“カンタン”機械学習でマーケティングを進化!
データマーケティングプラットフォーム

ビズ

誰でも使える「シンプルで、実践的な、機械学習アシストツール」viz(ビズ)で
データを活用したマーケティングを始めてみませんか?

こんなお悩み、
viz(ビズ)が解決します

施策の効果をデータで説明したいが、データの見方がわからないし、施策横断での評価ができない

自部門での事業予測や分析に機械学習の導入を検討しているが、専門知識がないと使いこなせないと感じている

全社で集まったデータを戦略策定や事業推進に役立てたいが、データを読み解く時間がないし、分析ができる人材が不足している

そんなデータ活用のお悩みは…

DataCurrentのviz(ビズ)に お任せください!

vizはマーケティング領域で必要とされる機能に特化した機械学習アシストツールなので、
どなたでも簡単かつ手軽に高度なデータ分析が実践できます!

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AIが自動的に
データを分析

施策データをセットするだけで、AIによる自動機械学習が行われ、データの抽出や高度な分析が可能です

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安価な
料金プラン

利用する機能を選んで、
15万円/月から始められるサブスクリプションサービスです

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シンプルで
直感的な操作画面

データ活用の目的に合わせて、項目の選択や指標の見方などをナビゲーションするので、誰でも直感的な操作が可能です

vizの機能をご紹介!

貢献度分析

設定した成果目標に対する各施策の影響度と貢献度を施策を横断して抽出

施策結果 シミュレーション

機械学習の結果をもとに最適な施策の組合せや目標に対する効果を予測

ターゲット抽出

自社の顧客データをスコアリングし、 高LTV期待度や将来行動を予測

実際の操作画面

貢献度分析では、KPIデータと施策実施データから各施策の影響度と貢献度を抽出します

施策結果シミュレーションでは、施策データをもとにKPIの予測や、KPIの達成に向けて必要な施策ボリュームを予測します

vizの機能詳細や、
実際の操作画面が分かる
ご紹介資料はこちら!!

料金表

基本料金プラン

1メニューは15万円〜/月、
3メニューは25万円〜/月から利用可能です。

ユーザー発行(1グループ・最大10ユーザー) メニュー
①貢献度分析 ②施策結果シミュレーション ③ターゲット抽出
初期費用 無料
月額費用※1メニューから契約可能
※契約初月無料
10万円/月 5万円/月 5万円/月 5万円/月
グループ追加 グループ(最大10ユーザー)単位での追加:10万円/月
ユーザー追加 同一グループへの10ユーザー単位での追加:10万円/月

ご留意事項
・契約期間は6ヶ月〜となります。
・本ツールのご利用にあたっては別途弊社が定める利用規約に同意頂く必要がございます。

サポートプラン (オプション)

利用企業様の環境構築含め、vizの機能をより効果的に活用頂くためのサポートを行います。

提供サービス
データ整形/前処理支援 機械学習(viz活用)要件定義支援 データ/機械学習活用環境構築支援
概要 機械学習の前段階で、分析の目的にあわせてデータの加工・整形を代行します。

対応例)
・複数データソースの結合
・カラム(列項目)の調整
・データ型の最適化
・時系列データの生成
・学習データ/検証データの生成
機械学習の要件定義フェーズから、viz活用に向けてのコンサルティングを行います。

対応例)
・ビジネス課題の抽出
・機械学習活用イメージの作成
・検証に必要なデータの選定
・検証用データ集計・分析
・検証〜活用のステップ/ゴール設計
活用に必要なデータ基盤を整備したい企業様には、最適な環境の構築から支援します。

対応例)
・顧客データの収集・統合
・ツールの選定・導入支援(CDP等)
・アーキテクチャ設計・実装
・データ基盤の保守・運用
・データプライバシー対応支援
月額費用 25万円/月 50万円/月 応相談

ご留意事項
・契約期間はご相談ください。
・本ツールの利用規約とは別に、業務委託契約の合意・締結の必要がございます。

よくあるご質問

申込からどのくらいの期間で利用可能ですか?
お申込頂いてから約1週間でアカウントが発行されご利用可能になります。
トライアルでの利用はできますか?
トライアルプランは現状ご用意ございませんが、ご契約初月は無料でご利用いただけます。
また、ご契約の前にツールのデモ説明は対応可能です。個別デモをご希望の場合はお問合せフォームよりご連絡ください。
機械学習や統計などの専門知識・スキルが必要でしょうか?
本ツールはどなたでも簡単に扱えるUIとなっており、必要なデータを入力すればツールから自動的に分析結果が抽出されます。
機械学習のモデルはどういったものがありますでしょうか?
貢献度分析、施策結果シミュレーションでは、主に線形回帰モデルを使用し、KPIと施策データの関係性を推測しています。

ターゲット抽出については、LightGBM(※)と呼ばれるアルゴリズムを使用し、ターゲットのスコアを予測しています。また、予測の根拠として、特徴量ごとの重要度も出力しています。

※LightGBM:オープンソースで大量のデータに対しても予測精度や処理速度を維持する点に重きを置いて開発されていると言われており、Kaggleなどのデータ分析コンペティションでも使われています。
モデルのカスタマイズは可能でしょうか?
申し訳ございません。個別のカスタマイズには対応しておりません。
複雑な分析・予測が必要な場合には別途お問合せください。
予測の精度はどの程度でしょうか?
入力データによって様々ですが、弊社テストでは約90%の精度となっております。
但し、あくまでも予測であり結果を保証するものではございませんのでご了承ください。

一概には言えませんが、データ量が多ければ多いほど、またターゲットを説明できる特徴量が洗練されているほど、予測精度は向上する傾向にございます。
利用にあたってどのようなデータを用意すればよいでしょうか?
①貢献度分析:KPIの時系列データ(日別の売上等)と、施策の時系列データ(日別の広告予算等)をご用意ください。
②施策結果シミュレーション:①の分析結果データを利用するため追加でのご用意は不要です。
③ターゲット抽出:予測対象の顧客ID、予測したい項目(売上、資料請求の有無、解約の有無など)、予測に使いたい情報(性年齢、サイトカテゴリのアクセス数、来訪頻度など)をご用意ください。

詳細のデータフォーマットについてはご利用ガイドライン資料内に記載がございますので、別途お問合せください。

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