可能です。 |
頑健性の高いモデルの構築 |
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SRM原理に基づいた処理により、頑健性の高いクラスターを生成。 |
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KXEN Robust Regressionとの組み合わせなどにより、より高度なモデル作りも可能。 |
スピーディーな処理の実行 |
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高速な処理により、大容量データの処理も可能。 |
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他言語への出力によりシステムへの組込が可能。 |
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KxShellとの併用により自動実行などや、定期的なクラスタの再作成が容易。 |
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良いクラスタと悪いクラスタをすぐに把握 |
各クラスタにとって重要な要因と、
全体との差異を分かりやすく表示 |
各クラスタの構成や条件も表示
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応用事例 「コールセンターのマネジメント」
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| ① |
顧客情報データを統合し、顧客別のコール回数のモデルを構築し、平均回数と比較した変数を作成します。
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| ② |
K2Sが、コールセンターの利用頻度がおおよそ同じくらいの顧客を、グループ（クラスタ）として定義し、学習します。
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| ③ |
顧客データを各グループの特性と関連付けし、各グループにトークスクリプトのカスタマイズを行います。
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応用事例 「不正利用防止のための顧客の分類」 |
| ① |
利用履歴に含まれる不正利用のデータを集め、ターゲットとなる変数を作成します。
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| ② |
K2Sが、不正利用の可能性が高くなるグループから安全なグループを指定した数だけ段階的に作成します。
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| ③ |
クラスタの条件を外部ソースに出力し、危険なクラスタに入った顧客を与信部門が注意深く審査を行います。
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