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コロナ禍で激変する市場ニーズをつかみ続け、顧客を獲得! いま求められるマーケティング設計とは?

2021年1月28日(木) サポート事務局 HT

新型コロナウイルスの感染拡大により、従来のマーケティング戦略、事業スキームの見直しを日々強いられ1年が経とうとしています。経営計画の根本的な見直しと新しい事業スキームの構築が必須となっている企業様も多いのではないでしょうか。

多くの企業が人と商品・サービスとの接触を前提に事業計画やマーケティング戦略を構築してきましたが、これからは“最低限の接触”が定着してくる社会環境の中で、日々変化するマーケットニーズをつかみ続けていくかが重要になるのではないでしょうか?

 

 

■コロナ禍によるマーケティング戦略の変容

これまで、大きなマーケティングコストは認知や、販売チャネル(店舗やネット)を通して購買に促していくこと、そしてCRMに注がれてきました。

コロナ禍による影響はこのようなトラディショナルな手法に効率化を強いるようになってきています。生活者の行動変化がリアルなチャネルにおいて利用偏向をもたらしたり、通販/宅配の利用機会の増加による競争の激化などが顕著に表れてきています。

生活必需である流通企業はより的確なマーチャンダイジングに悩まされるようになり、また好調であるEC事業者においても競争の激化や志向サイクルの変化スピードへの対応に苦慮するなど、一見好調な業界でも今まで以上の対応課題が起きてきているようです。

こうした傾向は当分続くとみられ、新しい市場ニーズに敏感に対応できる力をもつことは避けられないでしょう。

世界的に実質国内総生産がマイナス2桁成長となっている現在、長期的に回復を見込める可能性は少なく、生活者の倹約傾向は継続し、購買に対する慎重姿勢が続いていくことも予測されます。

企業もこれまでのマーケティングコストを見直し、倹約的になっていくことは間違いないと思われます。すなわちマーケティングコストの使い方がより効果の高いところへと集中し、効果の薄いところへは収縮していくことになります。

 

■マーケティング戦略で効果を出すためには“予測の精度向上”がカギ

マーケティング計画を立案するための戦略にデータを活用し効果を図っていくことが叫ばれて久しく、ID-POSデータ、アクセスログ、視聴率、デジタルメディアデータなどを定常的に分析しマーケティング活動に利用している企業様も多いのではないでしょうか。

このようなデータマーケティングでは顧客の行動を分析し、同じ行動を見込み顧客に求めるためのコミュニケーションを図るということが主流でしたが、今後は“予測の精度向上”というニーズ把握が求められると考えます。

例えば、

 

・購買パターンの分析による顧客セグメント分類

・顧客セグメントそれぞれの購買確率の可視化

・複数の商材の場合は、アップセル/クロスセル購買確率の把握

・可視化された購買パターンごとのペルソナ/カスタマージャーニーの設計

 

これらに基づいたコミュニケーション設計により成果を最大化することに取り組んでいくことが重要になってきています。

これはBtoCのみではなく、BtoBにおいても同様です。むしろコロナ禍の中で対面営業の機会が制限されている現在、BtoB企業の方がより深刻かもしれません。

 

■取り組み事例

・一般消費者向けEC企業の事例

メール、DM、カタログ送付、メディアなどのコミュニケーション最適化を目的として

利用者の行動/購入履歴を分析、クラスタ分けすることで可視化。

購入するであろうレコメンド商品の選定と、施策対象者の選定に活用し、従来よりも高い反応率を得た。今後は休眠顧客の掘り起こしや休眠阻止にも活用予定。

 

・飲食関連施設業等への食材卸企業の事例

コロナ禍で訪問営業が難しくなってきた昨今、電話やメールでのアプローチの効率化

を目的に取引履歴を基にクラスタ分け。

営業先ごとにレコメンド商品の選定と営業先の優先順位付けを行い実施策設計に活用。

 

■恒常的に“スピード分析”ができることがPDCA適正運用のポイント

データマーケティングで重要なポイントにスピード“があります。

分析設計などを的確に行っても数カ月に一度コストをかけて分析していては変化の激しい市場の把握に後れを取ってしまう可能性があります。

昨今叫ばれているAIにより、分析の自動化、スピード化への取り組みが加速していますが、

多くの場合、膨大なデータの前整備に時間がかかったり、分析量によるコストが増大するなど成果に結びつくかどうかわからない時点でのAI導入に躊躇しているケースも多くみられます。

 

■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  ) サービスを多数ご用意しております。

 

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。

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

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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。

 

▼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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