ケーススタディ Sobeys Inc,

顧客一人ひとりに合わせた
高度なパーソナライズにより
マーケティングの成果を飛躍的に向上

カナダ国内で1800店舗以上を展開するスーパーマーケットの最大手、Sobeys。同社は老若男女、幅広い顧客を抱えており、従来のマーケティング手法に限界を感じていました。そこで同社が選んだのが、ビッグデータ解析による科学的なアプローチです。Antuitはデータ分析のパートナーとして、同社の膨大な顧客データ解析と戦略の立案を担当。顧客に最適なオファーを提供する仕組みの設計と導入を行いました。
マス・マーケティングからパーソナライズへ スーパーマーケットを運営するSobeysは、若者から年配の方まで、非常に幅広い顧客を抱えています。好みもライフスタイルも異なる多種多様な顧客に対して、テレビ広告をはじめとする従来の手法では効率的にリーチできなくなってきていました。テレビの視聴時間が減少し、多くの人々が日常的にスマートフォンを使う時代に適したマーケティングとは何か。Sobeysは新たなマーケティング手法の確立を目指していました。Sobeysは、どんな商品がどのくらい売れたのかを示すPOSデータ(売上データ)、そしてポイントプログラムの会員データなど、膨大な顧客行動データベースを保有しています。このビッグデータを科学的に分析し、徹底的に活用しすることで顧客一人ひとりに合わせた精度の高いコミュニケーションを図ることにしました。そしてこのような手法の知見と経験が豊富なAntuitをパートナーとして選択しました。

「カスタマーDNA」に基づく科学的アプローチ 一般的に、パーソナイズコンテンツを作成する場合、顧客を複数のセグメントに分割し、各セグメントに適したコンテンツを作成します。しかし顧客の幅が広く膨大な種類の商品を取り扱うSobeysのケースでは、この手法では顧客を大まかなグループに分けることしかできず、精度を十分に高めることができませんでした。そこでSobeyesとAntuitは、顧客の属性や行動データ「カスタマーDNA」を分析し、動的にグループを抽出できるようなシステムを構築しました。顧客行動には100人いれば100通りの特徴があります。その中から共通の特徴を持った人をグルーピングすることで、必要な人に必要な情報を高い精度で届けられるようになりました。さらに新システムのシミュレーション機能を利用することで、Sobeysのマーケッターはさまざまなパターンを試しながら効果的な戦略を立案できるようになりました。
マーケティング予算を削減しながら2000万ドル以上の増収を達成 顧客ごとに高精度でパーソナライズされたクーポンやメールマガジンにより、Sobeysのマーケティング効率は劇的に向上しました。すべての地域において、顧客のレスポンス率は約2%から2桁台へと大きく改善。2000-3000万ドルの増収につながりました。さらにコンテンツ生成の一部を自動化するといった改善策により、マーケティングコストを約1000万ドル削減。顧客満足度、客単価も向上するなど、めざましい成果につながりました。
成功する
ビッグデータ分析プロジェクト
の始めかた
ビックデータ分析プロジェクトの立ち上げに
お悩みですか?
幅広い業界や分野において、ビックデータやAI(人工知能)を用いたビジネスの最適化やビジネス変革の動きが盛んになっています。一方で、プロジェクトを実施するにあたり、分析を実施できるメンバーがいなかったり、分析ツールはあるもののどのようなステップで分析を進めたらよいのかわからない、またデータに課題があるといった声を聞くことも多くなっています。ビッグデータ分析を専門とするAntuitには、日々多くのお客様からの課題やご質問が寄せられています。以下に、弊社がお客様から伺う代表的なお悩みの例をご紹介します。
Case 1 : そもそも分析テーマが決まっていない

「経営陣から、ビジネスに対してAI(人工知能)やビックデータを使って何かできないのかというお題が落ちてきた」

「弊社に適用できそうな良いテーマや事例はないか?」

Case 2 : 実施すべきテーマはあるが、課題の整理が出来ていない、分析のステップや適切なアウトプットがわからない

「やりたいテーマはあるのだが、社内のどのようなデータを使って、どのように分析を進めるのかステップがわからない」

「買ったはいいものの、十分活用できていない商用分析ツールがあり、有効活用したいのだがどう分析すればよいのかわからない」

「自分で分析をしているのだが、分析アルゴリズムの納得性・透明性が低く、ビジネス側に納得してもらえない」

Case 3 : 分析対象とするデータに課題がある

「自社の現状のデータで十分な分析アウトプットが出せるのか?」

「分析にあたり、自社データだけではなく外部データも使ってみたい、どのようなものが利用可能なのか?」

「データの整理に手を付けたいが、リソースが割けない」

成功する分析プロジェクトを始めるための
3つのステップ
上記のようなお客様の課題に対し、弊社では以下のような進め方をご提案しています。当たり前のことにも見えますが、いずれも成功するプロジェクトには欠かすことのできない重要な要素です。
Step 1 : お客様の課題と分析プロジェクトのゴールを定義

分析プロジェクトの責任者となるお客様や、分析プロジェクトのアウトプットを活用するステークホルダーの皆様と、分析プロジェクトで解きたいビジネス課題を整理・合意します。
多くの場合、1回~3回程度のヒアリングで課題及びゴールが整理可能です。必要に応じ、海外先進他社とのベンチマーキングを行う場合もあります。

Step 2 : グローバルの知見を用いた分析ステップ案、ロードマップを策定

Antuitは100名を超える、博士号などの高度学位を持つデータサイエンティスト達が世界中のお客様の成功に向け分析プロジェクトを実施しています。各分野のエキスパートが持つグローバル最先端のベストプラクティス・事例を活用し、お客様の課題に対する分析アプローチとアウトプットを定義します。

Step 3 : 分析用データの確認

データが整理されている場合、分析ステップに必要となるデータをお客様とともに確認致します。データ辞書やデータベース定義書、サンプルデータなどで、分析プロジェクトに必要となるデータの質および量を事前に確認させていただきます。データが十分整理できていない場合、弊社の経験豊富なエンジニアがデータの整理・統合から支援します。

Antuitにお気軽にご相談下さい。