ビジネス・アナリティクスのWebマーケティングの活用(前編)

　近年、高度な“将来の予測力”を武器に、経験や勘に頼らない経営の意思決定を行い高い業績や競争優位性を獲得している先行企業が存在します。まず、先行企業は、どのように“将来の予測力”を企業の経営活動に活かしているのか事例をご紹介致します。

先行企業に共通する視点は、精度の高い将来予測を行っていることです。このような精度の高い将来の予測は、ビジネス・アナリティクス(以下、ＢＡ：Business Analytics)で支援がなされています。

　ＢＡとは、「データを活用して未来を予測し、ビジネスを最適化させる」仕組みのことです。従来、企業では、経営の意思決定を行うため、企業内に蓄積されたデータを活用し、ビジネス・インテリジェンス(以下、ＢＩ：Business Intelligence)で現状の把握を行ってきました。しかし、過去のデータを用いて集計するだけのＢＩは、"以前何が起こっていたか？"、"今何が起こっているのか？"などの発生した事象の把握や問題個所の特定などの「見る」「知る」ことしかできず、単なる"見える化"で終わってしまいます。今後、企業の武器となり得るのは、"次に何が起こるのか?"、"最適な対処法は何か?"などの分析による知見であり、精度の高い将来予測です。ＢＡでは、従来のＢＩツールの武器であった「見る」「知る」という視点に加えて「予測する」ということが可能です。

　では、企業の業種において、高精度な予測を必要とする業務には、どのようなものシーンがあるのでしょうか?下記は、業種別予測事例をまとめたものを一覧にしたものです。下記一覧の業種別予測事例以外においても、企業には、高精度な予測を必要とする業務が多数散見されます。しかし、企業では、データをただ大量に「収集」し、それらを「調査・報告」するだけにとどまっているのが実状でしょう。弊社では、「データこそ金脈」と捉え、BAを活用し他社に勝る競争優位性の確立を推奨しております。

予測分析事例 業種別一覧

• 外食産業
  業務：　店舗の出店計画
  分析内容：　過去の店舗出店データ、売上データを利用。地域、店舗面積、通行量、駅までの距離から出店予定の店舗の売上を予測
  予測対象：　売上
  　
• 小売
  業務：　マーケティング(ゴールド会員カードの入会促進)
  分析内容：　顧客データ、売上データを利用。地域、店舗、性別、購入金額、来店数、職業、学歴より、顧客の入会の有無を予測
  予測対象：　入会有無
  　
• 精密機器
  業務：　自社機能VS他社機種勝ち負け分析
  分析内容：　自社機種VS他社機種勝ち負け分析、特に敗因する影響要因分析営業日報、エリア売上データ(他社)
  予測対象：　売上、Win/Loss
  　
• アパレル
  業務：　購買確率分析
  分析内容：　売上データ(店舗別、ブランド別、商品分類別)、顧客データを利用地域、店舗、顧客属性、商品カテゴリ、色、サイズ、売上などから商品毎の顧客の購買確率を予測
  予測対象：　購買確率
  　
• 大手小売
  業務：　給与不均衡分析
  分析内容：　各種組織、人事データ、給与データを利用。部門、職務、場所、スキルなどから、給与を予測。予測された給与と実際の給与を比較し調整を図る
  予測対象：　報酬など
  　
• 他業種
  業務：　マーケティングキャンペーンのターゲット分析
  分析内容：　Eメールキャンペーン結果に基づく反応データと顧客データを利用。クリック数、購入の有無、購入額、顧客属性から、購入の有無や売上を予測
  予測対象：　各反応要素、売上

　
　
後篇「ビジネス・アナリティクスのWebマーケティングへの活用」(2012年2月下旬公開予定)へ続く

■本コラムの元記事はこちら
ビジネス・アナリティクスのWebマーケティングの活用(前編)

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