本書は2017年4月1日にTeradata Japanのブログに掲載された内容を、再掲載したものです。
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著者山本泰史（やまもとやすし）

消費者理解のためのアナリティクス入門

CRM／顧客管理／マーケティング分野にデータウェアハウスを適用し、顧客理解力とキャンペーン遂行能力を高めるためのヒントをご紹介しているコラムを再編集し、ブログに掲載しています。

文脈に傅くマーケティング

マーケティングのもっとも自然な"カタチ"を求めて
顧客に対する過剰なメッセージングが行われる、超供給過剰市場において求められるのは、顧客が自らの文脈にフィットしていると感じることができるようなマーケティングです。文脈に基づいたコンタクト、コンタクトに基づいた文脈の形成に取り組むことによって、顧客の心を動かし、期待する成果を掴みとることが可能となります。

・第1回　顧客の文脈

・第2回　商品の文脈

・第3回　時空の文脈

・第4回　企業の文脈

ビッグデータ時代の顧客データ活用 ― 収集、統合、分析、行動

ソーシャルメディアや Webサイトのアクセスログなど、今までとは異なるタイプのデータが増加しています。一方、これらを既存チャネルの顧客データと統合し、活用する考え方は発展途上です。本連載では、これらを統合し、顧客マーケティングの基盤として活用するための手順を概観します。

・第1回　さよなら、ビッグデータ

・第2回　データの収集と統合

・第3回　リポーティング ― 事実を把握する

・第4回　データマイニング ― 確率で考える

・第5回　キャンペーン管理 ― 分析結果を行動へ

・第6回　顧客識別とチャネル間誘導

セグメンテーション／ターゲティング

セグメンテーションを適切に構築し、ターゲティングに活用していく能力は、投資対効果の高いキャンペーンを実行していく上で不可欠なものです。このコラムでは、セグメンテーションおよびターゲティングそれぞれの基礎的な考え方と手法についてご紹介し、顧客理解のために企業が保持可能なケイパビリティについて概観していきます。

・第1回　セグメンテーション／ターゲティングの考え方

・第2回　セグメンテーションの基礎 1

・第3回　セグメンテーションの基礎 2

・第4回　セグメンテーションの手法

・第5回　ターゲティングの基礎

・第6回　ターゲティングの手法例 1

・第7回　ターゲティングの手法例 2

・最終回　モデリング環境の要件、まとめ

マーケターのためのデータマイニング・ヒッチハイクガイド

データマイニングは、データウェアハウスに蓄積された膨大な顧客データを洗いざらいに分析し、有意の知識を導き出すのに適した手法ですが、少なからず専門知識を求められる分析手法でもあります。このコラムでは顧客マーケティングというテーマに対し、どのようにデータマイニングを適用できるかというガイドをします。

・第1回　はじめに

・第2回　マーケティングへの適用

・第3回　データマイニングのプロセス

・第4回　データの定義

・第5回　データベース基礎講座

・第6回　データの変換

・第7回　分析手法の分類と、単一変数の分析

・第10回　因子分析

・第12回　決定木

・最終回　復路がデータマイニングを強くする

顧客分析の手順

キャンペーンを中心とした顧客に対するアプローチを、的確で洗練されたものとするためには、データ分析を通じてどのようなアプローチをすべきか検討する必要があります。このコラムでは、顧客分析の手順を概観し、分析上の着眼点、手法、そして業務目標や顧客アプローチとの関連性について整理していきます。

プロダクトポジショニング

マーケティングキャンペーンを構成する要素の中で、自社が扱う「商品」は重要な位置付けを担います。このコラムでは商品の持つ魅力、そしてその市場における位置づけの整理を行い、商品展開時のパフォーマンスを最大化するためのアプローチと、その評価手法について整理をしていきます。

・第6回　競合する商品、惹き合う商品

・第7回　購買後のエクスペリエンス

・第8回　購買時のエクスペリエンス－1

・第9回　購買時のエクスペリエンス－2

・第10回　購入心理プロセスの考察

・第11回　フィットを探し当てる－1

・第12回　フィットを探し当てる－2

・第13回　市場変容を促す

・第14回　商品、訴求ポイントを改善する－1

・第15回　商品、訴求ポイントを改善する－2

・第16回　商品、訴求ポイントを改善する－3

・最終回　まとめ

チャネル最適化のための分析

チャネル最適化を実現するためには、お客様に対する顧客サービスレベルと、チャネル維持コストのバランスを図ることが必要です。このコラムでは、コールセンター、SFA（Sales Force Automation）、保守サービスといった販売及びサービスチャネルの分析例をご紹介します。

・第1回　必要となるデータと対応する経営改善課題

・第2回　コールセンターにおける分析シナリオ

・第3回　SFA（法人営業）における分析シナリオ

・第4回　保守サービスにおける分析シナリオ

・第5回　必要となる分析環境の考察

キャンペーン評価の手法

今日の顧客マーケティングにおいてキャンペーンの実行はより複雑になり、それに伴って厳密な収益性に対する理解が求められます。このコラムでは、キャンペーンの評価手順、幾つかの比較評価ケースの考察、そして関連指標の管理手法例についてご紹介します。

・第1回　キャンペーンの定義とキャンペーン利益の抽出

・第2回　複数キャンペーンの採用／棄却基準

・第3回　評価測定ケースの考察 - 1

・第4回　評価測定ケースの考察 - 2

・第5回　評価測定ケースの考察 - 3

・第6回　マーケティング指標の管理例 - 1

・最終回　マーケティング指標の管理例 - 2

「意思決定の自動化」と「リアルタイム・オファリング」

Teradata の標榜する「アクティブ・エンタープライズ・インテリジェンス」 - これをより具体的な姿としてご理解いただくために、その考え方と実装方法についてご紹介します。情報活用と業務上の即時性要求が最も厳しい CRM分野を例に、企業が「意思決定の自動化」を押し進め、消費者に対する「リアルタイム･オファリング」実施に至る流れを解説します。

・第1回　意思決定とは何か

・第2回　自動化すべき意思決定、すべきでない意思決定

・第3回　意思決定を自動化するメリット

・第4回　意思決定と確率

・第5回　確率算出／活用の例

・第6回　リアルタイム･オファリングの定義

・第7回　チャネルとコンテンツの種別

・第8回　リアルタイム･オファリングの枠組み

・第9回　シナリオ#1 [ATM操作顧客へのオファー]

・第10回　シナリオ#2 [小売店舗来店顧客へのオファー]

・第11回　シナリオ#3 [Webサイト来訪顧客へのオファー]

・第12回　データウェアハウスの位置づけはどう変わるか

・第13回　データマイニング

・最終回　キャンペーン管理

キャンペノミクス：キャンペーン管理の経済学

企業が消費者に対して直接的にキャンペーンを展開する上で、その定量的な経済効果を把握することは、それに伴う投資を正当化するために、そしてその後の活動目標を設定し、行動を具体化するためにも必要です。このコラムでは、キャンペーン管理を行うにあたっての経済効果モデル構築と、それに基づいた試算方法について概観します。

・第1回　何故キャンペーンの効果を定量化するのか？

・第2回　効果創出の起点はヒト

・第3回　キャンペーン反応率の改善

・第4回　キャンペーン数の拡大

・第5回　顧客数と顧客単価に基づくアプローチ

・第6回　システム投資の適用によるROI試算