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単なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
発信することで、小さな会社でも
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら
世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて
大学の秋学期の授業も今日で終わりました。
来週からもうテストとのことで、コロナ渦で
ギリギリ今学期も終了ということになります。
本題へ
大学での講義をしましたが、データドリブンの
考え方が学生さんにもわかるように説明します。
結論
データを扱う時は、仮説を最初に立てる
です。
経営者の意思決定や学生の企画立案においても、
データ活用は不可欠です。
ITの発展に伴い、消費者行動に関する
情報収集が安易となりました。
位置情報から、人の流れが前週比
どうなっているのかも
数値化することが可能です。
ビッグデータの活用は、企業にも
多くの情報が集まるようになりました。
しかも、集めることと利用することに
分業することも可能になりました。
近年はデータの分析とコロナ渦での活用がますます
重要視されています。
消費者が持つ価値観の多様化とともに、
これまでのような企業側の一方的な
アプローチ手法では個別のニーズを
洗い出すことはできません。
データを基にお客様が求める商品やサービス
企業の対応をきめ細かく
とらえて仮説を立てて意思決定
する必要があるのです。
ちなみに、こういったデータを基に
アクションを起こすことを
データドリブンと呼ばれています。
数値の集まりから仮説の検証をする
のでこのデータドリブンは
マーケティング活用にも適しています。
データドリブンは、マーケティング手法の
ひとつとして考えてもＯＫです。
その昔のデータベースマーケティングと
個人的には類似語がデータドリブン
だと考えています。
正しくは、データをもとにマーケティングを
組み立てていくことを
データドリブンマーケティング
と呼ばれています。
コロナ渦において、最近の新しい生活様式の導入により
お客様の価値観は多様化しています。
よって、きめ細かくニーズを捉えなければなりません。
データを活用することで、
感覚や経験といったあいまいな指標だけではなく
数値を扱うことでより具体的なマーケティング施策
導入することができます。
データドリブンは、
・仮説を立案する
・データを収集する
・データを分析する
・データをマーケティング施策に組み込む
といったシンプルなやり方です。
しかしながら、実践するのは容易ではありません。
なぜなら、全体設計図的なイメージをつけて
いないと、仮説・目的・目標をKPIに落とし込む
ことはできないです。
基本ステップを理解し、
それを着実に実行するためにも
以下のポイントに注意してください。
ステップ１：仮説を立てる
ステップ２：データの収集
ステップ３：データの分析
ステップ４：アクションプランの策定
データドリブンは仮説を立案し、
データを収集することから始まります。
そうでないと、全方位的にデータを
集めていては膨大な時間がかかり、
実践的でないからです。
事前にフォーカスすべきデータを選択する
ことは、仮説が明確か否かにかかってきます。
よって見極めることがとても重要です。
絶対にしてはいけないのは、「とりあえず出してみよう」
です。
どのような情報が得たいのか？
といった分析後のゴールイメージを
持つためにも、仮説を立てることが大切です。
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お考えの経営者のあなたに対して20年以上現役で通販の
事業会社で実務を実践し、ゼロイチから１１の事業を成功させた専門家である、
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これまで年商６００億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため、
全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
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