こんにちは。インターンのYURIです。
今回は、弊社YUIDEAが小売・メーカー・通販事業者様向けに開催したセミナー（http://www.yuidea.co.jp/seminar/0922_dm/）の様子を取材レポートとしてお届けしたいと思います。
今回のセミナーのタイトルが「顧客の心をつかむには、「醤油」が近道だった！～二種の神器（売上げデータד仕掛け”編集）をフル活用！～」ということで、これまで百貨店、食品メーカー、コンビニなど数多くの販促プロモーションを手がけてきた経験から、売上げデータの最適な活用方法を紹介してくれました。

セミナー冒頭では、ダイレクトマーケティング部の猪井さんが今回のセミナー参加の動機について「外部のデータ分析を活用したが思うようなレポートが得られない」、「分析ツールが使いこなせていない」といった事業者様に共感される“分析への悩み”を挙げながら、その多くが分析すること自体が目的になってしまっていませんか？と投げかけました。その上で、分析するための理由を再確認する場として、今回のセミナーの位置付けを説明しました。

【第1部】データ分析のモノサシ、仕掛けにつなげるための数値の測り方

第1部では、デジタル×グローバルtechnicalチームリーダーを務める大西さんが、分析を行うにあたっての分析プロジェクト全体を説明した上で、解決課題の抽出・KPIの設定の仕方・データの収集方法について紹介してくれました。
冒頭では、分析アプローチに示唆をくれる販売戦略の概論として、視覚的にブランド価値の訴求を図るVMD（ヴィジュアル・マーチャンダイジング）戦略と顧客軸でのロイヤルティ向上を図るCRM戦略を説明。これらのアプローチを元に前提戦略を策定した上で、施策の実行、仮説検証といったPDCAサイクルを回していく必要性を語りました。

次に本セミナーの本題である課題の整理からKGI・KPIへの落とし込みに関して、関係者同士での「ワークショップ」の必要性を強調。解決すべき課題の抽出では、KPIツリーを用いて、課題整理した上で考えられる指標をブレイクダウンする手法を説明しました。客単価向上を例にとると、商品単価や商品点数のアップが指標として考えられますが、それぞれの施策に関しては商品単価なら品質訴求やセット売りの提案、商品点数なら他の商品とのクロスセルなどの購買行動への働きかけといった別の改善アイデアの設計が可能であることを示しました。

続いて、全体の施策設計が完了した後、それぞれの施策の成果を測るデータ収集について、カタログのようなデータ化しにくいオフラインデータを要素分解し、データ化していくやり方を分かりやすく説明。収集したデータから今までの購買層、ターゲットの見直しを適宜行い、現状を把握していくことの重要性を指摘。また、データの見直しに関しては、販売チャネル×ユーザー属性のカテゴライズは施策単位でも顧客層の把握からでも最低限行っていくことが重要であると説明しました。一部の施策でも設計→検証→修正のサイクルを回していき、軌道に乗ったらデータを集めるフレームワークを作っていくことも可能であると話し、今後のクリエイティブや施策への切り口していくことが望ましいとまとめました。

【第二部】ユーザーアクションにつながる誌面作り～データ分析に基づいた“仕掛け編集”～

第二部では、カタログ販売事業に関わるダイレクトマーケティング部の仲丸さん、仲渡さんが第1部で取り上げたデータ分析をもとにした、データ分析と効果的な施策についてカタログ販売の事例を中心に紹介してくれました。

仲丸さんは、百貨店での「特別使いのイメージがある百貨店カタログの売り上げをあげる」というミッションについて、RFM分析を用いての優良顧客を導く方法を実践。購入金額、購買頻度からターゲットとすべき優良顧客層を把握すると、百貨店カタログの優良顧客は特別使いではなく、日常使いをしていることを発見できたことを示しました。

そこから、ユーザーを日常使いへと導く施策の考察、実際のカタログ誌面でのデータと編集手法を掛け合わせた仕掛け編集の方法を仲渡さんが紹介してくれました。定番野菜であるほうれん草を例にとって、実際に誌面展開した際に専門家によるコラムでの紹介と併売を目的とするレシピ紹介のどちらが効果的かという命題に対して、それぞれの効果を売上データの定点観測をもとに説明しました。

ほかにも話題の新商品の見せ方、商品の継続性をアップさせるデータに基づいた仕掛け編集を一挙に紹介。最後には、優良顧客に効く仕掛け編集を導く３つの極意をまとめました。

また、今後データ分析を行っていく際のポイントとして、環境変化やユーザーの入れ替わりで変化しうる可能性や分析結果において傾向が見られなかった場合にも継続的な分析が必要であることを説明。編集手法との掛け合わせという新しい切り口でデータ分析を提案しました。

分析を行う目的の検討という根本的な問題提起から始まり、実践的な分析アプローチ、分析を上手く活用した施策まで一貫した内容となっていて、非常に勉強になりました。分析する上で、カタログのようなデータ化しにくいオフラインデータを要素分解してデータ化する方法、分析結果の傾向が見られなかった場合の考え方といった一度は抱える共通の悩みについても示唆を得ることができる、盛りだくさんなセミナーでした。

YURI
2015年12月からマーケティング部署でインターンをしております。大学のゼミでは国際経営学を勉強中。趣味は韓国語とフラダンス。2016年に半年間のアメリカ留学を経験。日課は万歩計のチェックとお風呂上がりのアイス。何事も継続は力なりをモットーにがんばります。