データ分析マーケティング事例

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たとえば、自社ECサイトのコンバージョンを伸び悩んでいるのであれば、直帰率や離脱率が高いなどの理由がわかると対策を組みやすくなります。自社が抱える課題を解決するための糸口を、データから導き出していくのがこの作業です。データ至上主義が社風として知られる花王は、どの部門でも積極的にデータマーケティングを活用しています。経理・財務部門では、ヒト・モノ・カネ・情報という資源を適切分配するERPをグローバルに展開しました。データマーケティングにより、各国の資金を本社で一括支払いする資金効率化の方法を見いだして、1.5億円の決済手数料削減を実現しました。リアルとウェブを自由に行き来できる現代の購買シーンでは、集客→見込み客獲得→顧客化→優良顧客化という囲い込み施策にも無数の選択肢が考えられます。こうしたときに適切な対策を導き出すことができるのが、データドリブンマーケティングです。ビッグデータの登場により注目を浴び始めた「データドリブンマーケティング」ですが、消費者の価値観や行動が多様化する現代においては、非常に有用なマーケティング手段といえます。実際にデータマーケティングを行うには成功するコツなどもありますので、ぜひ記事内容を参考に取り組んでみてください。ネットショップなどの場合は、会員の属性別の購買行動など、膨大なデータを扱うことになります。作業を効率的に行うためにも、ゴールのイメージを決めておきましょう。また、集めたデータはグラフや表などに変換してわかりやすくしておくことで、次の分析の作業をスムーズかつ正確に進めることができます。日本最大級のクラウドソーシング – クラウドワークス « CROWDSOURCING Report クラウドソーシングレポートITの発展により、ビッグデータなどの消費者行動の情報収集が容易となりました。それに伴い、データを活用したマーケティングがますます重要視されるようになっています。今回はデータマーケティングの定義や導入方法、成功事例などをまとめて解説していきます。また、自社商品「ヘルシア」の緻密なデータマーケティングでは、効果的なコミュニケーション手法を導き出すなど、多数の成功につなげています。現在注目されている「オンラインチーム」の作り方を事例と合わせて紹介しています。データ分析の後は、結果をもとにどのような行動を起こすかというアクションプランの計画に移ります。プロジェクトで行う場合は、「どの立場」の「誰が・いつ・どのようなことを行うか」を具体的に組み立てていきます。クラウドワークスの特徴や使い方から、事例・クラウドワーカー属性まで解説しています。データドリブンマーケティングを成功に導くもうひとつのポイントは、「データをいつでも使える」ように環境を整えておくことです。企業が保有する顧客データやWebサイトの解析データ、広告データ、POSデータなどのさまざまなデータは、おおむねデータごとにバラバラに管理されています。大きな組織であれば、部門ごとの意思疎通も必要になるでしょう。データドリブンマーケティングの成功には、関わる人や組織全体が一丸となって取り組むことが重要です。データドリブンマーケティングの実施には、「誰でも等しくデータを利用できること」が成功の一要件となります。データを使用できるのが専門スキルのあるスタッフに限られると、都度、そのような特定のスタッフに依頼せねばならず、時間と労力、コストの無駄につながります。スピード感も求められるマーケティングの現場では、誰もが使えるデータとしてランニングしていくことが重要です。消費者のニーズや価値観、行動が多様化しているなかで効果的な施策を行うには、ビッグデータで蓄積されたデータを有効活用することが求められます。あくまでも蓄積されたデータを可視化し、施策のために活用するからこそ、データとして意味を持ってきます。次は、集めたデータを分析するフェーズです。分析は、最終目的に合わせてデータを整理・分類するところから始めます。求めるセグメントデータができたら、それぞれを丁寧に読み解いていきます。データドリブンマーケティングを進めて行くときに、データ活用ツールが機能ごとに分かれていると、使用するたびにログインしてデータ抽出や処理を行うことになります。つまり、そのぶん作業工数が増えて無駄な時間や余計な導入費用がかかります。保有するデータは、できる限りひとつのツールで一元管理できるようなシステムや環境づくりが重要です。※AISAS（アイサス）とは、商品認知から購買までの消費者の心理プロセスを表したもので、大手広告代理店の電通が提唱。それぞれ、A（Attention：注意、認知）、I（Interest：興味）、S（Search：検索）、A（Action：購買）、S（Share：共有）となっています。これらを統合したデータを活用できることがデータドリブンマーケティングの優位性であるため、バラバラのデータはDMPやDWHなどに統合して、いつでも使える状況にしておくことが重要です。また、データドリブンマーケティングにより、無駄な施策を防ぐことも可能となります。施策の効果がデータによって可視化されるため、有効な施策のみに絞り込むことができ、コストカットにもつながります。自社商品の顧客の特徴や行動パターンなどをより詳細に把握することができ、効率の良いアプローチが可能です。楽天トラベルでは、ホテル予約サービスにデータドリブンマーケティングを導入しました。全国の宿泊施設における宿泊プランや料金は常に変化しますが、従来のサイトではそれを完全に反映しきれていませんでした。この問題を解決するため、刻々と更新されるデータと広告を自動的に連動させるプログラムを導入。その後、契約数17％増という結果を達成しています。このような理由から、データドリブンマーケティングの必要性が重視されています。プロモーションする上での25個の施策を比較し、実現可能な体制構築のポイントを紹介します。ダイドードリンコ：アイトラッキング分析と購買データの組み合わせで売上が前年比1.2%増; 事例2. itの発展により、ビッグデータなどの消費者行動の情報収集が容易となりました。それに伴い、データを活用したマーケティングがますます重要視されるようになっています。今回はデータマーケティングの定義や導入方法、成功事例などをまとめて解説していきます。また定期的に長距離の乗車する顧客の曜日や時間を割り出すことで、長距離乗車目的の顧客を効率よく獲得することができます。稼働中の車両の位置、状態を地図上に表示し、条件にあった車両の検索、お客様からの迎車依頼に対して、お客様に近い順の通知することで配車係のコストも削減しています。上記のケースでは、ビッグデータをスマホやタブレット向けのアプリと組み合わせることで、GPSを活用した情報を取得しています。そこで休憩中にコミュニケーションを活性化させるような施策を1年間実施したところ、コールセンターの売り上げが27%増加したとのことです。アメリカカルフォルニア州オークランドは全米屈指の犯罪都市で、観光客や、市民が犯罪に巻き込まれないための注意を呼びかけるシステムにビッグデータを活用しています。犯罪の種類別（殺人・強盗・から泥酔まで様々）、日にち別、時間別に、フィルタが可能で色別に確認することができ、一見してその日その時に危険な場所を特定できるため、利用者は危険を避けることが可能となります。TRUE&COは、過去の顧客の注文と返品データを分析することで、メーカーによるサイズのばらつきなどを数値化し、オンラインで、自分の体にフィットするブラジャーを購入できるシステムを開発しました。ユーザーは初回アクセス時に日頃着用しているブラジャーのブランド名とサイズ、好みのフィット感、服のサイズなどの情報を入力することで、以降は、その人にフィットする商品のみが表示されます。ビッグデータとは「事業の拡大に役立つ膨大なデータ」のことを指します。楽天やローソンなどの企業はこの膨大なデータを管理、分析して売上を上げたり、仕入れの最適化をおこなっています。スシローのケースのように需要を予測することは、ビッグデータの代表的な使い方のひとつと言えます。需要を予測するということは、機会の獲得や無駄コストの削減につながるため、直接的に利益に跳ね返ります。このケースでは修理作業員が行う作業を自動化するためにビッグデータが活用されています。人件費はサービス業においてウェイトが重いため、非常に有効な活用法であると考えられます。代表的なレコメンド機能を活用するだけで30％の売上向上が可能と言われていますが、楽天は更新頻度の短縮と、ジャンルの細分化を試みて大きな成果をあげました。これはビッグデータを分析することで、ランキング頻度が高いほど売上は増加し、ジャンルが細かいほど全体の売上があがるという結果に基づいた改善施策です。ヤクルト社の商品は1つのカテゴリに150点も存在し、店頭で顧客を奪い合っていました。またその組み合わせを分析し最適化しようにも、俗人的に作成されたスプレッドシートが社内に分散していました。本記事ではビッグデータの活用方法をご紹介させていただきました。ビッグデータは、様々な業界で売上増、コスト削減、業務効率化などの目的のために活用されています。使い方次第で絶大な効果を発揮するビッグデータですが、数字ばかり見ていると一見相関性があるように見える擬似相関などに騙されてしまう可能性があるので、分析には注意が必要です。GEOは会員向けアプリをリニューアルすることでビッグデータを取得し、他社のネット通販やVOD（ビデオ・オン・デマンド）などの攻勢に立ち向かっています。具体的なデータの利用方法としては、会員を「趣味別」及び「売上貢献別」にクラスタリングすることで、趣味に応じたクーポンの発行やメールを送付し売上の向上を測ったり、新作DVDの仕入れを最適化しています。楽天、ローソンのビッグデータ活用事例も本記事に掲載しているので、参考にしてみてください。株式会社開園システムは、タクシー業界向けにビッグデータを活用したアプリを提供しています。GPSで蓄積された過去の乗車位置を、月・曜日・時間帯別に地図上に表示したり、リアルタイムの実写位置を表示したりすることで、どこで顧客が増えているのかが把握できます。「ビッグデータ」というワードがビジネス界で飛び交うようになって数年がたち、最近はデータを活用した事例も増えてきたように思います。たとえば、スマホの登場により皆さんの日々の活動データを取得できるようになりましたし、それを記録するデータベースの容量も日々増加しています。さらにこれらを組み合わせて分析するためのCPUやメモリも進化しているため、膨大なデータを処理・活用することができるようになりました。ホームセンターの売り上げデータと従業員の行動データや、商品の陳列データを蓄積したところ、顧客単価の高いスポットの特定に成功しました。そしてそのスポットに従業員を重点配備したところ、売り上げが15%もアップしたという、まさに予測通りの結果となったそうです。また、花火など観光客が立ち止まって楽しむイベントよりも、灯篭流しなど観光客が街を歩くイベントのほうがお店の売上増に貢献するという発見もされました。このケースでは、ビッグデータを活用しユーザのニーズを見極めることで、彼らに対して行う施策の取捨選択や最適化を図っています。その予測を取り入れなかった店舗に対して、予測通りに製造量を決定した店舗は2%ほど売り上げが高かったそうです。広島県でパンの製造・販売事業者であるアンデルセン社では元々、各店舗の店長が自身の経験から製造量を決定していました。そこでアンデルセン社は販売履歴と来店客数をを関連付けて分析し、商品の売れ行きパターンを予測しました。デ－タを活用する上で定性的なデータも非常に重要な役割を担います。数字だけを分析していても結局何が起こっているのかを正確に把握することは困難です。このように、精度の高いパーソナライズを実現するためにもビッグデータは活用されています。このように一般人が利用する公的なシステムにもビッグデータは活用されています。このケースでは、個人の趣味と、同じ趣味を持つ人の傾向を蓄積することで、各々に最適なレコメンドを提供するCRMの一部としてビッグデータが活用されています。最近では人工知能がWebサイトを分析し、自動で改善案を出してくれるツールなども登場しています。サイトの売り上げを高めるために活用されているので、気になる方は参考にしてみてください。ビッグデータと聞いて「ただの膨大なデータだ」「今までと何が違うのか？」「なぜ今更話題に上がっているのか？」と考える方もいるのではないでしょうか。城ヶ崎温泉は、携帯電話やスマートフォンをお財布代わりに使えるシステムを導入することで、観光客の利用履歴を蓄積し、定量的な分析を行いました。何時頃に観光客が多いか、人の組み合わせは親子連れが多いのか、男女ペアが多いのか、また、どこの外湯が一番人気なのかなどを分析することで、より効果の高い施策を実施したり、温泉街の街づくりやサービス、広報の方法などの改善につながりました。活用の際には目的や仮説を持ち、擬似相関に騙されることなく因果関係を見極め、成果につながる施策につなげましょう。スシローはすべての寿司皿にICタグをとりつけ、レーンに流れる寿司の鮮度や売上状況を管理しています。どの店で、いつどんな寿司がレーンに流されいつ食べられたのか、どのテーブルでいつどんな商品が注文されたのかなどのデータを毎年10億件以上蓄積することで、需要を予測し、レーンに流すネタや量をコントロールしています。近年、ビッグデータ活用の機会は確実に身近になってきています。以前は実際のところ、膨大なデータを溜め込むことも、企業に適した分析を行うことも相当のコストがかかり、主にビッグデータを活用しているのは大企業でした。情報の更新頻度が高いほどサイトへの信頼感が増すことは利用者の誰しもが漠然と感じているかと思いますが、それを数値として確認できるのもビッグデータの恩恵といえるでしょう。そして画像からタンパク質の含有量を測定することで、一般的に美味いと言われる量のタンパク質を含有した米を安定して収穫できるようになり、低タンパク米をブランド化して販売したところ、収益も増加したとのことです。そこで、今回はネット上に存在する売上向上やコスト削減につながる最新のビッグデータの活用事例を集めてみました。ビッグデータに詳しい方は利用方法のいちアイディアとして、ビッグデータの内容を知らない方はどんなものなのかを理解するために、ご一読いただければと思います。石川県の中部に位置する羽咋市は、地場の民間企業とともに人工衛星の画像データから米の味の計るシステムを開発しました。今ビッグデータが注目されているのはテクノロジーの進化によってデータを使ってできることが増えたためです。その後、下段に主力製品を配置したところ、売り上げが前年比1.2%増となりました。このように常識と考えられている事柄も、ビッグデータを分析することで覆る可能性があります。ローソンはポンタの導入により、ビッグデータの分析が進んでいます。分析の結果、例えばほろにがショコラブランが「1割のヘビーユーザーが6割の売り上げを占めている」と分かりました。その分析結果をもとに、リピート率の高いほろにがショコラブランは、今も継続的に販売されています。過去3,000社以上もの中小・ベンチャー企業のリスティング広告の運用支援経験から、リスティング広告を開始するときに成果を上げるポイントを抽出し、一冊の無料EBookにまとめました（全60ページ）受注率の異なるコールセンターのスタッフにセンサーを取り付けてデータを検証したところ、受注率の高いコールセンターのスタッフの方が低いコールセンターのスタッフよりも休憩中の活動が活発だということが判明しました。また休憩中にスーパーバイザーがスタッフに声をかけていくとスタッフの雑談が盛り上がるということもわかりました。そこでそれらのデータを一元管理し分析したところ、15本パックと7本パックは購入する顧客層が異なるため、並べて販売すると両方の売り上げが増加するということを発見しました。そしてこのような分析と改善を繰り返した結果、20%の売り上げ増につながりました。このケースでは、ビッグデータを活用することで、短期的に見ると売上の低い商品を、他の商品と比較しつつ長期的に観察することで、仕入れの最適化を行っています。扱う商品数が増えれば増えるほど、仕入れの管理は困難になるため、効率よく仕入れの最適化を行う上で、ビッグデータを活用が重要性を増してきます。大阪ガスは、過去数百万件にわたる修理履歴や機器の型番データを保有しています。また、コールセンターに寄せられる給湯器などの修理依頼の内容も同時に蓄積しています。これらの情報を組み合わせることで、ケースごとに必要となる部品を自動的に割り出すことに成功しました。

データ分析マーケティング事例 2020