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ビッグデータ活用事例(11)マーケティング・販売領域-再購買系/会社を強くするビッグデータ活用

AUTHOR :  網野 知博

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網野 知博
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この連載では「会社を強くする ビッグデータ活用入門 -基本知識から分析の実践まで-」で取り上げたビッグデータやアナリティクスの活用事例を抜粋し、ご紹介していきます。

書籍の中では大きく2つの場合で事例を区分しており、合計8回にわたり、「自社活用:自社の競争力強化にビッグデータを用いている事例」」のビッグデータやアナリティクスの活用事例をご紹介します。

A:他社活用:他社や外部に向けた情報提供によるサービス提供にビッグデータを用いている事例 第1回〜第4回⇒掲載済み
B:自社活用:自社の競争力強化にビッグデータを用いている事例 第5回〜第12回

今回は「⑤マーケティング・販売」に関するビッグデータ活用事例です。この「販売・マーケティング」では、大きく⑤-a「認知系」、⑤-b「(初回)購買系」、⑤-c「再購買系」の3つに分けおり、今回は、⑤-c「再購買系」の事例をご紹介します。

ビッグデータ活用_自社活用領域_07

ビッグデータ活用事例:マーケティング・販売領域- 再購買系

 「販売・マーケティング」の最後の3つめは⑤-c「再購買系」にです。再購買に特に力を入れるべき業態は「単品通販」の企業です。

 「単品通販」は九州地方が非常に有名で、「にんにく卵黄」の健康家族、「香酢」のやずや、「青汁」のアサヒ緑健など、ここでは挙げ切れないほどの多くの企業が存在しています。これらの単品通販企業は、同じ商品を、同じ顧客にいかにして買い続けてもらうかが勝負の分かれ目になってきます。

 有名な事例ではファンケルがあります。既存顧客のリピート率が大きく上昇する購入数を商品ごとに算出し、分析結果から商品ごとの臨界点を導出し、臨界点に近い顧客へ優先的に購入を促す割引情報などをメルマガで知らせる事により販促を実施しています。

 ファンケルの場合は単品通販ではなく、サプリメントや基礎化粧品の総合事業者になっていますが、アマゾンほど品数が多いわけではなく、商品の不認知を解消するよりも、既存商品のリピートを促進する方が「儲け話のメカニズム」に合致していると考えられ、「再購買系」として紹介しています。

 この区分も1つの考え方にすぎません。また、絶対的に正しい区分を作ることは不可能です。そのため、この定義にあてはめて考えることが重要なのではなく、どのような整理の仕方であっても、自社の「儲け話のメカニズム」や「キードライバー」の観点から事例を構造化し整理して、自社の競争力強化に向けた研究をするとよいと考えています。

次回に続く。

ビッグデータに関してより詳細にお知りになりたい場合はこちらをお読み下さい。

会社を強くする  ビッグデータ活用入門  基本知識から分析の実践まで
会社を強くする ビッグデータ活用入門 基本知識から分析の実践まで

 

連載:ビッグデータ活用入門のエッセンスをご紹介 エントリー一覧

  1. ビッグデータ活用のケイパビリティ
  2. データサイエンティストのスキル
  3. データアーティストのスキル
  4. 企業を取り巻くさまざまなデータ
  5. ビッグデータとは
  6. ギックスの考えるビッグデータとは
  7. 競争力強化にビッグデータを織り込む
  8. 大きなPDS/小さなPD(CA)∞サイクルを回す
  9. ビッグデータ活用が普及するわけ
  10. ビッグデータ活用事例(1/12)流行予測
  11. ビッグデータ活用事例(2/12)価格予測
  12. ビッグデータ活用事例(3/12)情報共有による効率化
  13. ビッグデータ活用事例(4/12)商品開発
  14. ビッグデータ活用事例(5/12)経営管理領域
  15. ビッグデータ活用事例(6/12)インフラストラクチャ領域
  16. ビッグデータ活用事例(7/12)R&D領域
  17. ビッグデータ活用事例(8/12)製造・物流領域
  18. ビッグデータ活用事例(9/12)マーケティング・販売領域(認知系)
  19. ビッグデータ活用事例(10/12)マーケティング・販売領域(初回購買系)
  20. ビッグデータ活用事例(11/12)マーケティング・販売領域(再購買系)※本記事※
  21. ビッグデータ活用事例(12/12)アフターサービス

 

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