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【連載コラム】
井上英昭のひらめきわくわく、スマートCRM講座

第一章 スマートCRM登場の背景 -7-

井上英昭のひらめきわくわく、スマートCRM講座

(6)スマートCRMとは

3.賢い(スマートな)CRM


a.ビッグデータ分析の現状

近年のIT業界では、“ビッグデータ”という言葉をよく見聞きするようになりました。CRMにおけるビッグデータとは、購買履歴などの“大量のPOSデータ”などと何が違うのでしょうか?
まずは、Wikiを見てみるとこのように定義されています。

ビッグデータ(英: big data)とは、市販されているデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションで処理することが困難なほど巨大で複雑な データ集合の集積物を表す用語である。 その技術的な課題には収集、取捨選択、保管、検索、共有、転送、解析、可視化が含まれる。 大規模データ集合の傾向をつかむことは、関連データの1集合の分析から得られる付加的情報を、別の同じデータ量を持つ小規模データ集合と比較することにより行われ、「ビジネスの傾向の発見、研究の品質決定、疾病予防、 法的引用のリンク 、犯罪防止、リアルタイムの道路交通状況判断」との相関の発見が可能になる。

総務省による“スマート革命”のページでは、ビッグデータについて”事業に役立つ知見を導出するためのデータ”と説明しています。
平成26年4月総務省情報通信政策研究所 ビッグデータとは何か(外部リンク)

コンピュータや通信の進歩はめざましく、ここ30年でCPU速度は約30万倍、通信速度は約700万倍になったと言われています。
Facebookでは、約8億人のデータを、日々500テラバイト処理をしているそうです。また、世界的なスーパーマーケットチェーンであるウォルマート・ストアーズでは2.5ペタバイト以上、さらにインターネットのオークション・サイトであるeBay(イーベイ)では6ペタバイト以上のデータを格納したDWH(データウェアハウス)が稼働しているそうです。

多くの消費者がスマートデバイスを使うようになり、大量なデータを蓄積するスピードが、劇的に速くなってきています。“ビッグデータ”というキーワードが流行しているのも、スマートフォンの普及が影響しています。
スマートデバイスは、情報に関するあらゆることを、凄いスピードで変えていっていますね。

つまり、IT技術の進化で、企業も顧客属性や売上のデータだけではなく、さまざまな種類のデータを大量に蓄積することができるようになってきました。

ところで、ただデータを蓄積しても何も役に立たないため、これを“分析・解析”し、“活用”することが肝心ですね。“分析・解析”し、“活用”されてこそはじめてデータが“情報”に変わっていくのです。
ここからが、もう一つの“スマート”、すなわち“賢い”機能が必要となってきます。

まずは、“スマートCRM”に必要な情報をビッグデータの中から見てみましょう。

【属性情報】
氏名、住所、職業、年齢、性別など

【購買履歴情報】
いつ、どこで、何を、いくら買ったのかという主としてPOS(のサーバー)やプリペイドカード、ECの場合は、ショッピングカートに連携し蓄積される情報

【行動履歴情報(店舗)】
いつ、どこに、何回来店したかという情報(クーポン/スタンプ/センサー/GPS/iBeacon/FeliCaなど)

【行動履歴情報(ネット)】
いつ、どのページを何回閲覧したか、その前後にはどこを閲覧しているか

【広告関連情報】
いつ、どの広告が閲覧されて、アクション(クリックや購買)に結びついたか(WEBメディア/メール/バナー/コンテンツ/Facebook/Twitterなど)

【ソーシャルメディア情報】
FacebookやTwitterなどの投稿、プロフィール情報

【エモーショナルな情報(アンケートなど)】
いつ、誰が、どんな感情を抱いているのか

CRMから見た“ビッグデータ”

このように、ちょっと挙げてみるだけでもたくさんの種類のデータがありますね。
次のステップでは、これらのデータを分析して、

・最適な人に
・最適なタイミングで
・最適な情報や特典を
・最適な量と質で

お届けして、顧客との関係性を“維持・育成”していかなくてはなりません。これができて初めて“ビッグデータ”は“ビッグな情報=お宝”に変わります。
ただし、膨大なデータの中から“お宝”を見つけ出し、“最適な情報”を作っていくことは、もう人の力では困難なくらい、データがビッグになっているのです。
そこで、コンピュータの“スマート”な力を借りて、速く・正確かつ自動的に、CRMが行っていくしかなくなってきます。これがスマートCRMです。

まずは、データをどのような方針に基づいて“情報化”していくのかのシナリオが必要ですね。これを仮に“スマートCRMのシナリオ設計”と呼びます。

例えば、年度初めの経営会議で、“新商品でX億円の売り上げをXヶ月で達成する”と目標設定がされたとします。そしてそれを達成するためのさまざまな施策が語られます。
その中で、主要顧客からX億円を達成する為にキャンペーンを実施しようという案が出たとします。そこで、このキャンペーンの予算が決まり、企画が制作され、シナリオが作られます。

“顧客ランクB(購買金額が3万円以上の人で、最近2ヶ月以内に来店して、ポイントが1,000ポイント以上蓄積されている人)だけを自動抽出して、特別ファミリーセールのお知らせを、全社セールが始まる1か月前の6月の第二木曜日に案内メールを自動的に配信する。”

“お誕生月のプリペイドカード会員にお誕生プレゼントとして1,000円分チャージして、そのことを毎月第一木曜日に自動的にメールを配信したり、会員証アプリにプッシュ通知をしてお知らせする。”

というようなシナリオをシステムに設定してしまうのです。
そうすると、システムが自動的にそのシナリオ通りにスマートCRMを実施してくれるというわけです。

betrendでできること

広告業界ではそのシナリオの中に、WEBサイトやネット広告の閲覧履歴などと、メール配信を連携させて運用して行こうという広告主の動き(プライベートDMP)があります。
顧客管理をしているネット会員の年齢や性別というような静的なデータだけでなく、最近よく閲覧しているWEBサイトやページのジャンルなどでセグメントして、ヒットしそうな会員だけにメールを配信するという手法です。

これを実現するためには、広告業界のビッグデータといわれている“DMP=データマネジメントプラットフォーム”と、CRMを接続してシステム運用する必要がでてきます。
そのためには、CRMシステム側もDMP側にも、お互いのプログラム同士で外部連携ができるようにするAPI(アプリケーション・プログラミング・インターフェイス)が必要となってきます。

betrend APIの場合

このように、シナリオに基づいて情報を配信すると、かなり効率的・合理的に情報配信が行われるということがわかってきましたが、最初に決めたシナリオを流すだけでは、あっという間に年度が終わってしまって、「結果がでなかった」と嘆き悲しむことになる企業もあるかもしれません。
目標達成できるシナリオのことをここでは“シナリオの最適化”と呼びます。“最適なシナリオ”の解を求めて、それを繰り返せば目標は達成されるはずですね。

そのためには何をすればよいのでしょうか?

そうです。都度、“結果を分析すること”が重要ですね。
そのためには、メールやクーポンを配信した結果、“何人が来店した”“いくら売れた”という“効果測定”ができなくてはなりません。
そして、結果を踏まえて次の一手を考えながら情報配信の改善を重ねて行くというPDCA(計画 (plan)→実行(do)→評価(check)→改善(act))がやはり必要となってきます。

これを考えてく上でキーとなるのが、“BIツール”です。
BIツールとは、IT用語辞典によると

大量に存在する数値データを分析するために使用するツールである。 BIツールのBIとは、Business Intelligence(ビジネスインテリジェンス)の略。 データベースに対する専門的な知識がなくても、業務システム内のデータを担当者自身が分析することが可能となる。 BIツールを使うことで、帳票データや報告書を作成する際、情報システム部に依頼をせずエンドユーザーが独自に分析をすることが可能となる。

ということで、膨大なデータを分析して人間がわかりやすい形に可視化(ビジュアル化)して何らかの意思決定に役立つ“情報“に加工してくれるツールということになります。

簡単にまとめると、BIツールは“膨大に蓄積されたビッグデータを人間がわかりやすい形で表現して、意思決定に役立てていく意思決定支援ツール“ということができます。
ビッグデータには動画や写真、位置データ、センサーからのデータなど幅広いデータの種類がありますが、BIツールでは、主として数値や文字情報を基に分析をします。米国『Tableau(タブロー)』などのツールが日本でも最近良く利用されているようです。
タブローソフトウェア(外部リンク)

でもBIツールを導入しても、最終的には“人間が頭で考えて、判断し、何かを変えていく”という意思決定プロセスはなくならないのですね。

ところが、最近ではAI(人工知能)を使って“コンピュータが考えてくれる”ソフトウェアやサービスが登場してきました。“最適化エンジン”というのがそれです。
人間が考えるプロセスのうち、ある範囲では人間ではなくコンピュータに考えてもらおうというアプローチです。

b.インテリジェント化の動向

膨大なデータが蓄積されてくると、人間がそれを分析するためには、見やすい形に加工して可視化(ビジュアル化)する必要があります。
この判断をコンピュータソフトウェアで人工知能的に支援する手法に“スコアリング”があります。

前項の例で言えば、
“わくわくキャンペーン”を3ヶ月間実施した結果、顧客属性やランク毎に“購買あり”“購買なし”などの結果データを統計処理し、
次のキャンペーンを実施する際には、そのキャンペーンをそのまま実施する場合の見込み率(購買確率)を予想し、
“わくわくキャンペーン”を繰り返した場合、成功するか失敗するのか(年度予算を達成するのか)を示してくれる。
というようなものです。

アイズファクトリーの『bodais』という最適化・予測サービスを活用した事例にJALカードがあります。既存のカード会員に対するCRM施策として、より還元率の高い上位カードへの切り替えや、オプションサービスをご案内するダイレクトメールを行っていますが、従来の送付先対象者選別の方法の時より、入会率で130%以上の上昇が見られたそうです。凄いですね。

PDCAの最後のA(改善)のところの手前で、「どんなアクションが最善策なのか」を教えてもらえるようになると意思決定の精度が上がり、目標達成に近づきます。
スマートCRMとしては、この予測結果をP(計画)のキャンペーンシナリオに、自動投入してくれるようにするのが究極的に目指すところです。

ここまでくると今流行しつつある“マーケティング・オートメーション”という概念も、スマートCRMに近いところで考え方として共通しています。
ただし、“マーケティング・オートメーション”の場合は、顧客のロイヤルティ育成や顧客との関係性の向上というよりは、広告宣伝効果の最適化や、集客キャンペーンの効率化の観点で語られることの方が多いような気がします。

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