データからクライアントの目指すべき姿へ

データから顧客の理解を深化し、中長期的な視点で成長を促すための施策を策定。自走を見据えた運用設計・知見の移植を行い内製化を実現。

課題・悩み

豊富にある会員データを活かしきれていない 顧客単位での分析・理解が進んでおらず、一人一人に適したマーケティングが行えていない 業種やグループを横断した共通の顧客分類が存在しない
中長期的な視点での顧客育成が行えていない 優良顧客の囲い込みができていない 事業間の連携や買い回りの促進が進んでいない

選ばれる理由

会員育成・経済圏ビジネスにおける知見・実績

戦略的思考、戦略と実務の連携などのケイパビリティを持つビジネスコンサル部隊を有する。航空・ディベロッパー・小売・エネルギー会社などの業界やポイントを軸とした会員育成・経済圏構築において、多くの経験・実績を有する。

データ分析/活用Professional

データ分析・AI構築・業務活用は、当社の祖業であり専門性の高いドメイン。特に会員育成領域では多数の分析実績を持つ。プラットフォーム事業・ポイントプログラム、業界特有のデータ種別・構造等を理解したデータサイエンティストが多数。

内製化支援のスタンス・経験・実績

PJ完了後のクライアントにおける自走を見据えた運用設計・知見の移植。クライアントで自走可能と判断したタスクは積極的に引き渡していく。

支援領域

顧客分類・プロファイリング

顧客が潜在的に持つニーズを把握。企業視点のカテゴリではなく、顧客視点での嗜好性を捉えることを目的とし、顧客理解を深化する。

#因子分析 #クラスタリング

会員育成方針策定

各会員の解像度を高め、顧客が持つ潜在的なポテンシャルを把握する。成長のきっかけとなるキードライバーを発見し、会員育成シナリオを策定する。

#会員育成 #LTVモデル #育成パス

施策効果試算(ROI設計)、効果検証設計・実行

顧客視点での利用動態とサービス視点での利用状況から施策の効果を推定する。実行後、モニタリングや効果検証を行い、後続アクションの策定を行う。

#ROI #効果検証

ロイヤルティプログラムの設計・改定

目指す姿から論点・検証ポイントを洗い出し、分析・検証から示唆を導出。示唆をもとに、設計・改定案を策定し、効果や実現難易度の視点で評価を行う。

#ロイヤルティプログラム

対応技術・ツール

集計・分析 Python(pandas / scikit-learn / statsmodels)、R、SQL、Jupyter
データ分析・統計解析 因子分析、クラスタリング、決定木分析、古典的な時系列予測モデル(ARIMA / SARIMA / Prophet)、機械学習(LightGBM / XGBoost)
データ基盤 / DWH BigQuery、Snowflake、Redshift、Databricks、Azure Synapse Analytics
BIツール Tableau(エンタープライズBI)、Power BI(Microsoft 365連携)、Looker Studio、Looker