20241127SPSS秋04_朝日生命_野澤様_岸田様資料

2024-11-27に開催されたSPSS 秋のユーザーイベントのご講演
朝日生命保険相互会社 岸田豊様　野澤周様
講演④　マーケティング領域で活かされるSPSSの今とこれから2
AI予測を活用した営業支援の取組み
のスライド資料（公開版）です

Transcript

1. 朝日生命保険相互会社 ダイレクト事業部 データドリブンチーム 岸田 豊 野澤 周 マーケティング領域で活かされる SPSSの今とこれから 2 AI予測を活用した営業支援の取組み #6-2-2 IBM TechXchange Japan
2. AI予測を活用した営業支援の取組み 2024年11月27日 朝日生命保険相互会社
3. P.3 野澤 周 朝日生命保険相互会社 ダイレクト事業部 データドリブンチーム 経歴 2021年4月 入社 2021年10月 鹿児島支社に営業担当として着任 2022年10月 ダイレクト事業部にデータドリブン担当として着任 2022年10月 営業効率向上に関わるAI・データ分析を担当 2022年10月 2022年10月に営業現場から異動しデータドリブンマーケティング に従事。 SPSSやデータ分析スキルの習得、現場での経験を活かし、 営業の効率向上に関わる分野の担当者として日々奮闘。 岸田 豊 朝日生命保険相互会社 ダイレクト事業部 データドリブンチーム シニアITアーキテクト 経歴 2002年4月 入社（株式会社インフォテクノ朝日） 2002年7月 朝日生命のオープンシステム開発・保守 2016年4月 本体に出向（デジタル戦略企画部） 2020年10月 経営企画部（株式会社インフォテクノ朝日） 2023年4月 本体に出向（ダイレクト事業部） 2023年4月より、システム子会社のインフォテクノ朝日から 朝日生命に出向し、朝日生命の中期経営計画の一つで あるデータドリブンマーケティングに従事。データ分析を活用 して各業務部門のビジネス課題・解決に注力。 １．自己紹介
4. P.4 （１）会社概要・沿革 • 本社所在地：東京都新宿区四谷一丁目６番１号(YOTSUYA TOWER) ⇒多摩本社(システム関連、契約関連部署、ITA等)・代田橋オフィス(代理店、ALAMCO等) • 従業員数：4,137名 営業職員数：14,587名(2024年３月末時点) • 2024年で創業136年を迎える （２）主要業務 営業職員チャネルをメインとした生命保険の販売および引受け ✓ 医療保障、収入保障、介護保障、死亡保障(単体商品)から必要な保障を 自在に組み合わせることができ、一人ひとりのニーズに応じた保障をオーダーメイドで提供。 ✓ また、保険料の一部を積み立てることで、積立保険として貯蓄機能も準備。 ＜個人向け商品＞ 保険王プラス(男性向け)・やさしさプラス(女性向け) ２．会社紹介
5. DX戦略を、中期経営計画の2大テーマ解決に向けた長期的に取り組むべき手段ととらえ、 「お客様への価値提供」・「生産性向上による会社収益への貢献」を目指す ＜DX戦略の全体像＞ 中計の 2大テー マ お客様への 価値提供 生産性向上 による会社収 益への貢献 DXを支えるベースの整備 ➢加入意向の高いお客様の特定 ➢お客様ニーズの把握・提案書の自動作成 ➢お客様に応じた最適な提案方法の提示 ①2030年以降も持続的に成長する営業職員チャネルの構築 ②デジタル技術による業務革新・お客様サービスの進化 ➢募集・契約品質の向上 ➢保険引受範囲の拡大 ➢給付金の支払査定業務の効率化 データドリブンでの価値提供 データ基盤の高度化 DX人財育成 開発手法の多様化 ①2030年以降も持続的に成長する営業職員チャネルの構築 ②デジタル技術による業務革新・お客様サービスの進化 ３．当社のDX戦略の概要 ＜2大テーマの取組例＞ ※当部案件を記載
6. ➢ お客様属性や職員コンタクト歴、既契約情報をもとにした加入意向度合いの分析 ➢ 「このお客様が加入意向が高いと判定された理由」の分析 だれに 加入意向が高いお客様の特定 ➢ 弊社のお客様像の把握・セグメント分け ➢ セグメントごとの各保障へのニーズの把握 なにを お客様ニーズの把握・提案書の自動作成 ➢ 経験豊富な営業職員の特定 ➢ 上記職員の提案方法の分析 どのように お客様に応じた最適な提案方法の提示 分 析 内 容 目 的 営業効率向上 のSTEP ︎ 2021年8月 稼働開始 提案書の作成 STEP② 訪問・提案 STEP③ 提案先のリストアップ STEP① ４．「テーマ①2030年以降も持続的に成長する営業職員チャネルの構築」に向けた当部の取組み ➢ 営業職員は、自身の経験をもとにして日々営業活動を展開 ➢ 「だれに」・「なにを」・「どのように」ご提案すべきかがカギ ←経験不足の職員は、指導者のサポートが必要 ➢ データ・AI分析の活用により、「営業活動の効率向上」、「指導にかかる負荷軽減」、「質の高い指導の継続」を実現
7. （１）「加入意向が高いお客様の特定」の取組み ➢ 目的:従来⾏っていた経験に基づく営業活動に、データに基づく活動を加えることで営業活動の効率向上を図る ➢ 内容:保有データ※をSPSSで分析しお客様ごとに加入意向/継続意向の高低を特定、特定したデータをリスト化し 内容: 営業職員に毎月提供 ※お客様年齢、世帯構成、成約内容、既契約内容、お手続き情報等 活用率：営業職員の約70%が活用 成約率：最大1.8倍 脱退率：最大70％抑制 【データ分析・提供の流れ】 各種保有データ 当社データベース AI分析(SPSS) 保有データをAIが分析 ⇒加入/継続意向が高い 特徴とお客様を特定 加入/継続意向が高い お客様をリストで提示 データの蓄積 活動・成約結果データ等 営業職員端末 上記サイクルの繰返しにより、データ分析をレベルアップ リストに掲載されたお客様へ の ご提案/ご継続おすすめ活動 営業職員 取組効果 ※2024年度実績 ５．「テーマ①2030年以降も持続的に成長する営業職員チャネルの構築」に向けた当部の取組み
8. （２）「加入意向が高いお客様の特定」の取組み ➢ 本社初のAIを使用した営業職員向けの取組みであり、注目度が高い状態で開始 ➢ この取組みならではの良さを理解・浸透させきれず、徐々に活用率が低下 ➢ 納得感や信頼感を高めるため、AIの選定理由やその効果を経験則と合致するようなデータとして公開 ➢ 継続的な教育(仕組み・効果)やリスト提供数の増大を並⾏して⾏うことにより、活用率・成約数ともに大きく向上 72% 59% 53% 61% 70% 67% 67% 75% 73% 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 50% 55% 60% 65% 70% 75% 21年第2 21年第3 22年第1 22年第2 22年第3 23年第1 23年第2 23年第3 24年第1 導入期 浸透期 拡大期 ５．「テーマ①2030年以降も持続的に成長する営業職員チャネルの構築」に向けた当部の取組み
10. ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独 自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても 法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またIBM製品やサービスがお客様に適用ある特 定の法令に適合することを保証するものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全 性と正確性を期するよう努めておりますが、「現状のまま」提供され、明示または黙示にかかわらず、商業 性、特定の目的への適合性、非侵害性を含め、いかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはそ の他の資料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を 負わないものとします。 本講演資料で言及されるIBM製品、プログラム、またはサービスは、IBMがビジネスを行っているすべての 国・地域でご提供可能なわけではありません。本講演資料で言及される将来の展望（製品リリース日付や製 品機能を含む）は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独自の決定権をもっていつでも変更できる ものとし、将来の製品または機能が使用可能になること、もしくは特定の結果を確約することを意図するも のではありません。 本講演資料は、言及される IBM製品またはサービスに適用ある契約条件を変更するものでも、追加の表明ま たは保証を意図するものでもありません。