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» 2013年9月27日 更新

目指せ! セクスィー・データサイエンス・マーケター スーパーでもらうクーポンにつまったビッグデータ・アナリティクス

買物しようとスーパーに出かけレジで会計をしていたら、レシートと一緒に、ある商品のカラー割引クーポンを受け取った、なーんて経験ありませんか?
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次にクーポンを貰ったら、そっとクーポンの裏面を見てみてください。
もしそこに今回ご紹介する、「カタリナ マーケティング」 の社名があれば、あなたはお会計の数十秒の間にビッグデータを活用したアナリティクスを体感していたことになります。

米国カタリナ マーケティング コーポレーションは、マーケティング・流通・POSスキャナー技術に関わる友人5人が、米国カリフォルニア州カタリナ諸島に向かうクルーズ中に画期的なアイディアを思いついたことをきっかけに、1983年に設立されました。
mini_oshima.gif うあぁ。なんだかもう、
 社名の由来からしてセクスィーが漂っていますが、
 いったい何の会社なんですか?

世界最大の顧客行動マーケティング会社である同社はPOSデータなどから買い物客の購買行動を分析・予測し、それぞれの買い物客向けにカスタマイズしたPOSカラークーポン券や広告・情報メッセージの生成を支援するサービスを全国の小売店やドラッグストアに提供しています。もちろん、日本でも事業展開されています。
まずレジのPOSデータはアメリカのフロリダ州にあるカタリナ社の計算センターに送られます。同社のマーケティング・ネットワークは米国内の23,000店以上の商店と14,000店余りのドラッグストアに導入されており、国外の導入店舗数も7,000店以上、1週間当たり2億5,000万件以上の取引からデータを収集しています。

計算センターでは3ペタバイトという桁違いなスケールのサーバーが24時間稼働しており、このサーバーに蓄積されたデータを分析して最適なターゲットを絞り込んだクーポン発券プログラムを設計されます。
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クーポン発券プログラムは各店舗に設置されたサーバーに送られ、購買内容に応じたクーポンがレジ横に設置された専用プリンターから打ち出されるわけです。その間、わずか1秒! 
分析に基づいた発券プログラムにより、的確なクーポンを発行できる仕組みを実現しているのです。
 
「小売業者は買い物客が使う可能性の高いクーポン券を提供できるようになり、当社はあっという間に成長しました」と、上級副社長兼CIO(最高情報責任者)のエリック・ウィリアムズ氏は振り返ります。
 
しかし彼らの挑戦は終わりません。さらにアナリティクスのレベルを向上させ、
 「あるクライアント企業の商品にはどの顧客が強く関心を示すか」
 「この買い物客が次に買いそうなものは何か」
 「クーポンを発行しなくても購入してくれる顧客はだれか」
といったことを予測するためのアナリティクス環境を構築したのです。これにより彼らのクライアント企業はそれぞれの買い物客に対して最適なクーポン券やメッセージを消費者に提供できるようになりました。

カタリナ・マーケティングのアナリティクス担当上席副社長ローリー・ワハター氏は
「私たちは最先端(leading edge)にいるだけでは満足しません。市場でクライアントに何が提供できるかという点で常に超最先端(bleeding edge)にいたいのです」と述べています。
mini_oshima.gif うあぁ。アナリティクスで超最先端を目指す!
 もお、目標がセクスィーすぎるじゃないですかっ。

 でもスーパーやドラッグストアには日々、新商品が登場するし
 季節や天候によっても売れ筋商品は変わってきますよね。
そう。
カタリナ・マーケティングは、約1億4,000万人の消費者について3年以上にわたり購入情報データベースを維持しています。ビッグデータと呼ぶのにふさわしいこの大量データから、クライアント企業のニーズにあった分析・予測を行うためには6億5,000万行、3ペタバイトにもなるこの膨大なデータを処理するだけでなく、数百万個もの変数を評価して最も正確な予測をもたらす分析モデルを開発することが必要不可欠でした。このためにも、アナリティクス環境の構築は重要だったのです。
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mini_oshima.gif 数百万個の変数を評価する、って大変な作業です。
 そもそもひとつのモデルを開発するのには
 どれくらいかかるものなんでしょう?
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ローリー・ワハターさんによると、以前は1つの分析モデルの開発に1ヶ月余りかかっていました。
かしアナリティクス環境の整備により、消費者データベースの全体を対象としたモデル実行とスコアリングが自動的に行えるようになり、データモデルの開発にかかる期間を1ヶ月から数日に短縮マーケティング・キャンペーンを文字通り数日で実施できるサービスを実現したのです。
今では購入確率の高い顧客や離反しそうな顧客の予測する分析モデルなど、従来に較べ3~4倍の数のモデルを開発できるようになったのです。
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mini_oshima.gif 従来にくらべて3~4倍の分析モデルを開発ってスゴイ!
  つまり、より細かいメッシュで消費者を分析できるようになるので
  本当に使ってもらえるクーポンだけを、効果がある人だけに
  発行できるようになるってことですものね。

さらに
、新製品投入の収益性を高められるよう新製品に強く興味を示す買い物客へのリーチを支援する分析モデルの開発も可能になりました。
ータ分析の結果に基づき、ある企業が市場投入したいと考えている新製品について、いくつかの特性が類似している既存商品を特定し、該当する既存商品を購入したグループの特徴を分析することで、新製品に興味を持つ可能性が高いと思われる人々の趣向や特徴の組み合わせを見つけることができるのです。
 
カタリナマーケティングは的確なメッセージで的確な顧客にリーチするという手法の実践を支援してきましたが、アナリティクスによる予測分析力を手に入れ、米国内のほぼすべての食品雑貨買い物客の購入履歴データを活用できるようになった今では、この市場のどの会社よりも正確な予測を行えるようになっているのです。

彼らが「超最先端」であり続けるため必要だったのは、全世界から収集・蓄積される3ペタパイトのビッグデータだけではありませんでした。ビッグデータを高速に処理し、単なる集計に止まらない将来予測までもを実現するアナリティクス環境こそが彼らの武器となったのです。
mini_oshima.gifビッグデータを活かすためにアナリティクスが不可欠だと再認識した私。
 セクスィー・ポイントを 5ポイントと、ビールのクーポン3枚をGetしました!
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【参考資料】
 

 ■SAS 導入事例 

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プロフィール

大島 玲子

大島 玲子

SAS Institute Japan株式会社 でBtoBマーケティングのキャンペーン企画/管理を担当。愛犬と一緒に、サッカー観戦をするのがお気に入りの時間。

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