『データドリブンマーケティングへの最短ルート〜クラスメソッド×トレジャーデータセミナー vol.1〜』を開催してきた

「カスタマーストーリー」を支えるツール特集

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しんや

2014.08.27

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先日2014/08/25(月)、下記サービスのプレスリリースを行いました！

このタイミングに併せて、日経新聞にも関連記事が掲載されました。(2014/08/25日付日経新聞 13面)

ＰＯＳやサイト閲覧数、種類違うデータ分析　クラスメソッド：日本経済新聞

当エントリでは、このプレスリリースに併せて開催された、トレジャーデータ株式会社との共催イベント『データドリブンマーケティングへの最短ルート〜クラスメソッド×トレジャーデータセミナー vol.1〜』についてレポートして行きたいと思います。

イベント開催会場(株式会社フリークアウト様)について
【基調講演】『激闘、あたらしいクーポンができるまで～すかいらーくの新マーケティング戦略～』／神谷勇樹氏(株式会社すかいらーく)
【講演Ⅰ】『トレジャーデータ流データ分析』／井上敬浩氏(トレジャーデータ株式会社)
【講演Ⅱ】『クラウドを活用したビッグデータ基盤の構築ABC』／横田聡(クラスメソッド株式会社)

イベント開催会場(株式会社フリークアウト様)について

当イベントの開催会場は株式会社FreakOut＠六本木ヒルズクロスポイント。建物の外観はこんな感じです。

会場入口の会社ロゴ。

会場はメチャメチャ広い空間です！下記写真は会場最後尾となるポジションから撮ったものですが、受付の位置及びサイズと比較して、その大きさがお分かりになるかと思います。

会場真ん中ら辺にはバスケットゴールも。

フロアの横幅も十分広いですし、普通にバスケで遊べる感じですね(実際ボールもありましたし)。

登壇・発表スペースはこちら。各種設備も非常に充実していました。

当日は参加定員はおよそ100名。ほぼ定員が埋まる盛況振りとなりました。

【基調講演】『激闘、あたらしいクーポンができるまで～すかいらーくの新マーケティング戦略～』

登壇者：神谷勇樹氏(株式会社すかいらーくマーケティング本部インサイト戦略グループディレクター)

創業50年を超えて現在はレストランだけで無く宅配事業も行っているすかいらーく様から、神谷氏が登壇されました。前職でも分析業務に携わっており、2013年すかいらーくに参画後は分析チームを立ち上げ、販促のROI改善や事業機会の特定／強化を精力的に行われています。これからの展開についても『まだまだおもしろいことが出来ていく』ともコメント。

POSデータから分かること
- (レシートを例に取り)単純な販売数だけでなく、実に様々な情報がこの内容から読み取る事が出来る。購入時間、来店情報、オーダー時刻等など...
- レシートの内容から、どのような客層・構成のお客様がご来店されたのか、ある程度の推測が出来る(確率的に合っているかどうかはまた別の話)。
- このようなデータを元に、どういうメニューを作っていけば良いのか、検証が当たったか否かを確認して行く事が出来る。
- その他、POSデータからはオペレーションや販売の質、将来の売上についても見えてくる部分がある。

ABテストの実施
- 仮説検証：仮説を出すのは人間がやる。検証はデータで行い、分析で明らかにして行く。
- 仮説検証・トライアンドエラーを繰り返して行き、『当てていく』精度を高めて行く。

販促取り組みの例について
- サンクスクジの改善事例
  - あるブランドでの課題：キャンペーン内容が顧客特性にマッチしておらず、効果が低かった。どういうお客様がどういうニーズで来ているかはブランド毎に異なる。
  - POSを分析する事で違いも見えてくる。
  - どう変えたか：同じ期間に再来店して頂く為に、デザート・サイドメニュー中心から、付加価値の高いグリル商品を中心に、商品の出る割合や種類を変えて行った。
  - 売上効果：これまでに比べて、明らかに高い売上を記録。コストを差っ引いた利益で行くと、4倍位の大きさにすることが出来た。

セグメント別の継続率
- Webサービスでよく見る継続率を見てみたところ、セグメントにより継続率に大きく差がある事が分かった。とあるセグメントだけ、異常に良かった。
- そこのセグメントで顧客を獲得することでバリューを得られる。

最初に習慣化を促進する事で定着率を高めている例：
- Twitterでユーザー登録直後に5人フォローさせる事で定着率が4倍に。
- 初回来店からの経過日数毎の定着率を見てみる：AA週間以内にBB回来店して頂く事で、『習慣化』が促進される可能性が高まる。
- 継続率の高いセグメントにプロモーションした結果：チラシ1回の半分のコストで10%の客数成長を達成出来た。

分析を加速させる為のIT
- これまでに利用している分析基盤があった。元データは同じものであるが、分析自体は実施出来ていた。しかし、分析作業に時間が掛かる状態だった。
- 分析が5分で終わるのか、5時間掛かるのかで、回せる仮説検証の回数が異なってくる。
- 仮に『2割バッター』の成功率の場合、10本中2割が当たり。2割しか『打率』が無かったとしても、100回で20本、1000回で200本。回数を多くこなす事が出来れば、その分『当たる』確率も増やせる。仮説検証を回せる回数の多さが、儲かる施策の回数に繋がる。
- 1000回仮説検証を回すために、【人間】の時間効率をITで最大限に高める。分析自体の高速化、レポート作業の省力化。色々なものを自動化していく。

テクノロジーによる外食の更なる分化
- すかいらーくにおけるデジタルマーケティング
  - ネットのノウハウを外食業界に、そして更なる顧客満足を。
  - 現在はWeb&メルマガが主流だが、今後はアプリに比重を置く。
  - 『1人1人のお客様の理解』が『1人1人に最適な提案』へと繋がり、引いては『お客様全員の満足』へと繋がって行く。
  - スマホアプリのポテンシャル：結構多い。他事業等のユーザー数と比較としても、競合と比較しても興味深いメディアが外食企業にある。活かし様によってはとても面白い事が出来る。
  - ちなみに、アプリの機能としては特に目新しいものはない。どこにでもある、至って普通のアプリである。
  - Webサービスと同じく(というか同じで)運用が大事だと考えている。

更なるテクノロジー活用の可能性
- 卓上呼び出しボタン・ドリンクバーも実はすかいらーくが初めて取り入れた。『お客様の満足』を考えた結果の施策。
  - ドリンクバー - Wikipedia
- 手軽に気軽にお腹を満たしたい、ニーズを満たすために本質的な部分にお金を投資したい。

【講演Ⅰ】『トレジャーデータ流データ分析』

登壇者：井上敬浩氏(トレジャーデータ株式会社チーフデータサイエンティスト)

井上氏の発表内容については、後日イベントページから資料が入手可能となります。より詳細な内容に興味を持たれた方は是非イベントページ経由で資料をご入手頂けますと幸いです。(※資料公開しました！入手は以下サイトよりお願い致します。)

Classmethod × TD Seminar - Treasure Data

技術的な部分については公開される資料を読む事で把握・理解頂けるかと思いますが。その発表の中で私が一番印象に残ったのが以下の部分。

『1.目的明確化』のフェーズにて、何を目的とすべきかが分からない、という意見がある事
上記課題に対するTreasure Data社のアプローチとして『明確な目標、高尚な課題など無くて当たり前。まずはデータを集めよう。集めたデータを見る事で、大概の事が見えてくる』というスタンスを打ち出している事

お客様によってはこのフェーズに対する解なり要点について既にお持ちである、当たりがついているというケースもありますが、全てのお客様が必ずしもそうであるとは限らない様です。『分析テーマ』となると若干敷居も高くなる感がありますが、『まずは見てみよう』というスタンスであればその敷居もグッと低くなりますし、見てみることで新たな発見があるという考えも自然な感じがして、私個人としてはこのスタンスに同意です。

データの収集・保存・分析という手間の掛かる部分をワントップで担ってくれるTreasure Dataは各種ヘルプやチュートリアルも非常に充実し、インタフェースも分かり易くとても扱い易いものとなっています。まずはお手持ちのログ等で『データを見る』事から始めてみてはいかがでしょうか。

【講演Ⅱ】『クラウドを活用したビッグデータ基盤の構築ABC』

横田聡(クラスメソッド株式会社代表取締役社長)

最終セッションは弊社代表：横田聡によるプレスリリースの内容を踏まえた発表です。(※資料公開しました！入手は以下サイトよりお願い致します。)

Classmethod × TD Seminar - Treasure Data

まずは会社紹介。『一部では、"ブログで生計を立てているんじゃ無いか"とも噂されています』

続いて事例紹介。『すかいらーく様については、昨年末にお話を頂き、以降現在に至るまで様々な面で御支援させて頂いています。私(横田)も最近では週4でジョナサンに行ってます。先日8割引のチケットが当たり、身を持ってクーポンの仕組みを体感しています』との事。

ではここで、弊社代表のジョナサン利用頻度をFBで確認してみましょう...溢れる程の『ジョナサン愛』が伝わってきますね！(しろめ

今回リリースとなった『カスタマーストーリー』。顧客理解のためのビッグデータ分析基盤でありマーケティング部門の方々をターゲットとしたものになっています。

発表時のデモではTableau社から一般入手可能なサンプルデータを用いてその内容を解説しました(下記スライド内の棒グラフが該当)が、この様に色や図形でデータを可視化する事で『何が特徴となっているのか、何がヤバそうなのか』という部分がとても理解し易いものになっています。Tableau Softwareではこのような図やグラフの作成を、ドラッグアンドドロップレベルのシンプルな操作で直感的に・簡単に作成する事が出来ます。

『カスタマーストーリー』の構成図。セッション内では深く解説することはありませんでしたが、センサー機器を用いた情報をKinesisで加工して取り入れる事で位置情報やその遷移を可視化する(例:フロアマップの状態遷移等)、という様な事も実現可能です。(※この辺りについては2014/09/09開催の『AWS Cloud Storage & DB Day 2014』にてお披露目予定の物がありますので、興味のある方は是非イベントに足を運んでみてください。)

また、データ連携にはTalendを使っています。オンプレ環境からAWSクラウドへのデータ移行、またお客様の個人情報をマスクする等の加工処理もTalendでスムーズに行う事が可能です。

Treasure Dataについては、『使おう！』と決めてから1〜2日のうちに利用し始めました。その後の案件にも幾つか導入させて頂いています。Treasure Dataの良い所はスキーマレスで取りあえず突っ込めるところです。Redshiftを始めとしたDWH/DBはスキーマ定義を決めない事にはデータを投入出来ませんが、Treasure Dataの場合はひとまずデータを突っ込み、後で任意の情報を任意のクエリで取得する事が出来ます。これにより『取りあえず始める事が出来る』のが非常に重要なポイントとなっていると思います。