Data Driven Innovation

データドリブンイノベーション

データドリブンイノベーションとは

データドリブンの本質は、①意思をデータで表現する、②データで管理する

実績をもとに将来予測をしても、どうせその通りにならないから、過去から未来は語れない、などという声はよく聞きます

本来のデータドリブン経営とは、予測値を作ることではなく、会社や組織の意思「目指すべき姿」をデータで表現し、データでマネージメントしていくことです
「目指すべき姿」と実績値・予測値の差異をデータで管理(KPIマネージメント)し、その原因を特定し、「目指すべき姿」に近づけるために素早い施策を実行しデータで素早く評価することが、データドリブンの
本質と言えます

・目指すべき姿の明確化、データでの表現
・到達までの時期とKPIマイルストーンの設定
・意思とは無関係のForecast valueの推定

 

・リアルタイムでPresent Valueを測定し、Forecast Valueを更新
・KPIとPresent Value, Forecast Valueの差異を測定
・外部DMPも使って定量・定性データを収集し、差異を分析
・Behindの場合は素早く施策を検討し実行、評価
・PDCAサイクルで実行

データドリブン事例

①Data-Driven Management Using Dashboard データドリブンのダッシュボード経営

様々なDBに対するコネクタが用意されており、リアルタイムでデータ収集することが可能となっています
ダッシュボードツールを使えば即時に経営分析をすることは可能ですが、重要なのは原因特定と将来予測です
将来推計の機能がダッシュボードツールにも付加されていますが、正しい分析手法の選択や誤差推定が必要です
アナリストによる分析が必要な領域であり、経営のインサイトとリスク要因を定性的に分析することも重要です
 

②Predictive Analytics – Ideal Situation & Forecast プレディクティブ・アナリティクス

企業/組織の未来を定量的に表現することが重要です。「目指すべき姿 Ideal Situation」と現状から推移した時の
「予測値 Forecast Value」を適切なデータと統計手法を選択し、推計することが必要です
その際、様々な複合的要因を予測値のシミュレーションに組み込むことが大切です
 

(例)革新的な製品の販売未来予測

③Data-Driven Marketing データドリブンマーケティング

BtoCの分野では顧客属性や購買傾向の分析に基づくマーケティングは一般的になっています
BtoBのマーケティングの分野で今注目されているのがABM(Account Based Marketing)
見込み顧客のターゲッティングのために自社データや外部データを分析して、マーケティング活動につなげていきます
その際、成長企業や積極投資をする企業、自社サービスへの興味・関心層がいる企業などを分析するのがABM
データ分析なくして、ABMやデジタルマーケティングは成立しえません
 

当社のサービス

Data Analytics & Predictive Analytics

多変量解析による予測や分類

販売データや顧客データなどに対して、重回帰分析や判別分析、因子分析、クラスター分析等を実施し、売上変動の主要因の探索、販売の将来予測、顧客セグメントの構築などを行う

マーケティングリサーチ

アンケート調査を実施し、クロス集計や集計値の検定などを行い、ニーズ動向の把握や社会受容性を把握する必要に応じてインタビュー調査等を実施し、定性情報を補足する

WEB閲覧解析

閲覧データをもとにページ遷移を分析、ヒートマップなどを作成する
また検索ワードのアソシエーション分析を行い、ワード間の関連性を分析する
回遊率が高まるようなWEBページの改修につなげる

統計解析

政府統計などを用いて業種特性や企業規模特性など、多角的な企業・事業所分析を行う
企業以外にも、交通量や家計消費、環境負荷などの多様な統計分析も実施可能

Vision Analytics

ペルソナ像の構築

クラスター分析等によりデータから複数のペルソナ像を構築、それぞれの像の属性やニーズ、嗜好性などを分析する

社会像の構築

社会的趨勢や技術進展から、2030年や2050年の社会像を検討し、企業/組織ビジョンに反映する (実績;自動運転普及の社会像、AI普及の社会像など)
社会像から、企業/組織の定量的な目標値やKPIを設定する

数値シミュレーション(普及予測)

社会像とともに、実際の普及の姿を定量的に表現するために数値シミュレーションを実施する (実績:FCV・EVの普及台数予測など)
これらのシミュレーション結果もKPI設定には有効

シナリオライティング

社会像とともに、そこに至るまでの普及・変革シナリオを作成する
定量的な普及予測のほかに、社会受容性の変化や制度の変化なども要素として取り入れることでシナリオの蓋然性を補強する

Data-Driven Management

経営KPIの設定とPDCAサイクルの構築

複数のデータを組み合わせながら、経営上重要な指標・KPIを決定し、リアルタイムでデータ収集・計算をして、KPIの達成度を評価する
KPIの達成度の評価から、素早い施策の実行につなげ、PDCAサイクルを構築する

ダッシュボード経営

経営上の判断を即座に行えるようにダッシュボードツールを使い、複数のDBからデータを集約・加工・分析して、ダッシュボード上に結果を表示する

経営健全性の診断

財務分析の代表例である、収益性・安全性(安定性)・活動性・生産性・成長性の各指標値を算定し、企業の財務状況を診断する
企業経営におけるKPIとして活用し、素早い施策実行につなげる

事業・サービスの未来予測

統計的な手法を用いつつ、定性的な情報から係数を調整して、事業やサービスの未来予測を行う
また、マーケティング・ミックス・モデルを構築して、広告などの施策実行効果を予測に反映する

Data-Driven Marketing

データ分析による顧客セグメント構築・ターゲッティング

内部・外部DMPを利用して統計的な分析を行い、顧客ロイヤリティなどにもとづいた顧客セグメントを構築する
顧客セグメントから主要なターゲットを設定し、ターゲットごとの戦略策定につなげる

デジタルマーケティングにおけるスコアリングルール設定

最適なタイミングでのマーケティング施策実施や送客・営業活動を行うために、顧客や見込み顧客の行動分析を実施し、マーケティングオートメーションツールなどに導入するスコアリングルールや送客ルールを設定する

デジタルマーケティング&セールスの効果測定

CRMやMAのデータ、デジタル広告の実績、営業実績などのデータを多角的に利用して、マーケティング施策や送客・営業活動の効果を即座に検証し、次の施策実施につなげていく

顧客・見込み顧客の分析によるサービス戦略の構築

顧客のデジタルマーケティング上の行動履歴やセミナー等のオフライン上の行動履歴、商談・購買状況などをもとにして、顧客ターゲットごとのサービス戦略を構築するアップセルやクロスセルの状況などを分析して、顧客化段階を向上させるための戦略も検討する

Others

技術動向調査

ビッグデータ分析や人工知能、IoT技術、PaaS/IaaS/DaaS、ロボティクス、自動運転などの最新の技術動向を調査し、レポート作成する
企業向け技術レポート、ユースケースレポート、ビジネス戦略の検討レポートなどを作成する

AI活用コンサルティング

ソフトウェア・クラウドサービス・アプリ、ロボティクスの分野において、人工知能の導入に向けたビジネスコンサルティングを実施する
人工知能を活用した時のインパクトや自社ビジネス・業務への影響などを中心コンサルティングを行う

データ活用・統計分析のレクチャー

統計にまったく触れたことがない方から、システム等でデータに触れている方まで、その方の経験値や業務内容に応じたデータ活用や統計分析に関する講習を行う

守秘義務によりクライアント名は公開できませんが、多くの企業・政府機関などにサービスを提供し、プロジェクトを成功させてきました。ここではプロジェクトの内容の一部を紹介します。

 

Data Analytics & Predictive Analytics, Marketing Research

・販売・売上データ等を利用した顧客購買モデルの構築
・購買に至るまでのWEB閲覧などの顧客行動分析
・国内の留学経験者のアンケートの企画・分析・プレス発表
・CV行動観察の企画・分析
・イベント来場者に対するCLT調査・分析
・世界市場のマーケティング調査(消費財等)
・市場分析と販売戦略の検討
・政府統計を用いた分析(企業・事業所、交通量、環境負荷など)

Vision Analytics

・TVショッピング企業のペルソナ・マーケティング
・自動運転やAIの社会像の構築
・PHRを活用した将来のEBH/EBMの在り方検討
・2030年、2050年の自動車普及台数等のシミュレーション

Data-Driven Management

・顧客行動・売上構造分析結果に基づくKPI設計と運用
・国内企業の社内データ活用方法の検討と解析基盤の構築
・経営指標に基づく経営診断
・温室効果ガス排出量推計モデルの構築
・大学生データ・教育データを活用したIR活動の構築

Data-Driven Marketing

・BtoBデジタルマーケティングにおけるリードターゲティングのためのスコアリングルール設定
・顧客セグメント化とターゲティング施策の検討
・データ解析により導出したペルソナに基づいたマーケティング施策の検討
・顧客定量分析(ブランドイメージ調査等)に基づくブランドイメージ再構築

Others

・ビッグデータ分析や人工知能、IoT技術、PaaS/IaaS/DaaS、ロボティクス、自動運転などの最新の技術動向調査
・自治体管理会計及び情報システムの在り方検討
・製品・ものづくりの海外展開支援
・福祉製品認証のかわさき基準認証事業支援
・環境・都市政策
・高等教育改革
・データ活用・統計分析の研修実施

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会社名称

株式会社 エールバリュー
YELL VALUE, Inc.

本社所在地

〒160-0023 東京都新宿区西新宿8-3-1 西新宿GFビル

電話番号/FAX

03-6318-4002

役員

代表取締役 河村 基

設立年月日

平成20年1月28日

事業内容

データマネジメント・ビッグデータ基盤
マーケティング・ビジネス開発
調査・コンサルティング
その他、スタジオ運営 など