SERVICE 事業案内

マーケティングオートメーション導入・活用支援

マーケティングデータを活用した分析

属性、ライフスタイル、行動履歴、コミュニケーション履歴、商品スペック、商品カテゴリ、Webアクセスログ、広告アクセスログ、コンバージョンログなど多数のデータサイエンティストの豊富なスキルと分析経験を活かし、需要予測・売上予測の問題を抱えている企業に対し具体的な分析プロジェクトを提供することが可能です。

サービスの概要

IoTの活用ステップは「収集する」「蓄積する」「分析する」「活用する」の4段階に整理できます。高度な統計解析やマシンラーニング(機械学習)を強みとするGDTでは、蓄積されたデータを単に集計してグラフとして見える化するだけではなく、。また、これからセンサーを設置してデータを収集し始める段階や、蓄積方法の改善をご検討中の場合でも、アライアンスパートナーのセンサーメーカーや通信会社と連携してトータルにサポートいたします。

サービスの提供価値

  • ・需要予測
    商品の需要の変動を予測します。需要の変動は、傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動などに分解され、これらを組み合わせることで精度の高い予測が可能です。
  • ・売上予測
    過去の売上推移やプロモーション実績をもとに将来の売上を予測します。地域別・店舗別・商品別などのセグメントごとの分析にも対応し、廃棄コストの削減、店舗間の在庫調整、スタッフのシスト作成などにご活用いただけます。
  • ・購入者予測
    画像・テキストデータから抽出した商品カテゴリやブランドなどの情報と購買・閲覧・属性などのデータを組み合わせて解析することで、総合的に顧客の好みを把握し、ターゲットとしてふさわしい購入者を推定します。
  • ・RFM分析
    R(recency:最新購買日)、F(frequency:購買頻度)、M(monetary:購買頻度)の3軸で顧客を分類します。顧客をグループ化した上で、それぞれのグループの性質に適したマーケティング施策を計画します。
  • ・ロイヤルカスタマーパス分析
    購買データや閲覧データなどを元に、ロイヤルカスタマー(優良顧客)になるまでの購買行動を可視化します。ロイヤルカスタマーへのパス(経路)を解明することで、将来のロイヤルカスタマー育成のためのマーケティング施策立案にご活用いただけます。
  • ・ユーザークラスタリング分析
    購買データをもとにユーザーをクラスター(類似グループ)に分け、クラスターごとにの購買行動の特徴や嗜好性を分析します。Webサイトやメール、電話などで、各クラスターの関心に応じた商品情報を提供できます。
  • ・リピート商材・購買頻度分析
    定期的かつ継続的に購買されている商品を特定し、その購買頻度を分析します。購買間隔を把握することで、「そろそろこちらの商品はいかがですか」といったプロアクティブなプロモーションが可能です。
  • ・アソシエーション分析
    同時に購買されやすい商品の組み合わせを発見することで、ついで買いの促進やセット商品の企画、商品陳列などにご活用いただけます。
  • ・レコメンデーション
    人同士の類似性や、商品・情報の類似性を解析することにより、対象者にとって価値があるコンテンツ(商品や情報)をマッチングします。
  • ・季節トレンド分析
    時系列分析を用いて季節ごとの購買行動の特徴を把握します。顧客が近い将来に購入するであろう商品を把握することで、プロアクティブなプロモーションが可能です。
  • ・マーケティング・ミックス・モデル
    テレビ、新聞、雑誌、Webなど、複数メディアによる広告効果を測定します。従来の手法では評価が難しかった間接効果、例えばテレビCMに出稿するとサイト訪問数が増え、売上が増えるといった効果も測定できます。また、各メディアのROIを評価することで、予算配分を検討する際にご活用いただけます。

サービスの特徴

1. 需要予測
需要予測とは、ある目的や物について短期的または長期的な傾向を捉えて、未来の傾向を予測することです。需要の変動は、トレンドなど時間推移によって変化する「傾向変動」、景気などサイクルを描くように変化する「循環変動」、12花月 を周期として現れる「季節変動」、偶発的要因によって起こる「不規則変動」などに分解され、これらの変動を組み合わせて、需要を予測します。需要予測は企業活動の基本となるもので、仕入、生産、資金、投資、販売、発注、在庫管理などの、あらゆる計画や活動を行う際に用いられます。近年、企業では様々なビッグデータを収集できるようになり、その実際のデータを活用して、商品やサービスに関連する需要要因を分析して市場調査や予測モデルを開発する動きが活発化しております。
2.売上予測
売上予測とは、投資したコスト(人件費や販促費、材料費など)に対して販売・営業活動を実施した場合に将来的にどれだけの売上を得られるかを、過去の実績(データ)に基づき予測することです。売上予測は、会社別、地域別、店舗別、商品別などのセグメントで分析することもできるので、短期的・長期的な経営目標などに用いられます。また、売上予測はROI(投資したコストに対する効果を見る指標)やROAS(投資した広告費に対する売上を測る指標)といった重要指標を算出する際に必要な分析となるので、マーケティング戦略でもご活用いただけます。
3. 予測と時系列分析
予測を行う際は、統計解析手法として「時系列分析」が用いられる場合が多くあります。時系列分析では一般的に「移動平均モデル」「自己回帰モデル」「自己回帰移動平均モデル」が活用されておりましたが、こうした従来モデルではデータの前処理が非常に面倒なことが多くまた、理論自体も複雑に構成されているという問題がありました。
近年、時系列分析を行う方法として「状態空間モデル」が注目されています。状態空間モデルを時系列分析に活用することで、従来のモデルでは対応が難しかった多様なデータや、非線形な挙動をする時系列も扱うことができるので、欠測値の扱いが容易にでき、モデリングの柔軟性・増減要因の解釈性が向上しました。

サービスの流れ

GDTでは、多数のデータサイエンティストの豊富なスキルと分析経験を活かし、需要予測・売上予測に問題を抱えている企業に対し具体的な分析プロジェクトを提供することが可能です。

サービス資料ダウンロード

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サービスに関するお問い合わせ

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