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【Deep Predictor導入効果】プロモーション配信最適化

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最終更新日:2026年02月16日

AI CROSS株式会社
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顧客・チャネルの性質に応じた優先度をAIが予測。配信の無駄打ちをなくし、プロモーションのROIを改善

当社のノーコードAI予測分析サービス「Deep Predictor」が解決する 課題の一つとして、「プロモーション配信の最適化」があげられます。 搭載されているAI(人工知能)の予測・最適化技術を活用することで、 蓄積された過去のデータを解析し、将来のユーザーの行動を予測。 これにより、ユーザー一人一人に対して適切なタイミングやチャネルで 配信するためのリストが得られます。 【必要データ】 ■顧客属性 ■過去のプロモーション実績データ ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【Deep Predictor導入効果】プロモーション配信最適化

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この製品に関するニュース(1)

発注は”最後の結果”にすぎない 在庫過多と欠品を同時に防ぐ、発注最適化の進め方

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欠品を防ぐために多めに発注すれば在庫が増え、在庫を抑えれば欠品リスクが高まる。このトレードオフに悩む企業は少なくありません。 しかし、その原因は発注量だけではなく、需要予測・在庫把握・拠点間調整・承認フローなどが分断され、全体最適な運用ができていないことにあります。 本セミナーでは、発注を「最後の結果」と捉え、発注前工程から在庫問題を見直す考え方をご紹介します。 前半はAI CROSSより、Deep Predictorを活用して需要予測をKKD(勘・経験・度胸)から脱却し、誰でも再現可能な仕組みに変える方法をご紹介します。 後半はパーソルクロステクノロジーより、Pleasanterを活用した在庫・入荷・移動・承認業務の一元管理と、現場に適した在庫・発注管理基盤の構築方法をご紹介します。 「予測 → 在庫確認 → 拠点調整 → 必要分のみ発注 → 実績検証」という一連の業務プロセスを実現し、在庫過多と欠品を同時に抑える実践的な進め方をお伝えします。

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当社は、技術革新を積極的に行い、機械学習などを活用した予測モデルを元に 効率的なコミュニケーションインフラをつくり上げることにより、 コミュニケーションの新しい価値を生み出す会社です。

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