AI Automation

判断そのものを、AI任せる。

誰にどのチャネルで送るか、
どの商品を見せるか、
どこで分岐させるか。
これまで担当者の経験と勘に委ねられてきた判断を、
過去のデータをもとにAIが自動で行います。
配信でもレコメンドでも、
同じ仕組みが働いています。

feature

使うほどに、判断は正確になる。
AIは止まらずに学び続ける

機械学習によるAIは、
特定の機能だけに載っているものではありません。
メール配信のチャネル選択も、
サイト上の商品レコメンドも、
同じ仕組みが判断しています。

  • 過去データからの学習を表すアイコン

    過去データからの学習

    過去の配信実績、年齢や性別といった属性情報、購買日や商品カテゴリといった購買履歴をAIが読み解きます。担当者の経験や仮説に頼らず、データから成果につながる判断を導き出します。

  • リアルタイム反映を表すアイコン

    リアルタイム反映

    閲覧、クリック、カート追加といった直前の行動をその場で判断に反映します。過去の履歴だけで決めないため、事前に想定したセグメントに縛られません。

  • 継続的な精度向上を表すアイコン

    継続的な精度向上

    配信やレコメンドの結果はそのままAIに学習され、次の判断が更新されます。実績が蓄積されるほど精度が高まり、運用を続けながら成果が伸びていきます。

  • 自動テストによる最適化を表すアイコン

    自動テストによる最適化

    ロジックや表示内容を自動でABテストし、クリック率やCVRといった成果をもとに効果の高いパターンへ切り替えます。テストの設計も判定も人が行う必要がありません。

  • 過去データからの学習のイメージ:AIが配信実績・属性・購買履歴からパターンを導き出している様子
    過去データからの学習

    勘に頼っていた判断を、
    データから導き出す。

    過去の配信実績、
    年齢や性別といった顧客の属性情報、
    購買日や商品カテゴリといった購買履歴をAIが読み解きます。どの顧客にどう届ければ成果が出るのかを、
    担当者の経験ではなく蓄積されたデータから判断します。

    • 配信実績/属性情報/購買履歴を判断材料に使用

    • 担当者の経験や仮説に依存しない

    • 設計者による成果のばらつきが起きない

  • リアルタイム反映のイメージ:直前の行動が即座に次の提案に反映される様子
    リアルタイム反映

    いまの行動が、
    すぐ次の提案に変わる。

    閲覧、クリック、カート追加といった最新の行動をリアルタイムで反映し、
    その時点の興味関心に合わせて判断を更新します。過去の履歴だけで決めないため、
    事前に想定したセグメントに縛られることがありません。

    • 直前の行動をその場で判断に反映

    • 購買意欲の変化を捉えた提案

    • 行動ログのない初回訪問者にも対応

  • 継続的な精度向上のイメージ:運用を続けるほど AI が学習し賢くなる様子
    継続的な精度向上

    運用するほどに、
    AIが賢くなる。

    配信やレコメンドの結果はそのままAIに学習され、
    次の判断が更新されます。最初から完成された状態を用意する必要がないため、
    運用を続けながら成果が伸びていく状態をつくれます。

    • 実績が蓄積されるほど判断の精度が向上

    • 嗜好や行動の変化に応じて自動で調整

    • チューニングのための工数が発生しない

  • 自動テストによる最適化のイメージ:AIが自動でABテストを行い最適パターンへ切り替える様子
    自動テストによる最適化

    勝ちパターンは、
    AIが見つけ出す。

    ロジックや表示内容を自動でABテストし、
    クリック率やCVRといった成果をもとに効果の高いパターンへ切り替えます。テストの設計も結果の判定も人が行う必要がないため、
    担当者は改善のたびに設定を見直す手間から解放されます。

    • ロジックと表示内容を自動でテスト

    • 成果に応じて自動で最適化

    • テスト設計と判定の工数が不要

AIでデータを売上に変える、
その一歩をで。

application

配信でも、レコメンドでも。
同じAIが動いている。

機械学習によるAIは、
特定の機能だけに載っているものではありません。
メール配信のチャネル選択も、
サイト上の商品レコメンドも、
同じ仕組みが判断しています。

  • AI Engagement で AI が配信チャネル・タイミングを判定するイメージ

    AI Engagement

    配信するチャネルの選択、
    配信タイミングの判定、
    シナリオ分岐の設計。過去の配信実績と顧客データをもとに、
    誰にいつどの手段で届けるかを決めています。

  • AI Personalization で AI が商品予測・表示最適化を行うイメージ

    AI Personalization

    次に求める商品の予測、
    類似商品の抽出、
    表示パターンの最適化。閲覧履歴と購買履歴をもとに、
    その顧客に見せるものを決めています。

case study

導入事例

一人ひとりに最適なコミュニケーションを

膨大な決済データから
最適な「寄り添い」を導き出す
究極のパーソナライズ戦略

導入の背景

膨大な会員データを活用した細かなセグメント配信を実現する一方で、データ抽出や施策設定に多くの工数が発生していた。より迅速かつ継続的なパーソナライズ施策を推進するため、b→dash を導入。

導入企業のロゴ
データ統合から施策まで一気通貫で実現

購買/サイト訪問データ
ノーコードで統合し、
CV数/送客率の増加を実現

導入の背景

店舗 / ECサイト6カテゴリの顧客 / 売上 / 訪問データを統合して分析 / 施策に活用したかったが、データ統合にSQLが必須で外注が必要となり、手間とコストが課題となっていたところに、b→dashを導入。

導入企業のロゴ
社内で事業ごとに管理されていたデータをノーコードで統合/分析

東武グループ共通ポイント
「TOBU POINT」のデータ統合で
精緻なCRM強化を実現

導入の背景

複数事業の顧客/購買/PASMOデータを統合した分析を実施したかったが、CDPツールの活用にSQL知識が必須で、社内エンジニアや外部SIerへの依頼コスト・工数が課題となっていたため、b→dashを導入。

導入企業のロゴ
全社員がデータを可視化し、高速PDCAを実現

全社でデータドリブン
PDCAサイクルを構築し
1クリックでデータ抽出を実現

導入の背景

オムニチャネル推進に向けOne to Oneアプローチを実現したかったが、データ可視化の基盤がなく、顧客属性別の分析に数日を要するなど工数が膨大で、少人数の販売部では対応しきれない状況が続いていたため、b→dashを導入。

導入企業のロゴ
約70万人の会員へのきめ細かいアプローチを実現

ノーコード
データ収集/統合/加工を実現し
メルマガ開封率10%改善

導入の背景

約70万人の会員データを活用したきめ細かいアプローチでLTV向上を目指す中、データの収集 / 統合 / 加工にSQL知識が必要で、施策実行までに工数がかかり、データドリブンなマーケティングを実現するため、b→dashを導入。

導入企業のロゴ
FAQ

よくある質問

  • 「AI Automation」は AI Engagement / AI Personalization といった機能に組み込まれた自動判断エンジンで、それぞれの機能とセットでご利用いただけます。配信のチャネル選択・タイミング判定・シナリオ分岐、サイト上のレコメンドや表示パターンの最適化など、すべて同じ機械学習の仕組みが判断しています。

  • AI Driven CDP に蓄積された配信実績・属性情報・購買履歴をそのまま学習に利用するため、追加のデータ準備は不要です。運用を続けるほどに配信結果やレコメンド結果が学習データとして加わり、判断の精度が自動で高まっていきます。

  • ロジックや表示内容の AB テストは AI が自動で設計・実行し、クリック率や CVR といった成果指標をもとに効果の高いパターンへ自動で切り替えます。テストの設計・判定・切り替えは AI が担うため、担当者は改善のたびに設定を見直す必要がありません。

  • 基本的には AI が自動で最適化を行いますが、優先させたいセグメントや訴求条件を管理画面から指定することも可能です。「AI に任せる範囲」と「人が指示する範囲」を運用フェーズに合わせて切り替えられます。