あの夏、サバ缶はなぜ売れたのか？ の商品レビュー

大木真吾(著者)

2020/12/20

マーケティングにおけるデータ分析の啓蒙書。ビッグデータと表紙にあるのは流行だからでしょうか。以前からマーケティングでやられていたデータ分析の意義や手順を簡単に示したものだと思います。

2016/08/29

データ分析、活用の流れとして、
1.分析の目的を明快にし、仮説を構築する意志を持つ
2.データを収集し、可視化する
3.分析結果を解釈し、翻訳する
4.あらかじめ目標を設定し、アクションする
グルーピングするには、データから顧客を特定できるか、一定数の顧客が含まれるか、レコメンドなどの施策を立てられるか、売上増の期待は大きいか
アクションポイントを整理するには、メッセージ、インセンティブ、タイミング、チャネル
将来の購買行動につながる条件を見出す

2015/10/24

10の発見方法
1.購買の基本行動を知る

RFM分析。
客を10のカテゴリに分ける。
直近の購入時期、購買頻度、金額。どれかをデータ項目として採用する。真ん中の数字を閾値とするのが大事。
とあるスーパー。
購入金額→1000.2000.3000.4000
来店状況→週1.2.3
来店は3ヶ月以内。
みたいな。それを構造化する。
週に2回以上4000円はロイヤリティたかい、とか。

2.誰が買っているかを知る

商品と上記のカテゴライズした客を組み合わせる。
ロイヤリティ高い人はこれを買う、とか。

最初にターゲットした人以外に売れてる、そちらをメインにしようとか。
初めて買う人にはこれが売れてる、とか。

3.接点、商品、インセンティブと購買の関係を知る
顧客がどのタイミングで商品に触れているのか。テレビなのか新聞なのか。

4.エリアと売り上げの関係を知る
店舗が近いと回数は多いけど1回の購入は少ないとか。
近い人には多く買ってもらい、遠い人には回数を上げてもらうための施策とか。

5.誰のための購買かを知る

6.購買の流れを知る

買い続けてくれるお客さんを持っていたい。
商品a.a.bが買われるとする。最初は広告、次は思い出して、次は別のものを試してみよう、とか。

7.購買の間隔を知る

8.休眠顧客の状態を知る

強豪ができた、引っ越したとか。
ランク付けした顧客とスリープ状態の顧客を購買時期で比較する。

9.ロイヤルティー向上の鍵を知る

顧客に割引クーポン送っても来てくれなかったけど、お食事券をおくったらきてくれた、とか。、

10、入り口と顧客生産価値の関係を知る

2015/06/14

データ分析と活用事例。JALの海外女子旅、飲食店の人数と時間帯と客単価、割引券とお食事券の効果。POSデータ+ソーシャルデータ、オープンデータ、家計簿アプリデータ、テレビ番組テキストデータ、店内観察データ。

既存の企業データに加えて、今入手可能なデータをプラスし、仮説を立て、活用した例。データ活用の最初の明確なステップ。

2014/10/14

NBオンラインの連載から興味を持って購入した書籍。具体的な事例は多くはないが、それでもなかなか面白い。本当はもっと複数の切り口で分析をしているんだろうけど。
分析やデータ収集・加工を行う前に、仮説・メッセージを考えることが必要というのは納得。仮説がないと非効率になるし、全体を統合することができなくなることも多い。データ分析をすることが目的ではなく、そこから実際の提案とか具体化策につなげることが目的であり、データ分析はあくまで手段と割り切らないといけない。
分析とは、分解して並べて比較することであり、そこで見出した差に着目し、差の生じた要因を考える必要がある。差がないならその理由も必要だろう。
そういえば、帰宅途中のプレミアムビールとトイレットペーパーは、アクションポイント設計の分かりやすい事例だった。バレーボール女子日本代表の背番号の話も。
これからのビジネスパーソンとしては、課題解決力とコミュニケーション力が必要であり、ベースとしての統計スキル・計数感覚は必須になるだろう。