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御社のブランドサイト、本当に来訪してほしいお客様がサイトにきてますか?

2020年9月29日(火) サポート事務局 SS

「ブランドサイトに来たお客様は、そのブランドに何を期待しているのか?」

「ブランドサイトに来たお客様に、理想とするブランドイメージを感じてもらっているか?」

ブランドサイトのKPI達成のためには、精緻なブランドサイト設計、継続的なブランドサイトの計測と改良の努力が欠かせません。

 

 

 

一方で、IT技術の進化やSNSの普及によって、お客様の情報収集の方法は多様化しています。お客様は何回か検索を繰り返した後にサイトにいらっしゃいます。競合商品のブランドサイトを複数比較して、サイトに来られます。SNSでブランドの評判を調べた後に、ブランドサイトに来るお客様もいらっしゃいます。

 

このように世の中の情報収集の仕方が劇的に変化して、お客様のニーズが複雑化、多様化してくると、「時代に合ったブランドサイトはどうあるべきか」を考えることは、ますます重要になってきます。

 

でも、ちょっと待ってください。

 

その前にお聞きしたいのですが、「御社のブランドサイト、そもそも本当に来てほしいお客様に来訪してもらってますか?」。

 

もしかしたら、本当に来てほしいお客様にはスルーされて、御社のターゲットではない方がたくさんサイトに来ているのかもしれません。サイトを設計した際のターゲットとは違う層の方だけでブランドサイトが賑わっているとすると、せっかくの精緻なサイト設計も水の泡と化してしまいます。

 

当社には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、クライアントの皆さまの課題解決に向けたKPO ( Knowledge Process Outsourcing  ) サービスを多数ご用意しております。そのKPOサービスメニューのひとつに、「ブランドサイト解析」がございます。

 

当社はサイトのアクセスログを分析して、どのようなお客様がサイトに来訪されているのかを解析いたします。また、そのお客様が「ブランドサイト上で、そのブランドに何を求めているか?」に関しても、解析してご報告いたします。

 

□ブランドサイト解析レポート(例)

 

 

 

 

その後も、定期的にブランドサイト解析を弊社がお手伝いすることで、サイトに来てほしいターゲットに来訪してもらう戦略をご提案することができます。

 

SNSとブランドサイトの両輪をどのように廻していくか」。

特に、多岐にわたるブランドサイトをお持ちの会社様からのお問い合わせもお待ちしております。

 

▼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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コロナ禍で何かと大変ですが、「やってみたら、意外とよかった」「思っていたより、便利だった」という発見もありますよね。

2020年7月30日(木) サポート事務局 SS

新型コロナウイルスの感染拡大により、身の回りの状況が目まぐるしく変わっています。慣れないことばかりで本当に大変ですが、そんな中でも「思っていたより、便利だった」と思うこと、結構ありませんか?

 

 

お札を触るのを避けるために初めてキャッシュレスでのショッピングを体験してみたら、意外に簡単だった。キャッシュレスは購買履歴が簡単に確認できるので、お金の管理が楽になった。

お買い物は毎日行くのが当たり前だったが、スーパーの混雑が怖いので試しに宅配サービスを契約してみたら、献立の素材となる食材がまとめて配送されてくるのでとても便利。献立のレシピもついてきた。

ステイホーム中はお墓参りにも行けないので、試しにお墓参り代行サービスをお願いしたら、墓参のモニター写真がきちんと送られてきて気持ちが安らいだ。ついでにお墓掃除もお願いできたから助かった、などの声を耳にします。

 

通信環境やルールが整わないうちに無理やり開始させられたテレワーク。オンライン会議では意外にしっかりと議論ができた。

自宅には高性能のプリンターがないから仕事にならないだろうと思っていたが、それなりに仕事を廻せた。何よりも、テレワークで長い時間をかけて通勤する必要がなくなったから体調も良い。

流行の「オンライン飲み会」は、誘われたので試しに参加してみると、会話が弾み、お酒も進んでとても楽しかった。といった「やってみたら、意外とよかった」といった体験談をよく耳にします。

 

 

 

テレワークがより快適になる代行サービスもたくさんあります。例えば、テレワークには欠かせないデリバリーサービス。テレワーク中であっても、お昼になったらおいしいランチを楽しみたいですよね。例の大きなバックを背負った多くの自転車配達員が、今日も元気に疾走しています。

最近は、出張の代行サービスだってあります。国内出張はもちろん、海外出張であっても、現地視察やサンプルの買い付け、商談に至るまでオンライン中継を通じて代行してくれるそうです。出張もテレワークでできる時代になりました。

 

テレワークが快適に、効率良くできる代行サービスは、当社にもございます。このブログでもたびたびご紹介してきましたが、当社には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、クライアントの皆さまの課題解決に向けたKPO( Knowledge Process Outsourcing )サービスをご用意しております。

ビッグデータを分析して経営課題解決の参考にする際には、データのクレンジング、形態素解析などの前処理、異常値データのチェック、不要データの削除などのデータ加工やプログラミング言語によるデータ処理など、結構な手間がかかります。また、クロス集計の掛け合わせ方などはスキルと経験が必要であり、マニュアル化が難しいこのような知的作業を当社がお手伝いしております。

  ※データ量、解析内容によって、料金は変わります。詳細は、お問い合わせ頂けますと幸いです。

 

 

企業を取り巻く環境が劇的に変化している不確実なコロナ時代。経営課題に対して精度の高い判断をするために、御社が保有されているビッグデータの重要性はますます高まっています。

テレワーク開始という、これまで以上に容易に外部とアウトソーシングがしやすいこの機会に是非、当社のKPOサービスをお試しください。テレワーク業務での生産性が上がって、「任せてみたら、意外とよかった」とのご評価をいただけるチャンスをお待ちしております。

 

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大人の学び直し(リカレント教育)が大人気です。でも、どうせなら学び直さないで済むのが一番良いですよね。

2020年5月28日(木) サポート事務局 SS

「もう一度、勉強がしたい!」「苦手だったあの科目にチャレンジしたい!」「基礎からやり直したい!」

 

 

もうすでに社会に出た人が勉強をやり直すことを、リカレント教育(大人の学び直し)といいます。

子供の時にできなかったこと、挫折しちゃった科目に再度挑戦することはとても良いことです。カッコ良く見えます。高齢化社会になって、ますますリカレント教育がもてはやされています。

 

でも、ちょっと待ってください。子供時代に勉強が嫌いにならなかったら、そもそもリカレント教育を受ける必要はありません。「自分が若い時に、あの科目が得意科目だったらな~」と思っている人は少なくないと思います。

もしかしたらその苦手科目のせいで、失恋しちゃった、希望する会社に入れなかった、やりたい仕事に就けなかった、出世ができなかった等、その後の人生に影響が出てしまったのかもしれません。

 

いったいなぜ、勉強が嫌いになってしまったのでしょうか?家庭環境や金銭的な事情で、勉強が嫌いになった人もいるでしょう。ですが勉強にやる気が起きなかったのは、別の原因があったのかもしれません。

「勉強をする」と聞くと、どんなイメージを思い浮かべますか?

先生が教壇で授業をして、あなたは一方的に先生のお話を聞くだけ。教科書は最初のページから順番通りに学習しなければならない。その後はひたすら、机に向かって問題集を解いていく。挙句の果てには、偏差値という1つの物差しだけで生徒は判断される。

画一的な勉強の仕方が自分に合っているという一部の人を除いて、それではみんなやる気をなくします。勉強の仕方が限定されているので、勉強への苦手意識が生まれやすくなっているのです。

 

当社のデータマーケティングでは、大量の学習の記録をもとにベイジアンネットワークという分析モデルを用いてその因果関係を明らかにする取り組みを行っています。どのような学習カリキュラムが、その人の理解と結びついているかという因果関係が見えるのです。ですから、ベイジアンネットワークというAIエンジンを使えば、その人に合った学習カリキュラムをリコメンドできます。

 

テキストを頭から順番通りに学習することが自分にあっている人には、教科書通りのカリキュラムをリコメンド。勉強につまずくところが同じクラスタに所属する人には、テキストとは違う順番で勉強することをリコメンドする。10人生徒がいれば、その10人にあったそれぞれのカリキュラムがあるはずです。

 

学校の勉強だけではなく、難関な資格試験の勉強、はたまたゲームの攻略まで。大量の学習データを分析して因果関係を明らかにできるAIリコメンドは、パソコンやスマホの普及によってあなたを後押ししてくれます。自分のペースで効率的に楽しく学ぶことができるのです。

 

当社のデータマーケティングによるリコメンドで、画一的なカリキュラムではない、その人に合ったカリキュラムを提供する。そのことで勉強が好きになり、子供も大人もその人の持っている可能性を広げていきたい。

苦手だった科目を学び直したい!難解な資格試験に合格したい!好きなゲームを攻略したい!というさまざまな挑戦をバックアップ。当社のデータマーケティングは、そのようなこともやっています。

 

いかがでしたでしょうか?

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下手な鉄砲も・・・働き方改革で・・・数発しか撃てません!

2020年3月31日(火) サポート事務局 SS

「営業は足で稼ぐもの!靴をすり減らしてなんぼ!」

日本のビジネスでは伝統的に、営業という仕事は「汗と涙」「義理と人情」「武勇伝」という熱血ストーリーによって神格化されてきました。特にB to B の営業では、「下手な鉄砲も数撃ちゃ当たる!」との突撃ラッパのようなスローガンのもとで、ルート営業、紹介営業、飛び込み営業、やみくも営業を含めてすべて「気合」で頑張れば、それなりに成果が出ていました。

 

 

しかしながら近年の若年労働力の減少、長時間労働や残業を減らす取り組みをはじめとする働き方改革、オフィスのセキュリティ厳格化(勝手に飛び込み営業ができない)などにより、営業という仕事に大きな変化が出ています。

まず営業現場の最前線では、ハラスメント防止、内部統制強化、コンプライアンス厳守などにより、ますます業務が複雑化。セールスメンバーは疲弊しています。そのセールスメンバーを束ねる営業マネージャーも、トップからの「少ない人数で売上高をアップさせること!」という営業部門生産性向上のプレッシャーと、疲弊した現場セールスメンバーとの間で板挟みになっています。今の営業現場では、下手な鉄砲であっても弾数が絞られていて、何発も撃てなくなっているのです。

 

数が撃てないのであれば、セールスメンバーの業務効率を上げるしかありません。でもどうしたらセールスメンバーの負担を減らして、なおかつ売上を維持・拡大できるのでしょうか?

日本の営業組織では、「セールス活動に多くの無駄がある」という声をよく耳にします。実は多くの営業マンは、今のような「やみくも営業」は時間の無駄だと薄々感づいているのかもしれません。また、実は多くの営業マネージャーが、売れる見込みのない得意先で部下に無駄な動きをさせていると認識しているのかもしれません。

受注に結び付きそうもないお客様に対して、血と汗と涙でアタックするだけでは、「時間」も「気合」もなくなってしまいます。

 

一方、ベストな商品を、購入確率の高いお客様にベストなタイミングでセールスすると、営業効率は上がります。営業チームのモチベーションも上がります。

昨今の営業現場では、「どのような頻度でどちらのお客様を訪問しているのか」「どの商品をセールスしたか」「その商品をアウトバウンドコールしているか」「購入のタイミング、購入数量、購入価格」などの詳細な営業活動データが日々蓄積されていると思います。ですが、その貴重なデータを社内で塩漬けにしているケースはまだまだ多く見られます。

 

当社のデータアナリティクス&コンサルティングは、営業活動データをAIツールのTarget Finderで分析することにより、「このお客様は成功率が低いにも関わらず、訪問回数が多すぎます」とか、「このお客様は新商品に飛びつきやすいので、新商品発売時には真っ先にアウトバウンドコールをしましょう」などの、確率に基づいたレコメンドをしております。

 

 

下の図は、営業活動データをTargetFinderに入力して解析したレコメンドの例です。視覚的に分かりやすい営業戦略資料となっています。

□図1

 

図1は、営業履歴データをTarget Finderで分析した結果をベースに、営業効率を高める営業戦略シートです。

商品Aを買う確率の高いターゲット企業をリストアップして、担当営業チームが確率の高い企業からセールスを仕掛けていきます。

 

□図2

 

図2は、営業履歴データをTarget Finderで分析した結果をベースに、Z株式会社というターゲット企業に対して、Z株式会社が購入する確率が高い商品をリストアップしてます。

担当営業チームは確率の高い商品だけをセールスします。

 

 

上図の通り、当社のデータアナリティクス&コンサルティングは

  • どこにセールスするべきか?

顧客リストから受注確度が高い顧客候補を抽出します

  • どの商品からセールスするべきか?

顧客とのセールス履歴をベースにAIが点数化(所属確率)をします

  • 次に何をすべきか?

常に最新の営業活動データをTarget Finderに入力すれば、施策のPDCAを廻すことができます

を的確に営業部隊へレコメンドすることができます。

 

 

いかがでしたでしょうか?

これからの営業セールスの世界では、「上手な鉄砲、弾数が限られていても、よく当たる!」でないと生き残れないのかもしれません。

 

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世の中は、大予言で動いている!? ~大胆な予言?もしくは未来予測?から当社のデータアナリティクス&コンサルティングについてご説明します。~

2020年1月23日(木) サポート事務局 SS

「ああ日本!〇〇年後の悲惨な現実」

「最悪のシナリオ!これが〇〇年後の日本の姿だ」

タブロイド紙や週刊誌でよく見かけるタイトルです。ハッピーなタイトルよりも、ネガティブな預言の方が新聞や雑誌は売れるのでしょうか?

 

 

1990年代後半、世界は「ノストラダムスの大予言」が現実に起こるのではないかと恐怖に震えました。他にも、アメリカ大統領の暗殺を予言したジーン・ディクソン、アメリカ同時多発テロを的中させたババ・ヴァンガなど、多くの預言が世界中で騒動になりました。

最近では、AIによる預言もあるそうです。人間には決して処理できないようなデータ量を分析するAIですから、今後AIの預言が騒動のもとになるかもしれません。

 

「当たるも八卦、当たらぬも八卦」的な大預言であれば純粋にエンタテインメントとして楽しめますが、近未来の生活者の行動を予測して課題解決のためのアクションを戦略立案するようなマーケティングの世界では、そんな悠長なことは言ってられません。AIを使ったマーケティング分析に関してはなおさら、予測の精度が問われます。

 

AIと聞くと、今流行のディープラーニングを思い浮かべる方が多いと思います。ディープラーニングは、機械が膨大なデータを自ら学習して自律的に答えを出すという手法です。最近では囲碁の世界王者に勝つぐらいに性能が向上していますが、ニューロンの数が増えるほど、ニューラルネットワークが複雑になるほど、その思考の過程がブラックボックスになってしまいます。ディープラーニングが出した答えに対して人間は、「どうしてその答えになったの?」となってしまうのです。

 

エンタテインメント性の強い大預言であれば、ブラックボックスからポンと答えが出てきたらワクワクするかもしれませんが、その予測精度が経営課題解決を左右するマーケティングの世界では、「なぜそうなるのか?」が説明できなければその予測は使えません。ブラックボックスから出てきた予測が、企業リスクに直結しうる課題となってしまいます。

 

前回このブログでご紹介したベイジアンネットワークはAIのアルゴリズムにも採用されていますが、複雑でかつ不確実な事象の起こりやすさやその可能性についての予測を可視化することができます。

よって、ベイジアンネットワークによって予測された推論をベースに何らかのマーケティングアクションをした場合は、「なぜそう考えたのか?」という説明をグラフィカルに確認することができます。仮にアクションがうまくいかなかった場合は、その思考プロセスを見返して改善することができます。

 

当社は「PLASMA」※注1を使って、ベイジアンネットワークとTarget Finderとを組み合わせた独自のデータアナリティクス&コンサルティングを行っております。

下の図は、ID-POSデータをTarget Finderに入力して解析したクラスタごとに、どのような属性であればどのチャネルにおける購買確率がどれくらい上がるか?などの予測分析を、視覚的に分かりやすいグラフとして構造化しております。

 

ディープラーニングのような手法とベイジアンネットワークの手法のどちらが優れているか?ブラックボックスか、ホワイトボックスか、まさに白黒つけ難いところではありますが、「どうしてその予測が出てきたのか、説明できなければ困る」といった場合に、当社はベイジアンネットワークとTarget Finderとを組み合わせた独自のデータアナリティクスによる、角度の高い予測モデルをご用意しております。

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。お気軽にご相談ください。

注1:「PLASMA」とは、産総研で開発が進められている「確率的潜在意味構造モデリング」のためのJAVA言語によるAPI

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