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ビジネス成果を最小コストで最大化するために、ブレインパッドが語るデータ活用最新事例

「アクションにつながる分析」でLTVを最大化

 データ活用におけるキーワードの三つ目「アクションにつながる分析」とは、冒頭で解説された「ビジネス成果を上げるためのサイクルに分析を組み込む」点に関連している。柴田氏は、「分析の目的には、セグメント定義を決定するためと、マーケティング施策の精度向上のための2つがあります」と語る。これらを見極めて取り組むことが、より効果を得るポイントだ。

 セグメント定義を決定するための分析は、リレーションシップマネジメントに大きく寄与する。例えば定期購入メインの通販商材の場合、リピーターにインセンティブを付与することでLTV向上に大きな効果が見込めるが、果たして何回目のリピートから「優良顧客」と定義し優遇すれば効果が最大化するのかは、商材によってまったく異なる。この見極めに、データ分析が活かせるのだ。

 「分析によって、最適なセグメントとアプローチを明らかにすることができます。初回購入へ背中を押す、2・3回目のリピートを促すなどの各段階をつなぎ、スムーズに次のステップへ進んでもらうことも可能です」(柴田氏)

 そして「マーケティング施策の精度向上」とは言葉の通りだが、柴田氏は「顧客属性と購買履歴にWeb行動履歴を加えること、さらにオンラインデータをDMやカタログ送付といったオフラインへも活用することが発展のカギ」と指摘する。

人工知能、機械学習……「最新技術」でマーケティングを進化

 最後のキーワードは「最新技術」。データ分析の領域も、他のデジタル領域と同様に技術の進化が著しい。ブレインパッドでは、同社のツールを導入する企業とも協業しながら、常に新しい取り組みを模索している。

 例えばビジネス情報サイト「ダイヤモンド・オンライン」では、「Rtoaster」を導入したユーザー分析と最適なコンテンツ表示に加えて、非構造化データ扱いとなる個別記事の解析も行っている。膨大にある記事を機械でクローリングし、自然言語処理エンジンで解析することで、個別記事にタグを付ける。それによって、ユーザーへのより正確なレコメンドが可能になり、得られたアクションデータをまた異なるチャネルでのレコメンドにも活用するという仕組みだ。

 言語処理エンジンのこうした活用は、人工知能や機械学習などに強い技術基盤を有するMynd(マインド)株式会社が今年ブレインパッドの傘下となったことでさらに強化されている。今後、ともにサービス機能拡充を図っていくという。ほかにも、Yahoo! DMPをはじめとする他社DMPとの連携にも積極的だ。

 「外部データを含めた複数の種類のデータを組み合わせ、オンライン・オフラインを問わずひとりの人に一貫した対応ができるようになれば、既存のビジネスが大きく拡大します」と柴田氏。その実現に向け、ブレインパッドでは単なるツール提供に留まらず、外部協業という形で企業のビジネス支援を続けていく意向だ。

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この記事の著者

高島 知子(タカシマ トモコ)

 フリー編集者・ライター。主にビジネス系で活動(仕事をWEBにまとめています、詳細はこちらから)。関心領域は企業のコミュニケーション活動、個人の働き方など。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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