売上に直結させることができるツールを開発したい

　昨今、One to Oneコミュニケーションやクロスチャネルマーケティングへの取り組みを背景に、それらを実現するツールとして“キャンペーンマネジメントシステム（CMS）”への注目が高まっている。CMSは海外製品が多いが、日本の商習慣やマーケティング現場の声を反映して開発された純国産のキャンペーン管理ツールが「Aimstar（エイムスター）」だ。その開発は、スプリームシステムコンサルティング株式会社 代表取締役 佐久間卓哉氏の苦い経験がきっかけになっているという。

　「かなり昔になりますが、私の前職はコンサルタントで、お客さまが分析した内容の要件定義からシステム構築までを行ってきました。データウェアハウスのスキーマのモデル化や、ビジネスインテリジェンス（BI）関連のOLAPおよびマイニングのツール導入などを担当していました。当時、OLAPやマイニングでさえ、“分析機能”というのは単に分類や集計にすぎず、売上や利益にダイレクトに貢献できるものには程遠いものでした。BIツールで分析ばかりしていましたが、役員から『お勉強ばかりしてないで！』というお叱りをいただいたことも。それに反省したことが開発のきっかけとなりました」

　同社を起業してからは、ITコンサルティング業務を行う傍らで、「売上と利益をアップさせるためのアプリケーションをつくりたい」と、Aimstarの開発をスタート。これまでユーザーに委ねていた“ビジネスで結果を出す”というフェーズもアプリケーション化するために、仮説検証やマイニングなどの分析機能を充実させるだけでなく、DBマーケティングとしての業務機能も開発していった。「今では通販企業などダイレクトマーケティングで必要な機能の多くを開発してしまった感じですね」と、佐久間氏はAimstarの多機能さを語る。

初心者でも扱えるノウハウのつまった豊富な分析テンプレート

　ただし、機能がたくさんあったとしても、実際に使いこなせなければ意味がない。統計分析の初心者のマーケターでも、手軽に使えるというのがAimstarの大きな特長の一つだ。

　例えば「Webからのサンプル購入で、本商品購入した人の数」「商品の購入間隔」「定期コース別のリピート状況」など、マーケターが見たいKPIが、分析スキルがなくてもすぐに利用できるように80種類以上もの豊富な分析テンプレートが搭載されている。

　「かつてユーザーの要望を多く取り入れた結果、機能は豊富になり、分析上級者には好評だった一方で、初心者には小難しいツールになってしまいました。そこで、分析画面とフローチャートの活用でGUIを大幅に変更し、複雑な機能を簡易に表現することで大幅に改善しました。その結果、初心者にも使いやすくなり、評価が一気に高まって導入数が3倍くらいに伸びました。統計解析などの専門知識がなくても、SQLの知識がなくても、かつシステム部門のサポートがなくても、マーケター自身で使え、売上に直結しやすくなる点がAimstarの大きな魅力です」

高度なキャンペーン管理機能も、使いこなせる

　では次に、キャンペーン管理ツールの要である、キャンペーン管理機能を見ていこう。

　分析の結果、例えば「離脱傾向にある顧客」といった施策対象が明確になったら、そのままシームレスにその対象セグメントに属する顧客をリスト抽出し、キャンペーン登録へとつなげていく。セグメントやキャンペーンごとに効果検証をすることも可能だ。また、キャンペーンの配信制御や自動調整ができることも大きなメリットだ。

　「顧客の購買状況に応じた細かなキャンペーンを作成していくと、特定の顧客に対してキャンペーンが過剰に届いてしまう危険性があります。その偏りを避けるために、複数キャンペーンの対象になった場合に優先するキャンペーンを自動で調整します。それをふまえて、顧客ごとにキャンペーン数を制限したり、キャンペーンごとに実施数を自動調整したりできるのです」

　また、キャンペーンを行うにあたって、条件の変更・追加をするときも、データ項目の変更・追加をするときも、DBやSQL、統計解析などの専門知識は不要で、システム部門に頼まなくても、マーケターが自らの画面上の設定で修正できる。

顧客を知っているマーケターの声を取り入れてきた国産ツール

　「Aimstar」は国産の自社開発製品だからこそ、日本の商習慣やマーケティング現場の実情に合わせて開発されており、顧客を知っているマーケターが直接使え、自ら分析・ターゲティング・キャンペーン施策を設定できることで売上アップにつなげていく。また、導入して終わりではなく、売上アップという結果が出るように、サポート体制も充実している。

　「Aimstarの開発にあたっては、小売業や通販のユーザーのリアルな業務に入り込み、詳細まできちんと知った上で、必要な機能を追加してきました。もちろん、ユーザーのリクエストもどんどん取り入れていますので、弊社はダイレクトマーケティングの業務知識が豊富です。導入後も定着化フェーズでの売上アップまでの支援まで、自ずと一貫して支援することが多いです。」

オムニチャネル時代の顧客コミュニケーションの最適化のために

　そんなAimstarは、先日大幅リニューアルした（Ver.6）。何が変わるかというと、WEB・店舗・顧客情報などを統合して、顧客行動プロセスを浮かび上がらせる横断的な分析を行うオムニチャネル施策を実現する機能を搭載したという。

　また、WEBアクセスログと各種データを活用し、それぞれの顧客育成段階に合わせて、顧客を育成する「リードナーチャリング」や、様々なデータの中からマーケターの仮説発見を後押しする「データマイニング」の機能など、結果を出すキャンペーン管理ツールとしての機能をより充実させている。

　さらに、DMP、DSPと連携することにより既存顧客とのコミュニケーションチャネルとしてWEB広告媒体を利用したり、既存優良顧客と似た属性を持つ見込み顧客にターゲティング広告を出稿したりする施策も可能になったという。

最適化・自動化に向けた未来へ

　現在Aimstarは、ベルーナや爽快ドラッグなど、ダイレクトマーケティングの大手や伸びている企業を始め、様々な業界で導入されている。「その結果、キャンペーンの反応率が導入前よりも3倍に増えたり、またカタログ発行部数を減らしたにもかかわらず、前年比売上110％に向上したお客さまも。さらには業務面においてもデータ抽出からレポート作成までの時間が80％も削減した成功事例もあり、ユーザー企業の利益向上に貢献できるようになりました」と佐久間氏は語る。

　今後については、過去の購買データや分析データをもとにした、売上予測やキャンペーン効果予測のオプション機能を今年中に追加していく予定だという。「具体的には、例えばディスカウントですね。“100円値引きします”というキャンペーン施策をどのセグメントにどう実施すると、購買確率がどう変化したかというデータを蓄積します。それによって、今後その施策をすると、いくら売上が上がって、その結果、粗利がいくらになるかを予測する機能で、既に取得した特許をベースにしています。

　また、弊社の顧客動線分析サービス「Platz（プラッツ）」との連携も始めます。これは、顧客の動線をリアルタイムで可視化して、動線分析や不審者監視などができる機能で、オムニチャネルアプローチやO2Oキャンペーンなどで活用できます」

　佐久間氏は20代の頃、人工知能の国家プロジェクトでPrologを使った最適化に関する業務に携わっており、その若いときの経験が、今の目標の「最適化」につながっているという。

　「分析というのはとても難しくて、昨今注目されているデータサイエンティストといっても、分析を指揮する人・担当する人の業務知識と数学的能力に依存し、こなせる量に限度があります。24時間正確に働ける機械と違って、人間は間違うこともあるし、睡眠や休憩も必要です。だから今後は、それがアプリケーションになって自動化されていくと思います。Aimstarにおいても、最適化の機能を着実に実現させていきたいですね」