マーケティング研究会
発表資料「カード・信販会社における統合顧客管理」
2003年03月07日
SAS Institute Japan
カスタマーサービス本部
プロフェッショナルサービス第1部
嘉陽 亜希子Copyright © 2003, SAS Institute Inc. All rights reserved.

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１．発表内容Ø カード・信販会社における与信審査、回収管理、プロモーション等の様々な業務プロセスは必ずしも連携・統合されているとはいえない。

Ø そこで、各プロセスでの顧客接点において「整合性のある基準で判断し最適なオファーを出していく」「価値ある顧客を見極めリスクを抑えながら効率良く収益を上げていく」ことで、全社的なシナジーを生み出していくためのアプローチについて考える。

Ø まず個々の業務における取組を整理し、それから業務間の連携をとる方法(第一歩)について述べる。

u各業務における取組
uリスクを考慮しなければならない場合のプロモーションモデル
u各業務の取組が全社的なシナジーを生み出すための連携方法
u達成のためのキーポイント
u運用のためのキーポイント･･･
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２．業務フローと各担当部署の取組
途上与信

初期与信

回収管理

プロモーション

・貸倒リスクの低減
・回収の効率化

・プロモーションコストの削減
・プロモーション反応率の増加
・リスクの低減
・利益拡大

・貸倒リスクの低減・リスクに見合った与信管理・敏速な判定・貸倒リスクの低減
・機会損失率の低減
・不正利用の阻止･信用情報/属性によるモデル化･オンライン審査⇒初期リスクスコア
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･支払実績/利用実績/信用情報によるモデル化･バッチ処理によるスコア
リング⇒途上リスクスコア･支払実績/折衝履歴によるモデル化･バッチ処理によるスコアリング⇒督促スコア･DM履歴情報/DM対象商品における属性･信用情報･利用実績･支払実績によるモデル化･特定のタイミングでターゲット選定⇒プロモーションスコア

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３．リスクを考慮するプロモーションモデル
問題・ベストターゲットの定義が困難である‐キャンペーンに反応する人は信用リスクが高い人だったりする‐信用リスクが高い人ほどよく利用してくれたりする（支払さえしてくれれば問題はない）‐延滞や貸倒れなく利用してくれないと収益が上がらない
・プロモーションコストを低減できても反応数の低下は極力避けたい‐ある程度の対象数は確保したい‐コストを削減できても利益は減らしたくない

理想のモデル
コスト
限界収益
収益

効率的に収益を上げられる顧客層は特定の角度のみから決めることはできない

利益
高？？？

低

複数のモデルを組み合わせてターゲット層を探ることが解決のポイント
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３．リスクを考慮するプロモーションモデル
ベストターゲットを絞り込むには「こんな顧客層をターゲットにしたい!!」 という希望の数だけモデルを試作し、既存顧客の現状分析を試みる。
例えば、・キャンペーンに反応してくれる層･･･反応予測のモデル

・リスクが低い層･･･延滞(貸倒)予測のモデル

・よく利用してくれる層･･･利用予測のモデル

各モデルにおけるターゲットとしたい顧客層の条件を組合せることで、目指すターゲット層を探索する

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３．リスクを考慮するプロモーションモデル
ターゲットを探るためのモデルが2種類の場合

高高リスクスコア

リスクスコア
リスク低

リスク中高反応中高反応高低反応スコア

高低反応スコア高選択した顧客層について・度数・貸倒(延滞)率・平均利用実績・平均リスク額・平均利益額などのターゲット選定に必要な指標を算出し、選択範囲を変更した場合にそれらの指標がどの程度変化するかを確認することで、ベストターゲット層を見つけ出すことが可能となる
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３．リスクを考慮するプロモーションモデル
リスク

ターゲットを探るためのモデルが3種類の場合

リスク:低反応:高利用:高リスク反応リスクと利用は相関が高く
リスク低かつ利用高の層はほとんど存在しない

反応

利用

リスク

リスク:低中反応:中高
利用:中高

利用

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反応

条件を変化させた場合の・各指標の値・対象数の折合をみてターゲット選定
セグメントごとのスコア化など
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利用

４．各担当部署の取組が全社的なシナジーを生み出すための連携方法
GOODの情報

途上与信

初期与信

各モデル間の情報共有を実現することで、より効率的な業務フローの構築および精度向上が可能となる

回収管理

プロモーション

BADデータの属性情報

・トライ＆エラーによるモデルの改善および安定化
・督促スコア（Bad）の属性分析
結果を否決フィルタ に反映
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・属性項目によるフィルタ作成
・初期/途上スコアをモデルに取り込む

・初期/途上/督促スコアをモデルに反映することで、特定商品のみによる情報を補う
・Bad情報によるフィルタ作成Company confidential - for internal use only

4５．連携達成のためのキーポイント
業務系へ移植フィードバック

業務別モデリング

商品別DB

統合DBM

モデリング

受付データ
・業種

内部/外部

・金額

信用情報

統合
Risk DWH

モニタリングServer

モニタリング

・支払形態
・属性 Etc…

請求・支払明細

モデル
レポート

モデリング

受付データ
・業種

内部/外部

・金額

信用情報

評価分析

・支払形態
・属性 Etc…

請求・支払明細

レポート

モデル

戦略立案
モデリング

受付データ
・業種

内部/外部

・金額

信用情報

・支払形態
・属性 Etc…

請求・支払明細Copyright © 2003, SAS Institute Inc. All rights reserved.

レポート開発モデル

レポート

DWH運用管理

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５．連携達成のためのキーポイント
n統合Risk DWHの構築‑ 各業務別分析環境から共通で利用できる分析用DWHを構築することで、効率良くデータの取得/加工/利用が可能となる‑ Risk DWHを統合することで、DWHの一元管理が可能となる

n統合DBM室の設置‑ 各モデルを一元管理することで、情報の整理/各業務へのフィードバックをスムーズに行うことが可能となる‑ 全社的に顧客やマーケットの捉え方を標準化することで整合性のある基準による判断が可能となる

nモニタリングシステムの構築‑ 各モデルをモニタリングし、静的/動的なレポートを作成/配信できるシステムを構築することで、幅広い情報共有および一元管理が可能となる・静的なWEBレポートの閲覧
・静的レポートをもとにした動的な分析/評価

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６．運用のためのキーポイントn汎用的な実装方法‑ 様々な手法によるモデルを同一形式で業務系に実装できるモジュールを構築することでモデル変更時のスムーズな移行が可能となる‑ ハードコードによる実装では、変更の度に開発作業やテスト作業が発生するため、モデル陳腐化への敏速な対応が難しい

nオートマティックなモニタリングシステム‑ モデル精度の全体的なモニタリングはもちろん、統一基準で変化のポイントを絞って自動的に警告するシステムを構築することで、分析者による効率的な対応が可能となる・否決率の変化・貸倒率の変化・判定不能率の変化
・有効変数の検出 Etc…

nユーザーフレンドリーなDWH維持管理機能‑ DWH維持管理の手間を最小限に抑えることでリソースの効率化が可能となる‑ 属人化を防ぐことで、継続的な維持管理が可能となる‑ データ項目の変更、加工方法の変更等にフレキシブルに対応できる仕組を構築することで、DWHの迅速な最適化が可能となる

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