データモデリング
顧客や購買履歴などのデータを分析定義し機械学習することで、顧客エモーションに訴える顧客体験の構築を支援します
パーソナライゼーションとデータモデリング
顧客体験の向上にはパーソナライゼーションが鍵となります。イプシロン社の調査によると、買い物客の80％がパーソナライズされた顧客体験を提供する小売企業から購入すると回答しています。パーソナライゼーション戦略は小売企業の競争優位性に影響を与えるのです。 しかしながら、フォレスター社の調査ではデジタルエクスペリエンスを提供する専門家の53％が顧客体験をパーソナライズするための適切なテクノロジーが未整備であると回答しています。
小売り企業におけるデータ分析ソリューション
小売企業の各バリューチェーンにおいてデータ分析の機会があります。デジタルトランスフォメーション戦略の優先度に基づきまずは1つの業務で小さく「テスト＆学習」をスタートし徐々にチームをスケールアップします。
商品生産
調達
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サプライヤー管理
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発注書管理
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JIT調達
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在庫基準での自動発注
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需要予測での自動発注
在庫管理
補充
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商品別在庫分析
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超過在庫バリュー分析
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在庫基準での自動発注
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不良在庫率分析
販売
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売上KPI分析
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品揃え分析
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関連販売分析
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バスケット分析
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価格弾性分析
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モジュラー感度分析
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販促効果分析
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店舗別レジ回転率分析
顧客管理
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顧客セグメント分析
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商圏・エリア分析
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顧客満足度分析
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顧客リーチ分析
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顧客ニーズ分析
財務管理
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予実分析
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原価分析
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在庫評価と減損管理
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売上予測分析
カスタマージャーニーにおけるパーソナルタッチポイント構築
カスタマージャーリーのKGIs（Key Goal Indicators 重要目標達成指標）を達成するための重要な要因を仮説定義し、データで定量分析することで仮説の検証を行います。
新規顧客獲得
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ターゲティング
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プロファイリング
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口コミのマイニング
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CTR/CVR分析
コンバージョン率向上
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閲覧行動調査・分析
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購買履歴／レシートデータ
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デモグラフィー分析
リテンション率向上
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カゴ落ち率分析
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顧客満足度サーベイ
認知
獲得
維持
推奨
トラフィックドライバー
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販促の感度分析
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インフルエンサー分析
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メディアチャネルの好感度分析
バスケットサイズ拡大
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販促の感度分析
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ペルソナ毎のクーポン利用率
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ボットの効果測定
顧客データを活用したビジネスモデルの構築
顧客データを活用し既存ビジネスのバリューアップを図るとともにオープンイノベーションによる新しい顧客価値の提案を行います。
既存ビジネスのバリューアップ
新しい顧客体験の提案
オペレーション
改善
プロモーション
強化
データ解析
メディア
プラットフォーム
エコサービス
パートナーシップ
顧客IDに紐づいた購買履歴データを収集し広告・商品改善・在庫管理などの社内オペレーションの改善に活用する
顧客IDに紐づいた購買履歴データを活用し顧客のニーズに応じた商品レコメンドやロイヤルティプログラムなどの顧客プロモーションを強化する
顧客IDに紐づいた購買履歴データや市場データを分析することで顧客ニーズに対応する新商品をビジネスパートナーと協働開発する
顧客IDに紐づいた購買履歴データや顧客動態データをベースに広告配信プラットフォームビジネスを展開する
顧客サービス強化のためデータプラットフォームをAPI連携しビジネスパートナーのサービスを相互利用できるようにする。顧客の嗜好、健康、消費行動などのデータを収集しエコサービスを構築する。