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  • 1. プロフィール 2001年 IMJ入社 -Webプロデューサーとして数多くの 大手企業のWebサイト構築を手がける 2006年 IMJ Vietnam(現地法人)設立 -オフショア拠点の立ち上げ 2006年 Marketing & Technology Labs設立 -データ分析・最適化ソリューションの提供開始 2007年 EC事業本部設立 -ヴィレッジヴァンガード社のEC事業を IMJの自主事業として手がける 2008年 当社執行役員(現任) 2012年 当社取締役(現任) -Marketing & Technology Labsの 管掌担当役員 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 2
  • 2. Vision THE POWER OF DATA DRIVEN MARKETING データドリブンマーケティングの実現を 通じて「成果」を価値として提供する Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 3
  • 3. Marketing & Technology Labsとは データを基に「意思決定の支援」や 「マーケティング最適化の支援」を行う Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 4
  • 4. Marketing & Technology Labsとは Consulting Technology コンサルティング テクノロジー Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 5
  • 5. Marketing & Technology Labsとは Consulting CMO (取締役) /経営部門 マーケティング部門 責任者 マーケティング部門 実務担当者 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. ・マーケティング投資配分最適化 ・組織変革/業務変革 ・調査分析/戦略立案 ・ダッシュボード構築 ・KPI設計 ・統計解析/データマイニング ・PDCA定期運用 ・定期分析/レポーティング ・トレーニング 6
  • 6. Marketing & Technology Labsとは Technology キャンペーン マネジメント メール マーケティング アクセス解析 広告統合管理 統合DWH (Online/Offline) 統計解析 データマイニング Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 行動ターゲティング /レコメンデーション ビジネス インテリジェンス 7
  • 7. Marketing Intelligence System Integration /Management Data Aggregation ダッシュボード セグメント Action PC/スマホ オンライン データ メール オフライン データ 3rdパーティ データ Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 統合データ シナリオ設計 広告 統計解析 /データ マイニング 店舗 (O to O) 8
  • 8. 調査データ データ活用で組織はより適切な 意思決定が可能になる? 72% ※北米は82% 出典:EMC Forum 2013 Pre Survey ビッグデータ活用に関する意識調査(2013.9.18) Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 9
  • 9. 調査データ ビッグデータが業界における勝者と敗 者を分ける決定的な要因になる? 45% ※北米は57% 出典:EMC Forum 2013 Pre Survey ビッグデータ活用に関する意識調査(2013.9.18) Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 10
  • 10. 調査データ ビッグデータは意思決定の著 しい改善を生み、企業の競 争的差別化に大きな影響を 与える Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 11
  • 11. 調査データ 直近でビッグデータ活用技術の導入計 画はない 49% ※北米は26% 出典:EMC Forum 2013 Pre Survey ビッグデータ活用に関する意識調査(2013.9.18) Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 12
  • 12. 調査データ ビジネス上の意思決定における最も重 要な要因は「予算」 72% ※北米は45% 出典:EMC Forum 2013 Pre Survey ビッグデータ活用に関する意識調査(2013.9.18) Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 13
  • 13. 調査データ ビッグデータ対応を阻害する理由は「上層 部の意思決定者の直感と経験」 57% 出典:EMC Forum 2013 Pre Survey ビッグデータ活用に関する意識調査(2013.9.18) Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 14
  • 14. 調査データ ビッグデータの重要性は認識 しつつ、実際には「どう活用し てよいか分からない」のが実 態では? Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 15
  • 15. 今日のテーマ 1. CMO・マーケティング責任者が データを基にした科学的な意 思決定を行うには? 2. ビッグデータで現場はどう変わ るのか? Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 16
  • 16. Marketing is “the last bastion of unaccountable spending…” マーケティングは説明責任を問われない最後の砦だ。 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 18
  • 17. マーケティングROIの重要性・必要性は 急速に高まっている Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 19
  • 18. マーケティングROIの算出を どこから着手すべきか? Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 20
  • 19. マーケティングROIの算出のために 統合的であること シンプルであること 正確であること Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 21
  • 20. データ整理 マーケティングROIの評価に必要と なるデータを選定・抽出・整理 統合・分析 投資(IN)と売上(OUT)の関係 (モデル)を数値的に分析・把握 予測 実行 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 関係(モデル)を使い、マーケティ ングプランからのリターンを予測 予測を基にプランの決定・実行 22
  • 21. データ整理 マーケティングROIの評価に必要と なるデータを選定・抽出・整理 統合・分析 投資(IN)と売上(OUT)の関係 (モデル)を数値的に分析・把握 予測 実行 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 関係(モデル)を使い、マーケティ ングプランからのリターンを予測 予測を基にプランの決定・実行 23
  • 22. 【統合・分析】全マーケティング活動の検証 SNS メディアプラン 日付 Jan. 2013 Feb. 2013 Mar. 2013 店頭 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 天気 気温 行事・祭事 2013年新年挨拶編 スポット 新年会編 成人式 節分 バレンタインD ひな祭り ホワイトD 1,200GRP 2,000GRP 1,200GRP 自宅で鍋編 番組 A 番組 B 番組 番組 C 番組 D 競合 マーケティング投資 キャンペーン バナー広告 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. OOH 24
  • 23. 【データ整理】 売上を構築するデータ 広告宣伝部 セールス部 CRM部 ATL広告出稿 データ Webマーケティング部 サイト内トラフィック数 契約数 リード獲得 認知率 リファラー情報 DM/折込み配布 顧客満足度 BTL広告トラッキング ウェブ広告CTR イベント 退会率/継続率 競合比較 メルマガ登録・開封 サイト内CV率 自社サイトPV数 「いいね!」数 累積顧客数 新規契約数 エリア内シェア リード獲得数 リテンション率 顧客満足度 Up/Crossセル ウェブ接触 部署目的 認知 CV率 契約数 態度 エンゲージ (中間目標) 棚シェア 投資 ウェブ広告Imp. KPI 認知率 ブランド・イメージ 売上 (最終目標) 接触 選好度 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. WOM 配荷 販促 全体最適 ロイヤルティ UPセル 部分最適 経験 継続購買 25
  • 24. データ整理 マーケティングROIの評価に必要と なるデータを選定・抽出・整理 統合・分析 投資(IN)と売上(OUT)の関係 (モデル)を数値的に分析・把握 予測 実行 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 関係(モデル)を使い、マーケティ ングプランからのリターンを予測 予測を基にプランの決定・実行 26
  • 25. 【統合・分析】 シンプルな構造に 投資対効果の一次的な関係構造 ROI 「投資」「売上」の直接的な一次関係 (結果重視) 「注意」「関心」「欲求」「記憶」「行動」 のプロセス的な関係性 AIDMA 投資~購入までの時系列構造 「注意」「関心」「検索」「行動」「共有」 AISAS (プロセス重視) AISCEAS Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. のプロセス的な関係性 「注意」「関心」「検索」「比較」「検討」 「行動」「共有」のプロセス的な関係性 27
  • 26. 【統合・分析】シンプルな構造に TV広告 GRP 段/ページ OOH 投資 トラフィック 新聞/雑誌 投資 投資 マーケティング 店頭活動 投資 リスティング 販売促進 配布数 投資 棚シェア 投資 クリック数 投資 ディスプレイ Imp数 投資 アフィリエイト Imp数 投資 ソーシャル Imp数 投資 アプリ Imp数 投資 価格 値引率 売上 投資 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 数量 金額 28
  • 27. データ整理 マーケティングROIの評価に必要と なるデータを選定・抽出・整理 統合・分析 投資(IN)と売上(OUT)の関係 (モデル)を数値的に分析・把握 予測 実行 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 関係(モデル)を使い、マーケティ ングプランからのリターンを予測 予測を基にプランの決定・実行 29
  • 28. 【予測】 実測値と予測値の高い予測力 実測値 vs. 予測値 予測力の高さは必須 正確な売上/ROIの事前予測 綿密なプランニングが可能 複数の投資シナリオの策定 予実ズレの発見/背景の理解 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 30
  • 29. 【予測】 精度の高い予測力のために 重回帰分析 モデル エージェントベースモデル 𝑺𝒂𝒍𝒆𝒔 = 𝑺𝒂𝒍𝒆𝒔 𝒃𝒂𝒔𝒆 + 𝜶 𝒊 𝒙 𝒊 + 𝒆 𝒊 X: マーケティング投資/活動 α: パラメータ(活動の影響度) e: 誤差 特徴 マーケティング活動の売上に対 する寄与度を直線的に把握 「仮想パネル」による市場の再 現。現実のマーケティング投資と 売上を高精度で説明する。 利点  簡素さ  現実社会の再現  セグメントの高再現力 欠点  説明力の低さ  影響の強い変数の影響力の 大きさ  モデル構築のリードタイム Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 31
  • 30. 【予測】 外部環境からの影響の把握 消費税増税 気候(温度) 人口動態 外部環境・トレンドを予測に反映 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 32
  • 31. 【事例】 マーケティング投資配分の最適化 vs. デジタルはカタログの 8倍のROI カタログ投資の20%を デジタルに移行 5%の売上拡大 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 33
  • 32. データ整理 マーケティングROIの評価に必要と なるデータを選定・抽出・整理 統合・分析 投資(IN)と売上(OUT)の関係 (モデル)を数値的に分析・把握 予測 実行 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 関係(モデル)を使い、マーケティ ングプランからのリターンを予測 予測を基にプランの決定・実行 34
  • 33. 【実行】 予実のモニタリング 予測値と実測値のモニタリング 売上 店頭施策 ウェブ接触 広告出稿 ブランド接触 サイト閲覧 広告接触 プリント広告 価格 売上予測 売上 ズレ 「実測値」と「予測値」のズレを検証 投資の 効果/効率 外部環境 の 影響 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 消費者 の 変化 ROI 関係性の 改修 35
  • 34. 【実行】 計画~改善のループ 最適化の実現 ⑤ 予実検証 ⑥ 改善 ④ 売上実測 改善 改善 ③改善 日付 Jan. 2013 1 2 3 4 5 6 7 8 日付 Feb. 2013 Mar. 2013 確定 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 気温 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 1 2 3 4 5 6 7 行事・祭事 2013年新年挨拶編 スポット 新年会編 成人式 節分 1,200GRP 800GRP 自宅で鍋編 バレンタインD ひな祭り 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 ホワイトD 1,200GRP 600GRP 600GRP 番組 A 番組 B 番組 番組 C 番組 D ブランドA Jan. 2013 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 Feb. 2013 2 3 4 5 6 7 8 Mar. 2013 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 天気 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 火 水 木 金 土 日 月 天気 ① 計画 1 ② 予測 気温 行事・祭事 2013年新年挨拶編 スポット 成人式 節分 バレンタインD ひな祭り 1,200GRP 新年会編 2,000GRP 1,200GRP 自宅で鍋編 番組 A 番組 B 番組 番組 C 番組 D ブランドA ブランドB ブランドB Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 36 ホワイトD
  • 35. Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 37
  • 36. データ量の流れ 27ゼタバイト 500倍のデータ量 5エクサバイト 2003年 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 2012年 39
  • 37. デジタルデバイスの変化 あらゆるデジタルデバイスが生活の一部になってきている Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 40
  • 38. それらのデータの課題 非構造化データ Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 41
  • 39. データとは生かす価値があるのか? 2016年の日本におけるストレージとビッグ・データ ビッグデータを単なるバズワードと捉えている企業の大多数は、 IT部門のコスト削減に生かす視点から抜け出せない ビッグ・データ・プロジェクトに取り組む企業の数は倍増し、 その7割にIT以外の経営・事業部門が参画する。 企業のシステム向けストレージを自社で購買する大企業は、 フラッシュ・メモリを活用しコスト性能比を改善する。 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 42
  • 40. 現場で生かせるデータにするには? マーケティング視点 ・ 最新技術を活用 ・ 現場へ生かせる仕組み Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 43
  • 41. 二つのキーワード 速さ Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 正確さ 44
  • 42. 体 温 血 圧 彼は健康 だろうか? 体 重 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 45
  • 43. 勤務 時間 天候 睡眠 時間 スト レス Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 運動 量 食事 46
  • 44. 二つのキーワード いかに早く変化をとらえ いかに正確に分析・対応できるか Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 47
  • 45. 3つの課題 現状理解 モニタリング Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 原因分析 データと分析官 施策実行 修正 実行・検証ツール と検証者 48
  • 46. 現状理解:様々なデータを素早く把握 現状理解 原因分析 顧客 商品 施策実行・改善 アクセスデータ 広告データ 営業 店舗 購買 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. その他 外部 データ ソーシャル 49
  • 47. 現状理解:ダッシュボード 必要な頻度で サイト 広告 KPI 売上 KGI 様々なデータを 繋ぎ合わせて ソー シャル 拡散 ダッシュ ボード 間接 効果 市場 状況 競合 状況 予想と実績を Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 見やすく 50
  • 48. 現状理解:可能にしたテクノロジー 従来のBIツール Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 51
  • 49. 現状理解:可能にしたテクノロジー 各データソースから 連想技術による効率的な読込 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 52
  • 50. 現状理解:可能にしたテクノロジー ディスク上 ID A A A B B B 購買 チケット 雑誌 ID A A A B メモリ上 広告 コスメ NEWS ダイエット NEWS 購買 チケット 雑誌 ID A B 広告 コスメ NEWS ダイエッ ト 20億件以上の大量データ対応 化粧品 化粧品 かつ レトルト チケット 全ての項目を検索キーにできる レトルト 雑誌 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 53
  • 51. 現状理解:マーケティングダッシュボード Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 54
  • 52. 原因分析:早く・正確に 現状理解 原因分析 施策実行・改善 顧客IDをいかにつなぐか? Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 55
  • 53. 原因分析:ソーシャルログインで得られるデータ Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 56
  • 54. 原因分析: 例)ユーザーボリュームを把握 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 57
  • 55. 原因分析: 例)あるプロダクトのキーワードを注力 キャンペーン開始 http://www.google.co.jp/trends/explore Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 58
  • 56. 原因分析:可能にした基盤 データ取得基盤設計 顧客 商品 アクセスデータ 広告データ 営業 店舗 購買 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. その他 外部 データ ソーシャル 59
  • 57. 施策実行・改善:オムニチャネル時代の施策 現状理解 原因分析 施策実行・改善 いままで これから (シングルチャネル) (オムニチャネル) 「どこで」 「誰に」 「何を」 「どうやって」 売るか? 買ってもらうか? Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 60
  • 58. 施策実行・改善:オムニチャネル時代の施策 誰に・どうやって Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 61
  • 59. 新宿 デザイナーズ Questions? 渋谷 マンション あなたに合うものを 敷金 お探しします 礼金 無料 Start Chat Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 62
  • 60. 施策実行・改善:重要なこと 1 「個客」視点でデータを取り扱っていく インハウスでこれら施策を実施していく 2 仮説⇒検証の文化をつくる (知見がためやすくなる土壌をつくる) Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 63
  • 61. 今日のまとめ データ活用により、真の「個客」 マーケティングが実現できる。 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 64
  • 62. 今日のまとめ ビッグデータの本質は、 企業全体のマーケティング オペレーションの変革。 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 65
  • 63. 今日のまとめ 言い換えれば「顧客志向」の 会社へ変革。 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 66
  • 64. 今日のまとめ 企業経営は、3K(勘・経験・ 慣習)ではなくデータを土台に したものになる。 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 67
  • 65. 今日のまとめ 企業のデータ活用 を支援します Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved. 68
  • 66. ご清聴ありがとうございました 株式会社 アイ・エム・ジェイ マーケティング&セールス本部 Copyright © IMJ Corporation. All Rights Reserved.

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