現代のビジネス世界では、データは新たなエネルギーともいえます。これは、すべての産業が、ネット通販から金融サービス、製造業に至るまで、データ駆動型の決定を行う力が企業の生存と成長において不可欠となっているからです。
ビッグデータはこれを可能にしています。特に、大量の顧客データをハーネスすることにより、これまでのビジネスの戦略を大幅に向上させることができます。それはデータマイニングを通じて次の一手を予測し、それを実際の行動に変換することが可能になるからです。
ここで、具体的な方法について説明します。まず、ビッグデータ分析を通じて、顧客の属性情報、Webログ、店舗やコールセンターへの接触内容など、様々なデータを取得します。これらはすべて顧客の行動や嗜好、購買パターンに関する洞察を提供します。
次に、これらのデータを活用して顧客行動の予測モデルを構築します。この予測モデルは、顧客が次に何を望むか、または彼らが何をする可能性があるかを理解するのに役立ちます。これにより、その情報を元に具体的な行動を自動化し、より効果的なマーケティング戦略を立てることができます。
分析結果は、新商品開発、マーケティング戦略、顧客エンゲージメント、売上予測など、さまざまな形でマネタイズされます。具体的には、一部の顧客が特定の商品に強く引きつけられる傾向があることを示すデータがあれば、その商品を強調するマーケティング戦略を立てることができます。また、顧客がある種の商品を購入した後によく購入する別の商品のパターンを見つけ出すことも可能です。
しかし、このプロセス全体は専門的なスキルと深い理解を必要とします。それは、単にデータを収集して分析するだけでなく、それを意味のある洞察に変え、最終的には利益を生む具体的な行動に変換する能力が必要だからです。これはまさに私たちが提供するサービスの中核をなすものであり、私たちがあなたのビジネスにおいて最も適切なパートナーとなり得る理由です。
具体的な事例としては
ユニクロ（ファーストリテイリング）があります。
ユニクロは、ビッグデータの活用をビジネス戦略の中心に位置付けています。特に、商品の需要予測に焦点を当て、在庫管理を効率化し、顧客満足度を向上させています。
ユニクロは全世界の店舗からのデータ（売上、在庫、来店者数など）をリアルタイムで収集し、データ分析を行っています。その結果をもとに、地域や季節による需要の変動を予測し、適切な商品を適切な量だけ在庫として確保します。これにより、在庫過剰や品切れを最小限に抑えることができます。
2019年度の年間売上は、約2兆円に達し、全世界で約2,000店舗を展開しています。これら全ての店舗からのデータを活用しています。
メルカリのCtoCも有名です。
フリーマーケットアプリ「メルカリ」は、ビッグデータを活用して、商品の適切な価格を提示したり、フィッシング詐欺を防いだりするなど、ユーザー体験の向上を図っています。
メルカリは、ユーザーがアプリで行った行動（商品の出品、購入、検索など）から得たビッグデータを分析し、ユーザーがどのような商品に興味を持っているか、どの価格帯が適切かなどを予測します。これにより、ユーザーに適切な商品を推奨することが可能になります。
また、メルカリはAIを用いて、異常なユーザー行動を検出し、フィッシング詐欺を未然に防ぐことも可能になりました。これにより、2022年度の一年間でフィッシング詐欺被害を前年比約30％減少させることができました。
これらの事例からわかるように、ビッグデータは顧客満足度の向上、効率的な在庫管理、安全な取引環境の確保など、さまざまな形でビジネスに貢献することが可能です。
私たちはあなたのビジネスが抱える複雑な問題を解決し、競争優位性を築く手助けをします。ビッグデータの活用は未来への投資であり、私たちはあなたの成功を保証するその投資のパートナーです。
通販データベースの活用法
通販データベースを活用したビッグデータの取り組みは、マーケティング、在庫管理、顧客体験の向上などの多岐にわたる領域で実施されています。以下は、具体的な事例とともにいくつかの主要な活用法です。
1. 顧客セグメンテーションとパーソナライズ
通販サイトは、顧客の購買履歴や閲覧パターンから、顧客の趣味や興味を解析し、個人に合った商品を推薦します。Amazonの「お客様にお勧め」機能は、このタイプのアプローチの一例です。
Netflixのジャンル推薦
Netflixは、顧客が過去に視聴した映画や番組のジャンル、評価、視聴時間などを分析して、個人に合ったコンテンツを推薦します。この分析により、ユーザーにとって魅力的なコンテンツを提供し、エンゲージメントを高めることができます。
Sephoraの個人化されたメールキャンペーン
化粧品販売企業Sephoraは、顧客の購買履歴と閲覧パターンを分析して、個人化されたメールマーケティングキャンペーンを展開します。顧客が過去に購入した商品や閲覧したカテゴリに基づいて、特定の製品やプロモーションをメールで提案します。これにより、顧客の関心を引きつけ、再購買を促進します。
顧客セグメンテーションとパーソナライズは、個人の興味や行動に合わせたサービス提供を可能にし、顧客ロイヤルティとビジネスの成長を促進します。上記の事例は、このアプローチが、通販だけでなく、エンターテイメント、美容産業など、多岐にわたる業界で成功していることを示しています。今では新しい体験として業界をまたがって価値提供をしています。
2. 在庫管理と供給チェーン最適化
大手通販企業は、販売データと在庫データをリアルタイムで分析し、最適な在庫レベルを保つための予測モデルを構築します。Walmartの在庫管理システムは、このアプローチを利用しています。
3. 顧客満足度の向上
AIと通販データベースを組み合わせることで、カスタマーサポートを自動化し、顧客の問い合わせに素早く対応することが可能になります。例として、eBayのチャットボットは、購買履歴やカートの内容に基づいてサポートを提供しています。
4. 製品開発と市場戦略
通販データベースからの消費者の購買パターンやフィードバックは、新製品の開発や市場戦略の立案に活用されます。例えば、Unileverは、オンラインでの顧客の意見や反応を分析し、新製品の開発に反映させています。
5. フロード検出とセキュリティ
通販サイトは、取引データを分析して不正取引や詐欺を早期に検出するシステムを構築します。クレジットカードの不正使用などを検出するために、Visaなどの決済企業がこの手法を採用しています。
通販データベースとビッグデータ分析の組み合わせは、ビジネスの多岐にわたる側面での改善と革新を可能にしています。これらの手法は、競争力を高めるために、多くの企業が積極的に取り組んでいる重要な要素となっています。
ダイレクト通販マーケティングに特化した
豊富な調査方法のノウハウを活かし
問題解決につながる戦略立案をご支援しています。
具体的には、
・インターネットを使った定性・定量調査
・体験モニターアンケート
・通販に特化したデータベースマーケティング
調査分析から勝てる通販戦略立案を
モニターアンケートや座談会を通じて
戦略構築をご支援しています。
更に「通販を科学する」ために通販データベースから
通販のCRM施策をデータ分析の側面からご支援致します。
・通販スキンケア
・通販健康食品
・通信教育
・アパレル
・食品
・雑貨・小物
などの事例実績があります。
通販のデータベースで得られた
数値をもとに
CRMツール（初回同梱・DM・Ｅ-DM・ステップメール・
季刊誌・ブランドブック・アウトバウンド・オファー
カスタマージャニーのコミュニケーション設計）に
落とし込みをしていきます。
ビッグデータ活用法
【ニュース】通信販売業界大手の千趣会が、ビッグデータ分析を開始！？
2013年7月9日に「通信販売業界大手ベルメゾンの千趣会さまが、ビッグデータ分析プラットフォームを導入！」というニュースが流れていました。
通販業界がビッグデータ分析を活用する目的とは何でしょうか？
私が現役の総合通販のスタッフであった時は、
通販業界の流れとしては、
・いかに安く適切なターゲットにカタログを届けるか？
・そのターゲットが買いたくなるような品揃えができているか？
・ターゲットが頻繁に買いたくなるプロモーションはどうするか？
に集中すれば良かったのです。
しかし現在のネット通販ビジネスにおいては、
１人の顧客について、
・自社サイト
・自社アプリ
・カタログ
・店頭
・ソーシャルメディア
など多彩なタッチポイントがあります。
その結果、見込み客はどのように情報をまずは入手する必要があるのか？
その見込み客は、様々な購入方法から選択をして
商品を購入していきます。
新規のお客様はどこで商品を受け取り、
どこからどのような商品やサービスの
感想を書きこんで商品やサービスのフィードバックをするのか？
もっと次の展開では、どこでどのように口コミを
（ファンとなって）拡散させるか？
すべてのお客さまのタッチポイントを分析し、
お客さまの次の行動を予測し、
そのお客さまにリアルタイムで商品やサービスを
お勧めをしなければならないのです。
「ビッグデータ分析」とは、
分析対象となるデータが大量というだけでなく、
データの多様性を受け入れ、
リアルタイムに分析することを意味します。
通販業界の小売業もいよいよ科学的なデータが
自社内のタッチポイントを超えて収集する必要があります。
キーワードは、多様性とリアルタイムです。
こんな事例があります。
CtoCのある仮想モールの「バイマ」を運営するエニグモさまは
2019年1月期より、ビッグデータとAIを活用した
新たなマーケティング施策を本格化したそうです。
顧客ごとに最適なクーポンやポイントを
付与するもので、構築・運用費用として2億円を
見込んでいるとのことです。
私が総合通販でファッションを扱っていた流れとは
完全に違います。
私が担当していた時代は、モデルさんやメディアに
取り上げられて、川上から川下に情報と一緒に
商品が流通していました。
しかし、「世界が変わる流れをつくる」という経営理念の元に
ファッション情報を記事形式で発信して、
商品画像のクリックからバイマに誘引する
オウンドメディアサイト「スタイルハウス」
が新たな流入経路として機能しています。
このように多様な流入があります。
また、AIを使って効率と精度を向上させる
エニグモの通販マーケティング施策には
顧客に応じたクーポンの配布量やポイント発行数
付与するタイミングなどの組み合わせを
自動化されています。
「AI+ネット通販」+「CRMコミュニケーション」
の展開が次世代の通販マーケティングになっていきます。
当社も「小さな会社でもできる」とキーワードの旗の元
ビックデータをネット通販に活かしていきます。
具体的には以下の４つのサービスになります。
・アップサーブ・クロスサーブに繋げるタイプ別のシナリオ作成
・AI+オートメーション化のCRMシナリオ作成
・ライブコマースの実践設置とソーシャルメディアの連携
・教育系のチャットボットの活用
大学でもビックデータ活用法を教えています
私、西村公児は多摩大学 経営情報学部にてビックデータ活用法の授業を講師として受け持っています。
ここでは、その概要を共有させて頂きます。
