製造業の営業・マーケティング部門が注目すべきAIやビッグデータの活用事例

AI活用事例1:需要予測の正確さ向上

AIを活用し需要予測の精度を高める事例が増えています。
製品アイテムごとの過去売上データを深層学習にかけることで、商品ライフサイクルや季節性などの趨勢が予測できるようになっています。
正確な需要予測は生産計画や在庫管理の見直しに活かせ、売上アップにつながります。

顧客1人1人のWebログや購入履歴から画像認識AIなどを活用し、個人の興味傾向や属性を分析します。
そのデータを基にWebサイトの構成やコンテンツを自動生成できるソリューションが注目されています。
興味のある個人に合わせた情報提供は購入率向上につながります。

過去の開発データから製品の成功・失敗要因を機械学習で分析し、新製品開発の参考データとしています。
特許データや品質テスト結果なども加味し、開発期間の短縮や成果の向上が期待できます。

過去の営業データからある地域や顧客層で売上が伸びない理由をデータサイエンスで分析する例が増えています。
潜在的な需要がある領域を特定しターゲットを設定することで、企業の売上アップにつながっています。

以上のように、製造業が抱える課題をAIやビッグデータなど最新のデジタル技術で解決している事例が注目されています。
正しく活用すればマーケティング力向上と売上増加につながるでしょう。
営業・マーケティング担当者にとって参考になる事例だと思います。

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