データマイニング、現場で活用できているのか?
さて、では定量データ分析の最前線はどのような状況なのだろうか。企業が主に有する定量データは、購買履歴であり、顧客情報と紐づけして、データマイニング処理することで、適切に顧客をセグメントして個別のアクションを実行したり、レコメンドを行ったりすることができるようになる。
セグメントもレコメンドもデータマイニングの基本だが、「この基本ができていない企業が非常に多い」と鈴村氏は指摘する。例えばセグメントできていない理由として、そもそも顧客情報と購買履歴の紐づけが大変であることや、データ量が多すぎる、データの抽出に時間(工数)がかかる、さらには、自由にセグメントできる手段がないなどがあげられる。
さらにレコメンドでは、ロジック自体がブラックボックスになりがちで、効果だけで議論されてしまい、システム任せでどんな商品が推奨されているか知らないケースもある。「実感がないマーケティングが横行している。本来、マーケティングは顧客を知ったうえで、顧客に合わせた施策を企画・実行するべきだ」と鈴村氏は指摘し、さらにその原因を「専門家でなければ使えないデータマイニング系の分析ツールがわかりづらくしている」と警告する。
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その点、現場で使えるデータマイニングを搭載したCRMツール 「カスタマーリングス」 では、顧客データと購買履歴を自動的に紐づけて管理し、ツリー構造で直感的に操作できるセグメンテーションを実現。どの商品とどの商品が一緒に買われる傾向があるのか?といった併売分析も、商品マップ機能で視覚的に理解でき、マーケティング感覚を養うのにも役立つ。さらにメール配信などのアクションまでワンストップで提供することで、セグメントに合わせた最適なコミュニケーションを行い、その結果を分析することで、セグメントの見直しや最適化を行っていくことができる。
顧客を育成するPDCAを回し、ビジネスを促進させる
データベース管理からセグメンテーション、そして施策の実行と結果の蓄積・分析までを一括でできると、それを重ねることでPDCAを回していくことができる。「それこそが施策の精度を向上させ、マーケティング効果を高め、さらにマーケターの顧客をつかむ肌感覚を養うことにつながります」と鈴村氏は強調する。
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特にカスタマーリングスは通販やEC企業、会員組織を運営する企業に多く導入されている。これらの企業の多くで、優良顧客の抽出や特別なアプローチをしたくても、その操作が煩雑なために着手できず、つい一斉配信メルマガばかりになりがちだという課題を抱えている。それを適切にセグメンテーションし、顧客の好みや購買額などに合わせたキャンペーンを案内したところ、あるアパレル通販企業では配信コンバージョン率が4.4倍にもなった。
その他、サプリメント「皇潤」を扱う株式会社エバーライフ(事例記事はこちら)、大手店舗検索・予約サイト運営企業などで、高い成果を上げているという。
「ここまで紹介したように、定量データと定性データをそれぞれ適切に“見える化”するツールを使いこなすことで、自社の持つデータやソーシャルデータから、まだまだ膨大な知見を得ることができます」と鈴村氏は強調する。ビッグデータを活かすことは、すなわち、データの可視化により顧客の姿を的確に捉え、ビジネスを促進することだと言えるだろう。
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