2014.8.14発表 O2Oマーケティング勉強会資料です

1. O2Oマーケティング
第四回勉強会
2014.8.14 安中哲也

2. ⽬目次
n 2-‐‑‒21 ⼩小規模店舗のITを効率率率化するモバイルPOS
n 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
n 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ移動者マーケティング
n 2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
n 2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
n 2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
n 2-‐‑‒27 データをビジネスにつなぐ『データサイエンティスト』
n 2-‐‑‒28 ビッグデータ活⽤用に不不可⽋欠なマーケティングセンス
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3. ⽬目次
n 2-‐‑‒21 ⼩小規模店舗のITを効率率率化するモバイルPOS
n 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
n 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ移動者マーケティング
n 2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
n 2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
n 2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
n 2-‐‑‒27 データをビジネスにつなぐ『データサイエンティスト』(別資料料)
n 2-‐‑‒28 ビッグデータ活⽤用に不不可⽋欠なマーケティングセンス
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モバイルPOS・接客タブレット
の有効性
「時間」と「場所」に合わせた
効果の⾼高いO2Oマーケティング
・データ分析者に求められる能⼒力力とは？
・データ分析を有効利利⽤用するのがこれからの経営者

4. 2-‐‑‒21 ⼩小規模店舗のITを効率率率化するモバイルPOS
2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
4

5. 2-‐‑‒21 ⼩小規模店舗のITを効率率率化するモバイルPOS
5
n ⽤用語確認 -‐‑‒ POSシステム
売れ筋商品や死に筋商品を把握し、マーケティングに活かすシステム
n 従来のPOSシステムの課題
1. 導⼊入コストが⼤大きい [初期費⽤用50-‐‑‒100万, ⽉月額 数千-‐‑‒2万。⼩小規模店舗では厳しい]
2. 場所を取る [⼩小規模店舗で導⼊入難しいところも。野外でも使⽤用不不可]
n モバイルPOSシステムのメリット
1. 導⼊入コストが⼩小さい [初期費⽤用10万, ⽉月額 数千円]
2. 場所を取らない
3. リアルタイムに確認可能
→従来型のPOSシステムが導⼊入できない、
⼩小規模店舗への導⼊入にマーケット有り。
各種参⼊入企業

6. 2-‐‑‒21 ⼩小規模店舗のITを効率率率化するモバイルPOS
6

7. 2-‐‑‒21 ⼩小規模店舗のITを効率率率化するモバイルPOS
2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
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8. 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
8
突然ですが、
「接客サービスで不不満を感じたこと」はありますか？

9. 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
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n 居酒屋のスタッフの対応で不不満に感じたことのアンケート
[居酒屋に関するインターネット調査, 2008.11]

10. 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
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n 接客の不不満点(例例)
1. 問い合わせに時間がかかる
2. 問い合わせに対して上⼿手く答えてくれない
3. 店員の態度度が悪い
n 不不満の原因(例例)
1. 店員のスピーディな対応に限界
2. 店員毎に知識識量量が異異なる
3. 店員が無愛想
→接客⽤用のタブレット端末を導⼊入することにより解決できる場合も！
n 接客タブレット端末の導⼊入成功例例（次ページ）
①店頭で在庫確認ができる『ユニー』
②通販のボトルネックを解消する『スマイルランド』

11. 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
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接客タブレット端末の導⼊入例例
n 店頭で在庫確認ができる『ユニー』
愛知県を中⼼心に総合スーパーを展開する『ユニー』では、店頭にタブレット
を設置し、ネット注⽂文に対応。
また、その場で在庫確認が可能。お店の在庫だけでなく、物流流センターの在
庫まで調べることができる。
n 導⼊入⽬目的
ü 「在庫はありません」による機会損失を防ぐ
ü ⾼高齢者に優しく（店頭のタブレットで注⽂文、宅宅配で⾃自宅宅に届く）
n 導⼊入結果
素早い対応による顧客満⾜足度度の向上
社会貢献（⾃自宅宅から出られない⾼高齢者にも、同様のシステムを使ってもらう）
⼀一部の店舗ではタブレットによる売上が30%を占める。

12. 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
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接客タブレット端末の導⼊入例例②
n 通販のボトルネックを解消『スマイルランド』
⾐衣服の通販サイトを運営するニッセンは、東京や兵庫に実店舗を持つ。
ユーザーは、事前に通販カタログで⾐衣服を検討し、試着時間を予約。お店では
実際に⾐衣服を試着し、店員から着こなしのアドバイスを受けた後、ネットで購
⼊入できる。
n 導⼊入⽬目的
ü 通販の「着てみないと不不安」というボトルネックを解消
ü 事前に「購⼊入検討中の⾐衣服」の情報を⼊入⼿手でき、⼿手厚いサポートが可能
n 導⼊入結果
⼿手厚いサポートによる顧客満⾜足度度の上昇
再来店リピート率率率の向上

13. 2-‐‑‒22 接客タブレットの有効な活⽤用法
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n 導⼊入の際に踏むべき⼿手順
この⼿手順を守らないと、導⼊入効果が⼩小さくなってしまう
接客の課題を洗い出す
解決したい課題を明確にする
その課題が解決される接客システムを導⼊入

14. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ移動者マーケティング
2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
14

15. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ『移動者マーケティング』
15
またまた質問です
あなたがお店に寄るときの、
「来店を決定するタイミング」はいつですか？

16. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ『移動者マーケティング』
16
n あるお店への来店を決めたタイミングの内訳[2012, 東⽇日本企画]
※⾸首都圏の会社員815⼈人を対象に、帰宅宅時の寄り道を調べたもの
→ 実に2/3が、移動中に来店を決めた「⾮非計画的」な来店！
→「移動者マーケティング」の重要性

17. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ『移動者マーケティング』
17
n （補⾜足）あるお店への来店を決めたタイミングの内訳 ※チャネル別

18. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ『移動者マーケティング』
18
n ⽤用語確認：移動者マーケティング
まだ来店を決定していない、移動中の⼈人をターゲットにしたマーケティング
n 移動者マーケティングの例例①
駅中のデジタルサイネージで、朝は「お茶茶の広告」、夜は「ハイボールの広告」を表⽰示する。
n 移動者マーケティングの例例②
アプリ『乗り換え案内』で検索索した『⾏行行き先』にあるデパートの広告を表⽰示する。
n 移動者マーケティングで効果を⾼高めるには「インサイト」が重要
インサイトとは、移動者にどういった訴求が効果的かを想像すること。
例例えば…ターゲットが通学帰りの学⽣生ならば、「通学帰りの学⽣生に対して、どんな訴求
をすれば来店してもらえるか」を考えること

19. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ移動者マーケティング
2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
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20. 2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
20
n マーケティング効果を最⼤大化する⼯工夫
マーケティングでは、「顧客がその商品を欲しいと思うような場所/時間」
に広告を打つと効果絶⼤大。
n O2Oマーケティングの効果を最⼤大化する⼯工夫
従来のマーケティングと同じことが⾔言える。
顧客⼀一⼈人⼀一⼈人の⾏行行動や、購買⾏行行動を収集・分析し、マーケティングを⾏行行う場
所/時間を適切切に選択することで、マーケティングの効果が⾼高まる。
「場所」を有効活⽤用した例例
ü 来店時にクーポンをプッシュ通知で配布
ü Bluetoothを利利⽤用した、来店時商品レコメンド
「時間」を有効活⽤用した例例
ü メルマガの配信時間をユーザ毎に変えたところ、CTR(クリック
率率率)が1.6倍に上がった。

21. 2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
21
n 理理想のデータ分析
顧客１⼈人１⼈人に対してデータを分析し、１⼈人１⼈人に合わせて「時間」や「場
所」をカスタマイズするのが理理想。
n しかし、実際は…
ü １⼈人１⼈人分析していたら分析が間に合わない。
ü データが不不⾜足している場合にカスタマイズできない。
→「顧客セグメント」を⽤用意し、⾏行行動パターンを元に分類。
そのセグメント毎にマーケティングを⾏行行う。

22. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ移動者マーケティング
2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
22

23. 2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
23
n 従来、オンライン上の情報とオフラインの情報は繋がっていなかった
従来のECサイトから得られる情報
l 顧客情報
l アクセスログ
l オンライン決済履履歴
店舗から得られる情報
l 店頭での購⼊入履履歴 ※⾃自社製のポイントカードを使った場合のみ

24. 2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
24
n O2Oマーケティングでは、オンライン・オフライン両⽅方の情報が使える
l Web上でのアクセスログl 顧客情報l 店頭での購⼊入履履歴
n 両⽅方の情報が利利⽤用できることの価値
上記3種類の情報が統合された状態で利利⽤用できることに価値がある。
オンラインとオフラインの両⾯面で情報を得られると、オンライン上でどのよ
うな⽐比較検討を⾏行行い、商品購⼊入に⾄至ったかが明らかになる。
→今までにない視点で顧客の獲得や販売促進のマーケティングを⾏行行える

25. 2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
25
n 更更に「オープンデータ」を利利⽤用することで更更に価値が⾼高まる
l 気象情報l 店内回遊情報
l Web上でのアクセスログl 顧客情報l 店頭での購⼊入履履歴
n 例例えば…
「決済履履歴」「顧客情報」「気象データ」を元に、廃棄ロスを極⼒力力減らす
⼤大⼿手コンビニエンスストア

26. 2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
26
n データの収集から活⽤用までの流流れ
ü マーケティング施策を事前決定。
ü そこから逆算して収集するデータを決める。
できれば位置情報や時間的情報も得る
ü 実際に収集。
ü 「顧客情報」「Web上での⾏行行動」「決済情報」を統合。
このとき＋αで組み合わせる情報もあるとGood
ü データの分析をリアルタイムに⾏行行うシステムを構築する。
※⼤大規模な処理理に耐える必要がある。

27. 2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
27
n データの収集から活⽤用までの流流れ
ü マーケティング施策を事前決定。
ü そこから逆算して収集するデータを決める。
できれば位置情報や時間的情報も得る
などで分散処理理。
ü 実際に収集。
ü 「顧客情報」「Web上での⾏行行動」「決済情報」を統合。
このとき＋αで組み合わせる情報もあるとGood
外部サービスを利利⽤用することでも低コスト運⽤用可
ü データの分析をリアルタイムに⾏行行うシステムを構築する。
※⼤大規模な処理理に耐える必要がある。

28. 2-‐‑‒23 移動者を呼びこむ移動者マーケティング
2-‐‑‒24 ⾏行行動情報を活⽤用した顧客分析
2-‐‑‒25 O2Oに必要な利利⽤用者データの収集・蓄積と統合・活⽤用
2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
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29. 2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
29
n ビッグデータの分析・利利⽤用は有益だが、プライバシー問題がつきまとう
ビッグデータの分析・利利⽤用は、「実務の効率率率化」「付加価値の向上」「様々
な問題解決への活⽤用」等の期待がされている。
しかし、取り扱うデータに個⼈人情報が含まれる場合もある。その取り扱いに
ついて、不不安を覚えるユーザがいる。
n ユーザの不不安
Ø どのようなデータが取得されているかが不不明瞭、分からない
Ø 承諾諾なく個⼈人情報が取得され、勝⼿手に利利⽤用されているのでは
Ø 適正な活⽤用ルールが整備されていない
→ ユーザの不不安を払拭して、個々のプライバシーに配慮したデータ活⽤用のもと、
ユーザと企業が信頼関係を維持することが⼤大切切

30. 2-‐‑‒26 信⽤用・信頼につながるプライバシー問題との真剣な取り組み
30
n 政府の取り組み
個⼈人情報保護法[2003.5]
l 「特定の個⼈人を識識別できる情報」「コンピュータで⽤用意に検索索できるデータベース」
を個⼈人情報と呼ぶ。
l その個⼈人情報は、本⼈人は同意を得ない限り第三者に提供してはならない
パーソナルデータの利利⽤用・流流通に関する研究会[2013.6]
l 個⼈人に関する「パーソナルデータ」と呼び、購買履履歴などが継続的に収集された場合に
は「保護されるべきパーソナルデータ」とする
ｽﾏｰﾄﾌｫﾝﾌﾟﾗｲﾊﾞｼｰｲﾆｼｱﾃｨﾌﾞ[2012.8]
ｽﾏｰﾄﾌｫﾝﾌﾟﾗｲﾊﾞｼｰｲﾆｼｱﾃｨﾌﾞⅡ[2013.7]
l 「このアプリは位置情報を取得します」等の提⽰示を必須にした

31. 2-‐‑‒27 データをビジネスにつなぐ『データサイエンティスト』
2-‐‑‒28 ビッグデータ活⽤用に不不可⽋欠なマーケティングセンス
31

32. 32
2013年年10⽉月13⽇日号

33. 33

34. Outline
34
なぜデータサイエンスが騒がれているのか？
データサイエンティストは具体的に何をするのか？
データサイエンティストに必要な能⼒力力
おまけ：各企業のデータサイエンスの取り組み

35. 35
なぜ騒がれている？？
iAnalysis Inc. CAO
倉橋 ⼀一成
データの貯まるスピードに、
分析が追いついていない

36. 36
需要の⾼高まり

37. 37
騒ぐ⼈人たち
“いつも⾔言っていることだけれど、
これからの10年年で最もセクシーな職業は
統計分析でしょう。”
Google Chief Economist
Hal Varian, 2009
“「ビッグデータ」という
⾦金金鉱が発⾒見見された時代である。
⾦金金鉱を掘りに⾏行行くのもヨシ、
作業員のズボンを売るのもヨシ、
宿を提供するのもヨシ。
ホットリンク CEO 考えて選べ“
内⼭山 幸樹

38. 38
具体的に何をするのか？？
分析設計
データ設計⼿手法適⽤用解釈
iAnalysis Inc. CAO
倉橋 ⼀一成
データ⽤用意モデル開発
⽬目的・仮説を持って
意識識的にデータを集め、
統計学を駆使し
ビジネスインパクトのある
結果を⽣生み出す

39. 39
具体的に何をするのか？？
⼤大⼿手⾃自動⾞車車メーカー企画部⾨門
国内全店舗の売上データを分析
売上の底上げに直結する特徴量量を発⾒見見
Yahoo! JAPAN
ユーザーごとに興味のありそうな広告を選択、表⽰示
クリック率率率向上
インターネットサービス関連企業
有効な広告を配信するためのユーザーの性別予測が必要
データ分析を⾏行行うことで、精度度が向上（60%→95%）

40. 40
データサイエンティストに必要な能⼒力力

41. 2-‐‑‒27 データをビジネスにつなぐ『データサイエンティスト』
2-‐‑‒28 ビッグデータ活⽤用に不不可⽋欠なマーケティングセンス
41

42. 2-‐‑‒28 ビッグデータ活⽤用に不不可⽋欠なマーケティングセンス
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n ビッグデータはバズワード？
1990年年にも同じようなブーム(データウェアハウス・ブーム)があったが、
有効活⽤用できなかった経営者も多かった。
現在のビッグデータ・ブームでも、「ビッグデータを活⽤用しよう！」と⾔言い
出したものの、何をすれば良良いのか分かっていない経営者も多い。
有効活⽤用できないと、同じ過ちを犯すことになる。
n ビッグデータ活⽤用がもたらす変⾰革
以前の経営
ü 意思決定には「⻑⾧長年年の経験」
ü 意思決定には「勘」
これからの経営 NEW!!
ü 意思決定には「客観的データ」
ü 意思決定には「データ分析結果」

43. 2-‐‑‒28 ビッグデータ活⽤用に不不可⽋欠なマーケティングセンス
43
これからの経営 NEW!!
ü 意思決定には「客観的データ」
ü 意思決定には「データ分析結果」
n ビッグデータを活⽤用した意思決定の流流れ
①経営指標と連動するKPIをたてる
②仮説をベースにした様々な施策を⽴立立案
③実⾏行行
④その結果をデジタルデータとして収集
⑤実⾏行行した施策を評価、②に戻る
案A案B案C
案A案B案C