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「2025年の崖」をどう乗り越えるか?~その2~ 今回は、「データの民主化」というキーワードから当社のAIツール「Target Finder」についてご説明します。

2019年9月18日(水) サポート事務局 SS

日本の多くの会社では、データ分析に必要なデータ収集や加工は、情報システム(IT)部門が管理してきました。

 

 

またデータ分析に関しては、データサイエンティストのような専門性のある部署がその役割を担ってきました。

 

一方、社内のユーザー部門は、データの中身は把握しているもののITスキルに乏しいので、データ分析は専門部署に任せておけばいいや、といった考え方でした。

 

よって、現在でもまだ多くの会社では、情報システム部門やデータサイエンティストの部署に、データは囲い込まれているといっても過言ではありません。

 

しかしながら、データ量はすごい勢いで日々増加を続けています。もはや情報システム(IT)部門やデータサイエンティストの部署だけがデータを管理・分析する時代ではありません。

 

また、データの中身を把握している社内のユーザー部門が、データの管理やデータ分析を完全に人任せにしていたら、変化する市場環境への迅速な対応は困難となります。

 

経済産業省のレポートにも「2025年の崖」を乗り越えるためには、「既存システムのブラックボックス状態を解消し、データをフルに活用した本格的なDXを実行すること」と記載されています。

 

「特定の部署に囲い込まれているデータを、より多くのビジネスユーザーに開放する。」

 

この「データの民主化」こそが、「2025年の崖」を乗り越えるための大事なキーワードのひとつであるといえます。

 

より多くのビジネスユーザーが、データにアクセスし、データ分析を行えるようにする。

 

「データの民主化」のためには、データ分析の心理的なハードルを下げることが重要です。

 

当社のAIツール「Target Finder」は、専門知識や高度な操作方法を習得する必要はありません。

 

マウスを使った簡単操作でデータ分析ができます。

 

専門性のないビジネスユーザーでも、それぞれのアイデアでデータ分析活用を試みることができるというシンプルな操作性を目指してTarget Finderを開発しました。

 

あたかもワードやエクセルを使うように、専門知識やスキルの無い社員がTarget Finderを使ってサクサクとデータ分析をする。そんなオフィス風景は当たり前になることが、わたしたちの願いです。

 

是非一度、Target Finderの使いやすさを実際にお試しください。

 

 

 

 

いかがでしたでしょうか。ぜひこの機会に製品サイトをチェックしてみてください。

 

Target Finder製品サイトはこちら↓

https://www.tagc-solutions.com/product/target_finder/

 

また弊社では長年のビッグデータ分析とその結果のマーケティング戦略への活用実績があり、「Target Finder」を活用した分析・コンサルティングサービスや、テーマに応じて

さまざまな手法を組み合わせた分析・コンサルティングサービスも提供しています。業種別では金融、EC、小売など各業界でのコンサルティング実績がございますので、お気軽にご相談ください。

 

▼データアナリティクス&コンサルティングサイトはこちら↓

https://www.tagc-solutions.com/product/consulting/

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「2025年の崖」をどう乗り越えるか? 今回は、違った角度から当社のAIツール「Target Finder」の特徴についてご説明します。

2019年8月20日(火) サポート事務局 SS

突然ですが、「2025年の崖」という言葉をご存知ですか?

(既にご存知の方も多いと思いますが)

 

 

2025年の崖」は、経済産業省が20189月に公表したレポートで言及しているフレーズです。

「日本企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)の課題を克服できない場合、2025年以降最大12兆円/年の経済損失が生じる可能性がある」

経済産業省は、この事態を「2025年の崖」と呼んでいます。

 

このレポートには、「データを活用しきれず、市場の変化に対応してビジネスモデルを柔軟に変更することができないと、デジタル競争の敗者になる」という記載もあります。

実際に多くの企業様から、「慢性的な人手不足、働き方改革、社員のデータ分析スキル不足などにより、爆発的に増加するデータを活用しきれていない」との悩みをお聞きします。

 

重回帰分析、数量化Ⅰ類、判別分析、ロジスティック回帰分析、VARSVM、ランダムフォレスト・・・

 

確かに、データ分析手法は多すぎるので、社員の方に「データ分析」のスキルを習得してもらうのは大変です。

 

だからといって、膨大になるデータを放置はできない・・・

 

当社のAIツール「Target Finder」は、専門知識や高度な操作方法を習得する必要はありません。マウスを使った簡単操作で分析ができます。

 

データを放置せずに、データを活用【「要約」して「相関関係」を見て「因果関係」を探る】すべきではないでしょうか。

 

DXを本格的に展開するためのデータ分析の基盤として、まずはそのデータを「Target Finder」で分析してみてはいかがでしょうか?

 

 

いかがでしたでしょうか。ぜひこの機会に製品サイトをチェックしてみてください。

 

Target Finder製品サイトはこちら↓

https://www.tagc-solutions.com/product/target_finder/

また弊社では長年のビッグデータ分析とその結果のマーケティング戦略への活用実績があり、「Target Finder」を活用した分析・コンサルティングサービスや、テーマに応じてさまざまな手法を組み合わせた分析・コンサルティングサービスも提供しています。業種別では金融、EC、小売など各業界でのコンサルティング実績がございますので、お気軽にご相談ください。

 

▼データアナリティクス&コンサルティングサイトはこちら↓

https://www.tagc-solutions.com/product/consulting/

 

 

20189月に経済産業省の研究会が発表したレポートより抜粋

 

多くの経営者が、将来の成長、競争力強化のために、デジタル・トランスフォーメーション(=DX)の必要性について理解しているが、以下の課題を克服できていない

・既存システムが、事業部門ごとに構築されて、全社横断的なデータ活用ができなかったり、過剰なカスタマイズがなされているなどにより、複雑化・ブラックボックス化している

・経営者がDXを望んでも、現場サイドの抵抗も大きく、いかにDXを実行するかが課題となっている

この課題を克服できない場合、DXが実現できないのでなく、2025年以降、最大12兆円/年の経済損失が生じる可能性がある。

これを「2025年の崖」という。

 

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生活者の行動に即した広告配信を提供する位置情報Web広告プラットフォーム「Location Finder」とは?

2019年7月11日(木) サポート事務局 TI

今回のブログでは生活者の行動に即した広告配信を提供する位置情報Web広告プラットフォーム「Location Finder」をご紹介いたします。

 

■スマホ時代での生活者とのコミュニケーション

 

 

ほとんどの人がスマートフォンを持っている今の日本では、スマートフォンを介したオンライン上での広告配信は生活者との接点づくりという点で必要不可欠です。

家ではスマートフォンを片手にTVをながら見する、通勤・通学の場面では電車の中でスマートフォンをつかってニュースをチェックする、SNSをチェックする、アプリケーションをつかって漫画を読む、移動中であれば電車の乗り換え情報をアプリで調べるなど、生活の中でスマートフォンを使用する時間が長くなっています。

 

生活者のスマートフォン利用が長時間化したこともあり、広告主よりオフラインでの広告が「見られているのか」とご不安の声をいただくことや、スマートフォン・タブレットなどで新聞を購読するケースが増えたため「折込チラシが届きにくくなったのでは」と疑問の声をいただくことがございます。

 

もちろんマス広告は幅広い世代にアピールできる面としては絶大な効果があり、OOH(Out Of Home media)の中でも、例えば交通広告は到達力、反復訴求など、優れた点があります。折込チラシも一定の層、地域に対しては有効な手段です。

 

しかし生活者との接触時間という点で優れているスマートフォンへの広告配信は、さらに生活者との接点を深めることを可能にします。

また生活者の属性や関心に沿った広告配信ができれば、広告主にとっても、生活者にとってもより効果的な広告となります。

 

■Location Finderのご紹介

 

今回ご紹介する位置情報Web広告プラットフォーム「Location Finder」は、スマートフォンへの広告配信だけではなく、生活者の位置情報を組み合わせた位置情報Web広告プラットフォームです。

 

 

位置情報を組み合わせることにより、生活者の興味関心、居住地、ライフスタイルを類推

・分析した後、セグメントを作成したうえで広告配信が可能となるので、ターゲット層にしぼった効率的な広告配信が可能となります。

例えば、位置情報によって、ある地域の高校に平日長時間いるケースは高校生だと類推できます。例えば、高校生と類推されたセグメントに対し集中して学習塾の広告を配信するなど、ターゲットを類推しセグメント化することにより、より広告の到達率を高めることができます。

 

また「Location Finder」では、広告メニューとして新聞の購読率を町丁目レベルまで推定することが出来ます。新聞購読率の低い町丁目に「Location Finder」から広告をうつことにより折込チラシがどうしても到達しにくい層へのアピールが可能です。

 

それだけでなく、折込チラシと連動したコンテンツを配信することで、折込チラシへの注目度を高めることが出来ます。

 

このように「Location Finder」を用いることでターゲット層に応じた広告配信や、他の施策との相乗効果を得ることが可能となり、より広告の到達率を高めることができるのです。

 

■スマホ広告×OOHでの広告連携

 

 

上記では、「Location Finder」によるターゲット層にしぼった広告配信をご紹介いたしましたが、生活者が日常で繰り返し接触する機会の多い、駅や電車の中でOOHと組み合わせた広告配信をすることにより、到達率をさらに高めることも可能です。

例えば、学生をターゲットにした広告配信を行いたい場合は、学生が利用する駅や電車の中でのOOHで広告をうち、さらに「Location Finder」の機能を利用し、駅や電車の中にいた学生のスマートフォンに対して広告を配信することで反復訴求を促すことができるのです。

 

いかがでしたでしょうか。ぜひこの機会に製品サイトをチェックしてみてください。

Location Finder製品サイトはこちら↓

https://www.tagc-solutions.com/product/location_finder/

 

またご興味をお持ちいただいた方、詳細についてお聞きされたい方など、お気軽にお問合せくださいませ。

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「Target Finder®」を活用した、販促効率アップ事例 第2弾

2019年6月13日(木) サポート事務局 HK

前回のブログに引き続き、当社のAIツール「Target Finder®」を使った事例を紹介いたします。

 

 

 

サービス業のB社様は、既に自社サービスを購入・利用されている方の他に、メールマガジンに登録しただけの方々のリストをお持ちでした。すでにサービスを購入・利用されていれば、それに合わせたメールマガジンを送付することができますが、具体的にどのサービスに興味があるのか、はっきりつかむことはできませんでした。そのため、購入・利用履歴のない方には、一括で同じ内容のメールマガジンを配信していましたが、時期によっては配信が集中してしまい、開封率の低下やオプトアウト(配信停止)につながることもありました。

 

そこで数十回分のメールマガジンの配信/開封履歴を基に「Target Finder®」で開封したメールマガジンのタイプ分け(クラスタ化)を行いました。用いたのは「登録ID」と「開封したメールマガジンのタイトル」の2つだけです。

結果を見てみると、「セールなどのお得情報にばかり反応するクラスタ」がいたり、「お役立ち情報についてよく開ける方」がいたり、「特定のサービス(商品)に関するメールをよく開ける方」などのパターンが見えてきました。結果を受けて、クラスタに合わせてタイトルを変えたり、送るメールを選別したりすることで、メールマガジンの開封率の向上ができたのです。

 

整理しますと、下記のステップになります。

 

1.メールマガジンに登録会員の数十回分の開封/未開封情報を「Target Finder®」を用いてクラスタ化

 

2.開封パターンをタイプ分け(クラスタ化)

 

3.クラスタごとに、どのような対応が必要かを整理

 

4.クラスタごとにメールマガジンのタイトルを変更して配信 もしくは配信/未配信の選定

 

5.効果検証

 

このように「メールマガジンの開封/未開封」という情報だけしかないところから、「顧客がメルマガに求める興味・関心」を見つけ出したことで、その方たちに合わせたアプローチが可能になり、開封率の向上という効果を得ることができたのです。

 

次回は生活者の行動に即した広告配信を提供する位置情報Web広告プラットフォーム「Location Finder」についてご紹介いたします。

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「Target Finder®」を活用した、販促効率アップ事例

2019年5月16日(木) サポート事務局 HK

これまでのブログでは当社のAIツール「Target Finder®」の特長について紹介してまいりましたが、今回は実際に「Target Finder®」を使ってDMの効率アップを実現した事例を紹介いたします。

 

小売業のA社様は、日ごろからID-POSを活用して顧客分析をされていました。それまで販売促進の対象者は、過去の利用履歴の上位の方だったり、しばらく来店していない方だったり、その時々の課題に応じて選定し、DM(はがきや封書)を送付していました。私どもにご相談をいただいた際のテーマは、「化粧品カテゴリーの購入者数を伸ばしたい」というものでした。

今までのデータ分析では、大きく分けると「化粧品を(自社店舗で)買っている人」「買ったことがない人」の2区分で、さらに買った人の中を購入金額によってランク分けをしていました。しかし、それはあくまでも化粧品の既存顧客の中の分析で、化粧品の新しい顧客獲得=頭数を増やすこととは別のものでした。また過去には、買ったことがない人の中からその他の利用金額などの条件で抽出してDMを送ったことはありましたが、来店購入率は低く、満足のいくものではありませんでした。

 

そこで1年分のID-POSを基に「Target Finder®」で購買のタイプ分け(クラスタ化)を行い、「化粧品をよく買うクラスタ」を特定しました。化粧品をよく買うクラスタは、他に婦人服やバッグ、靴などを買う方で、平日の夜や土日によく来店される方々でした。これらの買い物内容や来店タイミングから、OLの方が多いと推察できました。そして、化粧品をよく買う方と似たような買い物をしているのに、まだ自社店舗では化粧品を買ったことがない方が特定できましたので、DM送付対象者に選定しました。このやり方で複数回、時期を変えてDM発送をしたのですが、従来のやり方に比べて513倍の効果(来店購入率)が得られ、A社様にはたいへん喜んでいただきました。

 

整理しますと、下記のステップになります。

 

1.全顧客の1年分のデータを「Target Finder®」を用いてクラスタ化

 

2.化粧品をよく買うクラスタを特定

 

3.化粧品をよく買う人と同じクラスタの中に分類されているが、まだ化粧品を買っていない人を特定

 

4.3で特定した人の中からDM配送先を選定

 

5.複数回に分けて化粧品フェアのご案内はがきを送付(インセンティブなし)

 

6.効果検証

 

このように「Target Finder®」を用いることで、お客様の買い物傾向から見込客を見つけ出し、その方たちにアプローチすれば、DMの効果・効率を劇的に向上することができるのです。

 

次回も、AIツール「Target Finder®」の導入事例についてお話いたします。

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