【セミナーレポート②】DataRobot × Marketoセミナー

こんにちは、けんけんです。
先日、DataRobot×Marketoのセミナーに参加してきたため、セミナーレポートを執筆しました。今回は第二弾です。

セミナーレポート①はこちら！
https://note.mu/kenken_marketer/n/n0b7c3e9fe0e0
そもそもDataRobotって何？って方はこちら！
https://note.mu/kenken_marketer/n/nc6addf7eb60e

以下、セミナーレポート。

■名刺管理サービスS社の事例

Marketo×DataRobotをいち早く連携した事例として、某名刺管理サービスのS社の方が登壇されました。S社はかなり早くからMAを導入されてるので、かなり色々先を行っている印象です。

①当時の課題
リードの量が増えてきて、優先順位付けが難しい。Marketoのスコアリングを利用して優先順位付けしていたが、以下の観点で正しいスコアなのかが判断しきれない。

・属性とアクションを同じスコアロジックの中に入れていいのか？
・どの項目までスコア加点対象とすべきか？
・閾値はこれで正しいのか？
・定期的にアップデートすべきだが、どこをどうアップデートするか？

　　

②解決策としてのDataRobot
スコアリングはDataRobotの予測値を利用。人の手では管理できない項目数のデータを機械学習し、予測値を返してくれるため、従来のルールベースのスコアリングでは考慮できていなかった項目も網羅された。また、架電アクションを実施する閾値に関してもDataRobotが提示してくる閾値を採用した。

③実装
リード流入時、アクション時にDataRobotスコアを取得する。目的変数はアポ取得、説明変数は属性/経路/アクティビティなど。架電結果のスナップショットをとり、過去数カ月の架電結果から予測モデルを作成。Marketoとの連携はWebhookで連携する。

④検証結果　
6月からDataRobotの導入し、２ヶ月でスコアリング運用開始。今までのスコアロジックとDataRobotの予測値を比較した時の結果を検証した。閾値を超えた顧客がどれだけ発生し、どれだけの割合がアポにつながったかを計測。結果としてDataRobotを用いたスコアリングと従来のスコアリングを比較すると、架電ステージに行く数自体も1.9倍になり、かつアポ獲得率は1.12倍になった。まさに質、量ともに改善したと言える。

⑤Tips
・鍵はオフラインリード。アクティビティが拾えないため、スコアリングロジックにひっかけづらく、オフラインリードはなかなか閾値を超えない。DataRobotは過去の受注データから適切な属性加点ができているので閾値を超えるものも発生。

・オンラインリードに関しても従来ロジックに含まれていない項目が予測モデルに組み込まれているため、新たな気づきが得られる。

■所感

おそらくMAを導入したマーケターの多くが悩んでいるであろう「スコアリングをどう改善すべきか...」という部分に対して、見事DataRobotを使って解決した好事例だったと思います。

結果としての、MQL化率1.9倍、かつアポ率は1.12倍という数字がものすごいですね。スコアリングロジックをDataRobotの予測値に変えただけでインサイドセールスの成果が約２倍になるわけですから、この破壊力は計り知れないですね。

セミナーレポートも残るところあと１回。次回は現場で行われたDataRobotのデモと導入事例２件を簡単にご紹介します。

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