自社に眠るビッグデータ活用は幻想か現実か?データ活用にまつわるコストを見極めるためにできること。

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2021年3月5日(金)  サポート事務局 HT

企業において日々蓄積される膨大なビッグデータの活用が叫ばれて久しく、実際に活用がビジネスに成果をもたらした事例もたくさん発表されています。

しかし“成功事例”はその多くが概念的であったり、複雑なシステム図で表現されていたりと理解しにくいところが多く、理想的なことが書かれているように見えて自社のビジネスにどのように活かせるかがイメージし難いという声も多く聞かれます。

そこで、実績がありそうな、自社の業態に強そうなソリューションベンダーやコンサルタントの提案を受けることから始めることが多いと思いますが、“答え”はみつかるでしょうか?

 

 

 

多くのベンダーやコンサルの提案は理想形であることを理解する

世の中にはデジタル化の恩恵を受けた様々なデータが存在し、散在しています。

どれも魅力的な文言で彩られたデータで、またそれらを魔法のように繋げ、さらに自社データを連携させることで素晴らしい成果につながるかに見えるソリューションもまた多く存在しています。

もちろん、これらは誇大広告ではなく、実際に成果を上げているソリューションや3rdPartyデータもたくさん存在しています。

しかし、実際にご自身がそのような検討の立場に置かれると、

・プランニングだけで、あるいは初期の自社データの分析だけで膨大なコストと時間が必要

・ソリューションに投入するためのデータの整理が必要

・一つだけでなく多くのソリューションの組み合わせが必要

KGI/KPIの設定が見えないままプロジェクトを進めなくてはならない

・取り組みの最中にも他の魅力的なソリューションが紹介される

このようなことが日々起きて迷いが生じるなど悩みは尽きません。

最終的には、ソリューション導入だけでなく、その運用にも膨大なコストが必要であることがわかり、大きな決断を迫られることになるのではないでしょうか。

皆さんの企業を取り巻くベンダーやコンサルタントは優秀な方も多いのですが、

最新のテクノロジーを搭載したソリューションを引っ提げた理想形をベースに提案していくケースが多く、それがこのような結果を招いている一因と言えるでしょう。

 

マーケティングコストをふんだんに持っていそうな企業も例外ではない

私どものクライアントには様々なマーケティングサイズの企業があります。

マーケティングサイズとマーケティングコストは絶対値として比例することは多いですが、

コストサイズが大きいからといって、ソリューション導入について鷹揚かというと決してそうではありません。

どのような企業でも、今までに効果を上げてきた施策を中心に予算が組まれているため、

自社データを活用するという新しい取り組み、それも成果にどれくらいつながっていくか実績のないことに対する投資には非常に厳しい姿勢で臨まれています。

多くの企業の担当者が、『理想形のマーケティングDXプラン』と『自社内での成果獲得への期待』の板挟みになっていることも珍しいことではないのです。

このような板挟みの状態を脱し、本来の目的を実現していくために必要なこと、

それは大きなプロジェクトに臨む前に、まず自社のビジネスの現状をデータから可視化することです。

 

自社のビッグデータから何がわかるかを知ることが第1

一般的に新しいビッグデータ解析システムなどを導入しようとしたときには、

・目的とする売り上げ拡大や顧客数の増大などの目標を設定し、

・そのために顧客の行動を把握するためのソリューション設計

・アウトプットとしての施策設計とそのためのソリューション設計

を行っていく流れを踏むことが多いと思います。

ここでの課題は自社のビッグデータそのものを、目的設定の前に分析してみるというケースが非常に少ないということだといえます。

これは事前にコストがかかる、時間がかかるなど特に膨大なトランザクションデータを有する企業では、気軽に前分析を、、、というわけにはいかないという事情があるようです。

 

課題と申し上げたのは、自社データを前分析しておくことと、しないことではその後のソリューション設計に大きな違いを生む可能性があるからです。

当社の分析指標では、事前分析において

・トランザクションデータの属性分析

・購買行動などのペルソナ設定

・アップセル/クロスセル分析

・アップセル/クロスセルにおけるレコメンド商材予測分析

・顧客のランク付け

などを行いますが、事前にこれらの内容を企業側で把握しておくことで、KPIKGIの設定ができるということになります。

例えば、クロスセル/アップセルの対象商品/サービスが明確化し、売り上げ向上の数値を伴った目標化も可能になります。

これは、マーケティングDXに掛けるコスト規模の想定にもつながります。

このような前分析を行わない場合、多くのことを想定した数値などを前提に取り組みが進むことにつながり、最終的に『思っていたものと違う!』という結果につながりかねないのです。

特に多く聞かれる失敗例としては、

『機能満載で素晴らしいシステムができたけど、継続的に使いこなせていない機能がたくさんある』ということです。

事前に、可視化できていることが多くあればあるほど、必要な機能も絞り込むことができるためこのような失敗も減らしていくことができるでしょう。

 

そうは言っても、自社のビッグデータ分析にもコストと時間がかかる?

前分析といっても、膨大なデータを分析するには仮説立てから、分析の準備、解釈まで半年以上かかると言われた、それでは計画が進まない、、、という声が聞こえてきそうです。

前分析において非常に重要なのは、

“仮説の設定なしに行う”

“今のデータをそのまま分析できる”

ということです。

弊社では、これを産業技術総合研究所の知財を活用したAI技術で可能にしました。

まさに、

“事前の仮説設定不要”

ID+トランザクションデータであればあらゆるデータを分析可能”

“データのクラスタリング、パターン分析は自動化”

“レコメンド商材/サービスの抽出の自動化”

を実現しているため、非常にスピーディーに分析ができます。

 

たった数千件でも人的分析は不可能な時代!

デジタル技術の発達と、市場の加速度的変化、個人の嗜好の多様化などデータマーケティングに期待されることは多くなってきています。

これは変化速度に対応することがビジネスの命題となっているからで、自社のデータを活用してビジネスのさらなる発展に寄与させることへの渇望につながっています。

多くの企業が、データマーケティングによる成果獲得を目指して取り組まれていると思いますが、難解且つ少なくない投資が必要なこの取り組みを本格化する前に、できることはあるのです。

 

ターゲットを可視化するKPOサービス

当社では、POSデータ、アクセスログ、メディアデータなどID+トランザクションデータであれば様々なデータを自動セグメントする人工知能”Target Finder”を産業技術総合研究所と共同開発しました。

この“Target Finder”を活用いただくことにより先に示した顧客の把握を行い『予測精度の向上』『恒常的分析のスピード化』を実現します。

また、このようなAIツールを使いこなしていくためにデータマーケティングのコンサルティング、データサイエンティストによるデータ分析など様々な企業の持つ課題解決に向けたKPO ( Knowledge Process Outsourcing  ) サービスを多数用意しております。

企業にとって“宝”といわれて久しいデータをまずは簡易に分析するところからお手伝いをさせていただきます。

 

3月申込 5社限定企画:“Target Finder” SaaS型 1ID=9万円/

Target Finder” SaaS型 は1か月単位でご利用になれます。

この機会にAIツール“Target Finder” SaaS型で自社データの簡易分析をしてみませんか?

仮説がいらず専門知識なしで見込顧客を発見することが可能です。

以下のサイトのお問合せからフォームに入力してお申し込みください。

Target Finder® とは?

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

 

当社ではツールの提供と合わせ、データ活用のコンサルも承っております。

<取り組み事例>

・約200万人の会員分析の事例:コンサル費用概算300万円

BtoCの購買履歴を年次ごとに、単年度の動向だけでなく経年変化も合わせて分析。その後データの解釈によるペルソナ設定、顧客ランク付けなどを

1ヶ月で提供。

※その他の事例では会員数:数千~数百万人まで分析実績あり。

▼当社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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