「どういう場合（対象）」に「何をするか」について、最も効果的な組み合わせを特定することができれば、具体的な施策を検討する際の大きなヒントになります。

Ensembizでは、Wide Learning™による有効な組み合わせの網羅的な抽出に加えて、ここから最も効果的な組み合わせを提案する機能が追加されています。

まず、Wide Learning™によって有効な組み合わせを網羅的に抽出します。

EnsemBizでは、「どういう場合（対象）に」に関するデータ項目を「セグメント」、「何をするか」に関する項目を「アクション」と分けて分析することができます。 例えばマーケティング分野では、顧客の属性や行動履歴などが「セグメント」、対して顧客へのアプローチ方法などが「アクション」にあたります。

通常マーケティング分野では50通り以上のデータ項目があり、その組み合わせを全て調査すると1000兆通り以上となります。従来のWide Learning™では、この中から有効な「セグメント」と「アクション」の組み合わせを数百から数万個選出します。 （左図）

EnsemBizでは、これらの組み合わせから、顧客セグメントごとのアクションの有効性を元に、効果的なアクションを数個～数十個に絞り込むことができます。（右図）

具体的には、該当顧客の多さを元にするとマス層に響くアクションを、購入率を元にするとニッチではあるがより有効なアクションを提案することができます。