東急エージェンシーのデータマーケティングソリューション

人間の性格は、５つに分けられるそうです。※注１　あなたの性格は、「開放的」ですか？もしくは「外向性」？「勤勉性」？

別の研究発表では、人の性格を４つの分類に分けることに成功したとのこと。※注２　　　　あなたの性格は、「平均的」「おとなしい」「模範的」「自己中心的」という４つのクラスタの中で、どのクラスタに当てはまりますか？

もし私がその質問を受けたら、答えに窮します。「自分の性格は、〇〇クラスタに該当する」とはっきりと答えることができる人の方が少ないのではないでしょうか？そもそも、人の性格は１つのクラスタに収まるほど単純なものではないと思います。

しかしながらマーケティングの世界では歴史的に、お客様を1つのクラスタだけに分類してしまおうという発想でした。それも、すべてのお客様に合わせて個別で施策を展開することは難しいから、出来るだけ最小限のクラスタ数に絞ろうとしていました。

そうしますと当然ながら、同じクラスタのお客様は一様にみな同じニーズがあるとみなして、違うクラスタのお客様はそれとは違うと考えるマーケティング戦略になります。

当社のAIツール「Target Finder」は、ソフトクラスタリングという手法を採用しています。ソフトクラスタリングとは、１つの要素が複数のクラスタにまたがって所属することができるというクラスタリング手法です。

先程の例で言いますと、「私は、普段は“おとなしい”性格ですが、時として“自己中心的”な性格です」といった分類が可能です。

またソフトクラスタリングでは、各要素はその所属クラスタの所属度合いが確率で計算されます（所属確率）。ですから「私は、“おとなしい“性格のクラスタに55%の確率で所属しますが、”自己中心的“なクラスタリングにも45%所属しています」といった具合に分類されるのです。

ソフトクラスタリング手法の方が、自然な分類として表現されていると言えるのではないでしょうか？

注１：Big Five（特性５因子モデル）

注２：Northwestern University

※「Target Finder」の分析例

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/

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↓

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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/

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2018年9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、VAR、SVM、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↓

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※2018年9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。

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。

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。