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研究会テーマ１

「顧客行動分析による実践的なデータマーケティングのアプローチ研究」

２０１７年５月１１日

２０１６年度研究会活動報告

顧客行動分析による実践的なデータマーケティングのアプローチ研究

1

アジェンダ

研究会活動のご紹介

データ活用フレームワーク概要 0章現状把握 1章戦略計画 2章収集・蓄積・整理 3章分析・活用 4章業務定着

ケース分析インプット事例


研究会活動のご紹介


3

これまでの活動のご紹介

2011 20132012 2014 2015

【ステップ３】普及定着化

セグメント

ビジネス目的

別アプローチ

【ステップ１】現状把握整理棚卸

【ステップ２】対策立案具体化設計

顧客データ管理考究

顧客獲得､顧客ｻｰﾋﾞｽ強化のためのﾃﾞｰﾀ活用方法研究

実ビジネスで幅広く活用できる知識を得られる研究会活動を実施

顧客行動分析による新たなマーケティングアプローチとは

2016



2016年度の活動について：概要と目的 ※2015年度からの継続

企業顧客

多くの活用可能なデータが存在する

膨大なサービス・商品から何を選んでいいのかわからない

顧客との新しい関係性を構築し顧客に対して効果的にアプローチする

ケース研究からガイドラインを作成する・顧客データを有効に活用するにはどのようなにすればよいのか・活用する際に注意すべき点や課題はなにか

？？？


2016年度の活動について：取り組み

2015年度までに定義したデータ活用フレームワークの深堀

参加メンバー企業の実事例を基に議論

※10社

参加メンバー企業の実事例を基に議論

※10社

・体制（人材育成）・ビジネス部門との連携・データ収集・蓄積・分析・活用・環境ツール・教育（勉強会等）

など

ケース研究

以下軸で各章ごとに深堀・課題の大きさ・リソース・スキル / ツール・成功・失敗

など


2016年 2017年6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月

研究会

タスク

イベント

進め方研究内容検討

▲第1回6/23

▲第2回7/21

▲第3回8/26

▲第4回9/20

▲第5回10/26

▲第6回11/18

▲第7回12/19

▲第8回1/17

▲第9回2/17

▲第11回4/20

成果物作成

成果物まとめ

ディスカッション各社課題共有・ケース研究

▲第10回3/17

顔合せ研究会説明昨年度成果物共有懇親会

頻度：月１回１８：３０～２０：３０（基本は第３木曜日）年間：11回程度を予定登録メンバー：43名

参加メンバー：10～20名（30～40%）

ディスカッションフレームワーク深堀

2016年度の活動スケジュール

合宿集中討議（10：00～18：00）集中討議

（10：00～18：00）


データ活用のフレームワーク


データマーケティングのフレームワーク：概要

0章.現状把握

1章.戦略計画

2章.収集・蓄積・整理

3章.分析・活用

4章.業務定着

検証OKNG

検証サイクルで精度が上がっていく

・ミッション・ビジョン・組織・権限付与

・ヒアリング・簡易集計・信頼関係構築

ビジョンが共有できていないと、ブレによる悪影響が大きくなる

戦略がまずいと定着までいかない

・既存データ・新規データ・基盤づくり

・可視化・分析・活用提案

・改変・教育

短期間で繰り返し実施

データ追加・修正


ケース分析インプット事例


ケース分析：概要

ケース分析実際の取り組み事例から重要なポイントを抽出し、より実践に近いフレームワークにする

ケース（一部抜粋）データ活用環境整備データ活用（小売・金融など）

など、事例多数


事例①

セイコーエプソン株式会社



事例②

株式会社トライアルカンパニー



事例③

SBIホールディングス株式会社


2017年3月のSBIグループのビッグデータ

40

行動履歴32サイトアクセスログ

収集

ID連携基盤リリース

広告基盤18社広告データ

収集

月間10億トランザクションデータ収集

分析基盤Hadoop（※）に40TB蓄積

機械学習不正検知・予測技術が検証済

グループサイトへのページビュー数は1ヶ月間で

5.7億PV

グループ顧客基盤：2,100万超


SBIグループにおけるビッグデータの組織的対応

41

2012年8月ビッグデータ室の設置

グループビッグデータを統合して管理、活用していくプラットフォームの構築

SBIグループ共通のID基盤の構築（SBI iD）

機械学習・ディープラーニングの活用推進

グループでの組織横断の取り組みを実現する会議体の運営

• グループビッグデータ会議(ボードメンバー+子会社代表)

• グループデータ活用推進会議(各社責任者)

• 各種分科会(各社担当者)

グループで2,100万超にのぼる顧客データや膨大な取引履歴・アクセスログを、個人情報の取り扱いには万全を期しながら、横断的に収集・分析

（例）

グループ各社の業務改善・顧客サービスの向上・マーケティングの効率化の実現等を図る


社長室ビッグデータ担当ビッグデータ活用の戦略を立案・遂行社長直下の組織として機動的な意思決定を実現

42

データの収集データ整備（保存、処理、変換、構造化）データの分析、グループ会社との連携データ活用に向けた法的整備横断的ツールの検討、導入（Google、BI、ABテスト、EFO等）

外部企業との連携模索、提携の推進横断的会議の開催個別企業のデータ戦略支援分析基盤、DMPの構築グループID連携新規事業の検討（AI、ブロックチェーン等）

組織について（2017年3月時点）企画・・・7名データサイエンティスト・・・2名データエンジニア・・・2名


SBIグループでは各サービスの顧客データを「グループビッグデータ」として集約・分析

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データ収集、活用スキームについて※レポーティングスキームとは別

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貢献度分析とユーザーリストの共有リーチから継続利用までの貢献度(アトリビューション)を分析し、広告予算・マーケティング全体を最適化

有効なプロモーションや優良な顧客を、広告基盤で匿名化してリスト化し共有

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事例④

株式会社みずほ銀行




事例⑤

日本テラデータ株式会社


プロクター＆ギャンブル様事例：デジタルマーケティング・パーソナライズで顧客とつながる

•従来のマスマーケティングから、デジタルマーケティングにシフト

•ブログやロイヤリティプログラムを通じて消費者と「強固なつながり」を構築

事例背景/ビジネス課題

分析・活用イメージ

• webログ（商品情報の閲覧、クーポンの印刷、webショッピング、他13種類）、購買情報、顧客属性など

利用データ

• 16のKPIで顧客の行動を測定・分析し、誰にいつどんな施策を打つかを最適化

⇒3か月で100万人の顧客活性化

• コンバージョンデータからROIを分析し、獲得手段を最適化

⇒コンバージョンコストを30%低減

•顧客との結びつきの深さとバリューの大きさをスコア化し、セグメンテーションに反映

⇒平均してキャンペーン効果は従来の数倍

分析結果のビジネス活用• 顧客データを集約・統合し、顧客をセグメンテーションすることで戦略的なブランド・マーケティング戦略をグローバル統一で実現

（例１）買物客の67%は、オンラインコミュニティの評価の影響を受けている（例２）買物客の内、40%はスマートホンを持ち、その7割の人が店舗で買物をしながらスマートフォンを利用している（例３）83%の買い物客は、店に入る以前に購入する商品を決めている

顧客を中心におき、全てのタッチポイントの顧客の振る舞いを把握

顧客の振る舞いを体系化・分類化


•今まで来店していただいていない時間帯、曜日への来店促進•平均バスケットサイズの拡大と新規顧客の集客

事例背景/ビジネス課題

分析・活用イメージ

•購買データ•顧客位置データ•地域別天候データ

利用データ

•朝型の人には朝型の商品クーポンを、寒い時にはホットドック＋コーヒーをお勧め

•平均客単価がアップ（実施前後８％増）•会員数増加（実施前後 324万人）

分析結果のビジネス活用• これまでの単純な店頭での顧客との交流を超えた関係をコンビニエンスストアの顧客の好むモバイルアプリを徹底に活用することで作り上げた

• 顧客購買実績を把握し、その顧客の嗜好、来店曜日時間等を特定• ポイント付与型のキャンペーンには反応しないコンビニエンスストアの顧客に適合したコンビニエンスなオファをするためにリアル販売実績に顧客のロケーション、気温、時間等のリアル環境情報を考慮

• 過去のオファの反応

• 過去のオファの反応

• 購買データ• 顧客プロファイル

• 商品お勧め

• 直近のバスケット• 直近のチャネル

• 顧客位置• 気温• 時間

過去実績からのモデリング

リアル販売実績

過去の施策結果

リアル環境情報

セブンーイレブンUS様事例：顧客行動や天候変化を把握、リアルタイム販促


デルタ航空様事例：カスタマージャニーの追跡による顧客満足度の向上

テストキャンペーンで150万ド以上の売上を拡大

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