本日もお忙しい中、
ご覧いただき
ありがとうございます。
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
データマイニングに関する有名な事例として、
ビールと紙おむつがあります。
これは、紙おむつを購入した男性は、
同時に缶ビールを購入することが多い
というデータに基づいて並べて陳列する
ようにした結果、売り上げが上昇した
という米国のあるスーパーでの事例です。
ECサイトに単に商品を並べていませんか？
それ、やばいです！
本題へ
データマイニングとは、
構造化されたデータベースから
情報を抽出して、自動的に傾向や
パターンを発見する分析手法です。
残念ながら、魔法の杖ではありません。
顧客の購買行動など、データを分析することにより、
商品の購入率の予測ができます。
商品と顧客の関連データ発掘などにも可能です。
データから有益な情報を採掘（マイニング）
することからこのように呼ばれます。
また、テキストデータを分析する際は、
テキストマイニングと呼ばれ、お客様の声
の分析には重要な方法です。
このテキストマイニングとは、
構造化されてないテキストデータから、
新しい情報を抽出する分析手法です。
通販ビジネスに代表される小売りの場合、
お客様の声を、テキスト化した後に
文章中の単語の使用頻度や傾向、相関関係など、
さまざまな特徴を分析する際に用いられます。
ネガティブワードやアクティブワードの深層心理
にも使えホンネが浮き彫りになります。
データマイニングは、「知識発見」と
「仮設検証」の2つに大別することができます。
１つ目
知識発見（探索）
データマイニングは、蓄積されたデータから、
新しいパターンやルールといった知識を
自動的に発見（探索）します。
よって、ファンコミュニティなどの場の中で
行われるコミュニティを蓄積できないといけません。
ビッグデータに活用ができ、
機械学習やディープラーニングにて多く利用されます。
２つ目
仮説検証
仮説検証は、目的に沿って、検証したい課題解決に
必要なデータを集めて分析します。
従来の統計的手法が使われることもあるので実践の現場では、
探索発見がメインとなります。
データマイニングの機能ですが、
データマイニングは、大量のデータの中から
有意義な情報を抽出することを目的としています。
データマイニングの機能は、
・発生確率の予測
・データクラスターの分類
・相関による関連性の抽出
の3つに大別できます。
１つ目の発生確率の予測は、
収集したデータから、受注、購入といった
特定の事象が発生する確率を明確にします。
小売業における通販は、発生確率を予測して
受注予測のグラフを自社で持っています。
２つ目のデータクラスターの分類ですが、
収集した顧客や商品などに関するデータを、
特徴に応じて分類します。
顧客の趣味嗜好などの価値観を分類することもでき
とても有効です。
クラスター分類は、顧客売上
だけでみてはいけません。
３つ目の相関による関連性の抽出は、
収集した大量のデータから、同時に発生するなど、
相関関係を見ていきます。
このようにデータマイニングは、
幅広い業界でマーケティングの課題を
解決するために役立っています。
たとえば、以下のようなケースで活用されています。
小売業では、
顧客データベースを活用することで、
より効果的なキャンペーンを実施することや、
顧客に対して効果的なオファーを行うことが可能になります。
教育業では、
学生の学習の進捗状況データから学生の
理解度を予測することにより、
教員が最適な指導を行えるようになります。
ネット通販のビジネスを本気で伸ばしていきたいと
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、
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。
企業ＨＰはこちら
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東洋経済オンライン掲載 記事
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http://toyokeizai.net/articles/-/125443
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