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【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介

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会社案内&事例紹介

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【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介

  1. 1. KSKアナリティクスのご案内
  2. 2. KSK  Analytics,  Inc   会社名   株式会社KSKアナリティクス      KSK  Analytics,  Inc. 東京オフィス   東京都中央区銀座8-‐‑‒14-‐‑‒11  ワイエヌ銀座ビル5F ⼤大阪オフィス   ⼤大阪市中央区本町1-‐‑‒1-‐‑‒3  本町橋⻄西ビル2F URL     www.ksk-‐‑‒anl.com 設⽴立立 2006年年8⽉月 1.アナリティクス・ソフトウェア事業:      オープンソースを中⼼心としたデータ分析・活⽤用ソフトウェアの販売、サポート等の提供。 ・オープンソースビジネスアナリティクス  Pentaho ・オープンソース⾼高速データベース  Infobright ・オープンソースデータマイニング  RapidMiner ・計画/分析/レポート  Jedox ・⼤大規模データ解析  NYSOL ・統計解析Rの商⽤用版    Revolution  Analytics ・商⽤用Hadoop製品    Cloudera 2.アナリティクス・サービス事業:      Hadoopやアナリティクスツールなど複数のオープンソースを組み合わせた分析サービスの提供。 ・アジャイル型データ分析サービス ・データ活⽤用・基盤構築サービス ・オフショアデータ分析(ベトナム) ・分析教育(ソレイユデータ道場) KSK  Analytics  会社概要
  3. 3. KSK  Analytics,  Inc   世界標準のOSSを⽇日本へ導⼊入、 ⽇日本発のOSSを世界へ展開 世界標準のOSSを⽇日本へ導⼊入 ⽇日本発のOSSを世界へ展開
  4. 4. KSK  Analytics,  Inc   アナリティクスによる問題解決 •  過去2年年蓄積分のセンサーデータの分析、属 性の絞り込み、関連性をモデル化。 •  予測モデルの作成とレポーティングにより、 メンテナンス担当者への⾃自動通知。 •  さらに、予測レポート結果のフィードバック を取り込むことで、より予測精度度の向上を継 続的に⾼高めていくように仕組みを作成。 ビジネス課題 機器から送付されてくる様々なセンサーデータから、機器 のメンテナンス必要時期と交換が必要パーツを予測したい。 不不必要な訪問やパーツ交換を省省いてコストを削減したい。 センサーログからの事前故障予測〜~⼤大⼿手医療療機器製造会社 機器内の 各種センサー データ モデリング 予測レポート フィードバック データ分析サービス事例例1
  5. 5. KSK  Analytics,  Inc   Case  Study アナリティクスによる問題解決 •  ⽉月次の売上数量量をトレンドと季節傾向に分解 し、モデル式を作成。将来12ヶ⽉月間の⽉月別 の売上を予測。 •  予測は製品の発売前から適⽤用可能に、機種別、 製品別など任意の単位で予測可能に。   •  予測モデルをパラメータ化、モデル作成時の 傾向が持続しないと予想される場合があるた め    実績データの蓄積に応じて予測を更更新可 能に。 ビジネス課題 サプライチェーンにおける流流通在庫を最適化したい。タイム リーな需要予測により、多様な製品にかかわる部品在庫を削 減したい。部品ごとのリードタイムに応じて、安全在庫を設 定したい。 統計的モデルによる需要予測〜~⼤大⼿手楽器メーカー 過去の出荷 実績データ 予測モデル 予測数量量 SCMシステム データ分析サービス事例例2
  6. 6. KSK  Analytics,  Inc   アナリティクスによる問題解決 •  ヒアリングにより分析要件を決定して、必要 なデータを収集、クレンジングし、ETLツール でデータマートを構築。 •  データをチャートおよびテーブルでビジュア ル化、顕著な傾向を把握できる。クラスター 分析にて、顧客のセグメントを明確化。   •  さらなるクレンジングを繰返し、決定⽊木モデ ルよりルールを可視化。(ポイント使⽤用した 顧客は2か⽉月以内に退会可能性が極めて⾼高い etc) ビジネス課題 提供サービスの解約率率率を低減したい。何が解約率率率に⼤大きな インパクトを与えるのかを明確にしたい。中⻑⾧長期のマーケ ティング施策の論論拠がほしい。 会員データ分析による顧客離離反防⽌止〜~⼤大⼿手プロバイダー 会員属性データ 使⽤用履履歴データ ポイント履履歴 アンケートデータ 分析データマート ビジュアル化 クラスター分析 決定⽊木分析 データ分析サービス事例例3
  7. 7. KSK  Analytics,  Inc   アナリティクスによる問題解決 •  ウェブから消費者の声を収集し分析することで、 費⽤用が抑えられ継続的な運⽤用が可能になった。 •  アンケートからは得られない潜在的な製品ニー ズを抽出できた。 •  分析結果から消費者のニーズを把握し、製品開 発の参考にできた(30〜~34歳⼥女女性は深い⾚赤系の ⼝口紅が好評etc)。 テキストマイニングによる製品開発⽀支援 ネットワーク 分析 データ分析サービス事例例4 ビジネス課題 ある事業会社では消費者の声をアンケート調査で得ていたが、 調査費⽤用が⾼高いため継続できず製品開発に活かすことが難し かった。 クチコミ データ クラスター分析 決定⽊木分析 形態素解析 整形・加⼯工 ⼤大⼿手化粧品メーカー〜~マーケティング部⾨門
  8. 8. KSK  Analytics,  Inc   Case  Study ビジネス課題 新規海外展開のためマーケティング戦略略を作成したいが 既存製品の利利⽤用地域が把握できておらず、どの地域で販 売可能性が⾼高いか分からなかった。 未開拓拓エリアの潜在的顧客のGIS可視化 データ分析サービス事例例5 アナリティクスによる問題解決 •  SNSデータ分析から製品の利利⽤用地域と使い勝⼿手 を把握できた。 •  オープンデータの活⽤用により地域を具体的に把 握でき、SNS分析と合わせてGIS可視化。 •  地域別に影響⼒力力の⾼高い⾔言葉葉、流流⾏行行の話題を把握 し、戦略略作成の参考にできた(X地域のイノ ベーター・アーリーアダプターを発⾒見見できた etc)。 ネットワーク分析 SNSデータ 形態素解析 整形・加⼯工 GIS可視化 オープンデータ ⼤大⼿手⾷食品メーカー〜~マーケティング部⾨門
  9. 9. KSK  Analytics,  Inc   ⼤大⼿手オフィス⽤用品メーカー〜~顧客サポート部⾨門 データ分析サービス事例例6 ビジネス課題 サポートセンターに寄せられる膨⼤大なテキスト情報(要 望・苦情)の蓄積に⼒力力を⼊入れているものの、顧客満⾜足度度 を向上するデータ活⽤用ができていない。 アナリティクスによる問題解決 •  要望・苦情をカテゴリ(製品/出荷/営業の 問題etc)に分類できた。 •  製品の不不具合パターンを把握できた(製品A は7〜~9⽉月、気温35℃以上でインク漏漏れが多 発しているetc) •  カテゴリ化、要約化でき、該当部署への伝達 がスムーズになり対応箇所・スピードが向上 した。 コールログ クラスター分析 形態素解析 整形・加⼯工 クロス集計 原因を特定 膨⼤大な顧客クレームから要因分析
  10. 10. KSK  Analytics,  Inc   ⼤大⼿手消費財メーカー〜~代理理店営業部⾨門 データ分析サービス事例例7 ビジネス課題 担当者の能⼒力力で営業成績に⼤大きな差が⽣生まれているが、そ れらを解消できる具体的な解決案を⽰示せていない。また、 新⼊入社員の研修プログラムを作成したい。 アナリティクスによる問題解決 •  営業フェーズでの課題の洗い出しにより営業ア クションが具体的になり、経験の浅い営業担当 者でも⼀一定の⽔水準の提案が可能になった。 •  ⽬目標達成社員の報告書は、未達成社員に⽐比べ数 値情報が多い(例例:達成→受注⾒見見込80%以上、 未達成→ほぼ受注取れる⾒見見込)などが分かり、 ⽇日報の書き⽅方指導ができた。 •  ⾏行行動履履歴を地図上にプロットし経路路を可視化す ることで、担当エリアの⾒見見直すことができた。 クラスター分析 決定⽊木分析 形態素解析 ⽇日報データ ⾏行行動履履歴 データ 経路路可視化 ⽇日報と⾏行行動履履歴による最適な営業マネジメント
  11. 11. KSK  Analytics,  Inc   アナリティクスによる問題解決 •  顧客が過去に購⼊入した商品や順番、組み合わ せから、推薦すると購⼊入確率率率の⾼高い商品の上 位の商品をリスト化して担当営業に配布。 (リコメンデーション) •  社外の企業データを購⼊入し、企業の業種、規 模、そして過去の購買傾向などから、年年間の 予算額を予測。予測をするのにどのような変 数が有効であるのか、またどの顧客に注⼒力力し て営業活動を⾏行行うべきか、など明確になった。 ビジネス課題 どの顧客へのどの商品を提案するのか?どのような企業であれ ば商品を購⼊入する可能性が⾼高いのか?など営業担当でも認識識は 様々。企業にノウハウが蓄積されておらず営業戦略略が策定でき ない ⼤大⼿手通信会社〜~法⼈人営業部⾨門 企業データマート 予算額の予測 データ分析サービス事例例  8 営業⽇日報 (Salesforce) 企業データ 購買履履歴データ 営業データマート 商品推薦 (リコメンデーション) 商品推薦システム(リコメンデーション)と 購買予算額の予測
  12. 12. KSK  Analytics,  Inc   マレーシアの製造施設での試験導入により、インテルは運用面でのコスト削減 や意思決定までの期間短縮を実現し、900 万米ドル(約 9 億円)を削減 http://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2014/0929.pdf https://www.intel.co.jp/content/dam/www/public/ijkk/jp/ja/ documents/blueprints/iot-business-value-manufacturing-blueprint.pdf モノのインターネット(IoT)が製造業にもたらすビジネス価値 参考 Intel IoT -- What Does The Internet of Things Mean? https://www.youtube.com/watch?v=Q3ur8wzzhBU IoT and the Manufacturing Floor https://www.youtube.com/watch?v=UZo_ZE-0Fcc
  13. 13. KSK  Analytics,  Inc   問い合わせ先 ご不不明な点がございましたら、お気軽にご相談ください。 株式会社KSKアナリティクス セールス&マーケティング本部   sales@ksk-‐‑‒anl.com     03-‐‑‒6228-‐‑‒4932(東京) 06-‐‑‒4705-‐‑‒7607(⼤大阪)

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