単発信することで、小さな会社でも
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
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
自宅の仕事部屋にて
データ分析の本来の目的は、
アクションにつなげることですが、
そのためには証明と発見という2つの役割を果たします。
その2つは
証明(Proof)と発見(Discovery)
です。
証明とは、アクション仮説の実行について、
ステークホルダーを説得するための裏付けデータを取得することです。
これは既存のアクションを改善したり、
新しいアクションを導入する際に、
データを活用してその効果や効率を明確に示すことを指します。
例えば、通販会社の場合、冊子をDMハガキに変更する
というアクション仮説があります。
このアクションの有効性を証明するために、
以下のようなデータを取得します。
現状の冊子は顧客にほとんど読まれておらず、
伝えたい内容が届いていないことを示すデータが必要になります。
一方、DMハガキで送った場合、
顧客に伝えたい内容がより伝わりやすくなるというデータが必要になります。
これらのデータを収集し、冊子とDMハガキの
効果を比較して、ハガキを採用することの有効性を証明します。
発見とは、新たなアクション仮説を得るために
成果と連動するデータを取得することです
これは既存の仕組みに潜む問題点や
新たな機会を見つけ出すためにデータを分析し、
新しいアクションの提案を行うことを指します。
例えば、通販会社がデータ分析を通じて、
コンテンツ内容の確認や2回目の購入に
繋がったか否かなどの問題点を見つけ出し、
それに対応した新しいアクション仮説を立てる場合があります。
このような発見を通じて、既存の問題を解決し、
効果的な新しい施策を提案することができます。
データ分析は、マーケティング実務において
非常に重要な手段です。
効果的なアクションを立案し、
ビジネスに寄与するための意思決定の基盤となります。
証明と発見の両方をうまく活用することで、
より成功に近づける可能性が高まります。
他にも顧客離反の要因特定に使用できます。
仮説: 顧客離反が増加している原因は、
顧客サポートの品質低下によるものと仮定する。
証明:
顧客離反の傾向を分析し、特にサポートとの接触の
有無を比較して、サポート品質と離反率の関連性を調査します。
離反した顧客に対してアンケート調査を行い、
不満の原因としてサポートに関連する要素を特定します。
発見:
顧客サポートに対する顧客の評価や意見を分析し、
改善のポイントを見つけます。
顧客離反のデータから、類似したパターンを抽出し、
対策を講じるための洞察を得ます。
これらの事例は、証明と発見の観点から
データ分析がどのように活用されるかを示しています。
証明は既存の仮説やアクションの効果を評価し、
改善のための裏付けを提供します。
一方、発見は新たなアイデアや問題点を発見し、
革新的なアクションを立案するのに役立ちます。
データ分析は、これらの観点をうまく組み合わせることで、
ビジネスにより価値をもたらすことができます。
追伸0
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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、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
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
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。
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