DATAFLUCTが企業活動における営業先の選定、および優先順位の設定を支援する「DATAFLUCT target-scoring.」の提供を開始した。外部データと実績データを組み合わせた機械学習での分析を活用し、営業活動の効率化をサポートする。
昨今、自社にとって価値の高い顧客を定義し、その顧客に合わせた最適なアプローチを行う「ABM（Account-Based Marketing）」が営業効率化の観点から注目を集めており、データ活用に着手している企業は増加傾向にある。しかし、「社内に形式が統一されていないデータが散在していて、すぐに利用ができない」「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現状や、データ活用に精通した人材確保の難しさなどの課題が顕在化。そのほかにも、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、継続的なデータ活用という側面での課題も浮き彫りになっている。
これらの課題を解決するべく、同社は外部データを活用したスコアリングモデルで営業活動を支援する「DATAFLUCT target-scoring.」を提供開始した。同サービスでは、株価や売上などの企業情報や業界動向のほか、ニュースやSNS、求人情報などのオルタナティブデータを含む「オープンデータ」に加えて、POSや人流などの「ペイドデータ」、過去に成約したことのある他社の企業情報や現在の売上状況などの「自社内データ」を組み合わせて、独自のアルゴリズムを構築する。そこから営業の判断材料となる成約予測スコアの提示、契約解除可能性のあるクライアントへのフラグ立てなどを行うほか、スコアリングの傾向を元に自動で顧客分類を行う。
