Data
Marketing

• マーケティング・インテリジェンス・カンパニー

リサーチ会社ならではの“グロースハック”

データ活用のゴールは『データの箱（プライベートDMP/CDP）の構築』ではありません。当社では、大規模なシステム構築よりも、顧客インサイトに寄り添った「生きたデータの活用」によるOne to Oneマーケティングの実行に重きを置いて提案しております。“顧客視点”でのデータ統合分析をスモールスタートで始め、高頻度のマーケティングPDCAを回す支援をいたします。

行動データも意識データもあらゆるデータを活用して顧客インサイトを解明

ツールを導入して実践しようと思っても「顧客データ」のみでは限界があります。「顧客データ」は過去の行動の履歴。その背景である“意識”＝“課題”が分からないと施策立案ができないからです。そこで、クロス・マーケティングではお客様の保有する行動データとリサーチによる意識データを掛け合わせた“行動×意識データ”の分析メソッドの提供を始めました。

データドリブン×顧客志向でお客様に寄り添うデータ活用パートナー

お客様に寄り添うデータ活用パートナーとして、（1）デジタル・アナログを問わず、あらゆる施策の基礎としてデータドリブンな課題解決を志向、（2）大規模なシステム構築よりも、顧客思考でのデータ分析体制の定着を優先、（3）現場に即したアジャイル型の改善を繰り返すことで、お客様にとって理想のデータ運用を実現する、独自のポジションを目指します。

フルカスタマイズのサービスとパッケージサービスの2ラインを用意

1つ目のフルカスタマイズサービスは、組織横断でデータを統合し、顧客軸での時系列データ分析を繰り返しながらOne to One施策における有望セグメントを特定して、隔週のディスカッションで分析・施策立案を繰り返し、マーケティングPDCAを回していく『カスタマージャーニー型データ分析』です。
2つ目のパッケージサービスとしては、行動データを捕捉している顧客にアスキングによって意識（＝パーセプション）データを付加することで、カスタマー化する前の不透明なリードを不信／不要／不適／不急の4セグメントに分けて顧客視点でのコンテンツ出し分けを実現する『データストーリーボード』を用意しております。

（1）「カスタマージャーニー型データ」を用いた統合データ分析の実施

顧客の行動に関するデータをID単位で集約し、行動の時系列に沿って統合した「カスタマージャーニー型データ」を用いた分析から、顧客のLife Time Value（顧客生涯価値）向上のヒントを探ります。

分析では以下3つの要素を重視して進めていきます。

Layer：売上や利用状況に関する課題の把握

貴社保有データを統合しマクロな視点から分析することで、現状の利用状況や売上構成に関する健康診断を実施。優先して解決すべき課題点を明らかにします。

Trigger：LTV向上のトリガーとなる行動の把握

カスタマージャーニー型データをもとに顧客の行動が収益性へともたらす影響をミクロな視点から分析。LTV向上をもたらすトリガーとなる行動を把握し、施策の方向性を定めます。

Voice：施策の具体化に向けた顧客理解の促進

行動データで分かるのは施策のトリガーまで。アスキングデータ（意識データ）と掛け合わせることで、行動データの背後にある顧客心理＝なぜその行動を起こしたのか？（Why）を解明し、施策の具体化を進める上での材料とします。

（2）テストマーケティングの実施・効果検証

分析で得られたヒントから施策の内容やターゲットなどを検討し、テストマーケティングでの検証を行います。施策を行わない「コントロールグループ」を設け、施策実行グループと比較。施策の最適化を目指した結果の評価や改善ポイントの洗い出しを行います。
※施策の実行はお客様の方で行っていただきます。

（3）データ活用の要件定義の実施

テストマーケティングで施策の有効性が検証できた場合、必要なデータや環境・運用の仕組みなどの要件定義を行い、本運用に乗せるための準備を進めます。

（1）業務・データ・ツール・システム全体を含めたあるべき姿の整理

・あるべき姿の整理表

（2）One to Oneマーケティングのデータの要件定義

・他社事例から有用なデータ項目を導出して定義
・目的別/履歴で保有するデータ項目の検討と要件定義
・想定データ量の算出、要件定義

（3）One to Oneマーケティングのツールの要件定義

・One to Oneマーケティングの要件定義
1.業務要求
2.技術要求
　機能/性能、I/F、概要図など
3.運用要求

（1）パーセプション・チェンジによる工程別の課題発見

マーケティングの基本はパーセプション・チェンジです。顧客の心理的な障壁＝パーセプションを取得し、工程別の課題を発見します。行動データ軸にパーセプション設問を掛け合わせることで、施策設計に必要な現状の課題を明らかにします。

（2）部署のミッションにフォーカスした分析

今よりも効率的なデジタルマーケティングのPDCA実現に向け、部署ごとのミッションにフォーカスします。行動データの軸は、各部署でご利用のツールで設定しているものをそのままお使いいただけます。

（3）ヒートマップによる探索的かつ直観的な分析（オプション）

分析結果の読み解きを直観的に行いたい方向けに、データの傾向が直観的に分かるヒートマップ形式でも提供できます。任意の軸をプルダウンで設定して探索的かつ直観的にデータを読み解くことが可能です。

データマーケティングの主な実績例

以下の主な実績以外にも、行動データ、意識データを対象に様々なデータ分析サービスを提供しております。

業界	目的	手段	データの種類
サービス業	リピート顧客育成のため、取得元の異なるサービス購入データを統合分析する。	カスタマージャーニー型データ分析	購入履歴、Webログ、メールログ
通販業	目的の異なる定点調査それぞれに対する、Tableauダッシュボード化を支援する。	BI Cross（調査データのBIツール取り込み・ダッシュボード構築代行）、Excelマクロ開発	調査データ、商品管理マスタ
通信業	インサイドセールスを目的とした、コールセンターの月次分析の効率化を支援する。	Excelマクロ開発（文字列情報の処理、顧客マスタの作成、グラフ自動作成）	架電履歴、外部法人データベース
製造業	作業内容の異なる拠点ごとに適正人員数を算出する。	ETLツールを利用したデータ加工＆統計分析による計算式作成。	勤怠履歴、案件工数履歴
嗜好品業	会員のライフタイムバリュー向上のため、サイトのKPIを策定する。	定性調査（FGI）にてラダリング分析、その後定量調査にて共分散構造分析（SEM）を実施。	調査データ

アプローチツール

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