データドリブンマーケティングサービス【data circle（データサークル）】

Features

サービスの特徴

【データサークル】顧客理解から収益へつなげるデータ活用サービス

デジタル化、データ活用・分析は収益向上に繋がってこそ、本当の意味での成果となります。data circleではデータドリブンに顧客理解を進め、継続的な収益向上をワンストップで共創します。

選ばれる理由

分析にとどまらず、 施策から収益に繋がるまで 伴走します
伴走の先に お客様自身でデータ活用と施策展開が行えること をゴールにします
データ基盤からデータサイエンスまで テクノロジーを支援できます
サイト、EC/店舗、コンタクトセンター、CRM/CDPなど CX領域のSI実績・ノウハウ を活用できます

Overview

サービスの概要

data circleサービスメニュー

お客様の収益向上に向け、豊富なサービスラインナップを駆使してデータドリブン経営をご支援します。

データ活用

データ活用コンサルティング伴走型CRM施策運用ユーザーインサイト仮説検証ダイレクトキャンペーンデータ活用内製化支援

データ分析

顧客行動分析施策効果測定・分析ユーザーインサイト分析商品分析、買い回り分析次回購買意向予測
(ロイヤルティ計測) 消費者購買分析

データ収集・統合

購買ユーザーダイレクト
リサーチレシートデータ収集ECユーザーリサーチDWH/データマート構築サイト・アプリ行動
データ連携 BIダッシュボード構築

プラットフォーム

サービス型データ基盤提供相互送客プラットフォームデジタルコミュニケーションプラットフォーム

Scene

利用シーン

お客様が抱えるビジネス上の課題にフォーカスをあて、データ活用を強みにした価値提供を行います。

小売業

新規顧客のリピート率向上

企業の売上向上と安定的な売上貢献には、新規顧客を満足度の高いリピーターへ成長させることが欠かせない。そこで、新規顧客が継続的にリピートするために重要なことは、自社のロイヤル顧客を知ることである。ロイヤル顧客が取る特徴的な行動をもとに、新規顧客へ積極的にアプローチすることで、リピート率向上を実現する。

新規顧客のリピート率で抱える課題

このような課題やお悩みをお持ちではありませんか?

定量的な施策の目標設定 が出来ておらず、顧客のリピート率向上に向けた改善活動に至らない
ロイヤル顧客獲得に向けた分析手法に息詰まっており、 根拠を持った施策方針 が立てられていない
自社ブランド・自社商品をリピート購入している 顧客像の理解が不十分 である

data circleが考えるアプローチ

ロイヤル顧客を定義し、 新規顧客とのギャップを明確化する
ロイヤル顧客の購買パターン をもとに理想の顧客体験を見出す
理想の顧客体験を F2・F3転換率向上施策 として実行する

いち早く新規顧客に理想の顧客体験をしてもらい、
ブランドロイヤルティを上げることでリピート率を向上させる

小売業

CRM施策効率化

CRMの役割は顧客接点の高度化に基づいた顧客単価向上である。data circleでは顧客単価向上に寄与するチャネルを特定し、注力すべきCRMの施策効率化を実施する。第1ステップでは利用者数拡大施策を、第2ステップでは顧客体験向上施策をデータドリブンにサイクルを回すことでCRMの効果を最大化する。

CRM施策で抱える課題

このような課題やお悩みをお持ちではありませんか?

複数のCRMを運用しているが、 注力すべきチャネルが分からない
各チャネルの顧客像が不明瞭 であり、チャネル毎にメッセージの出し分けも出来ていない
CRM施策を運用しているが、各施策の効果が検証できておらず、 効果が高い施策に集中できない

data circleが考えるアプローチ

ロイヤル顧客育成に適した施策チャネルを見つけ出す
データを根拠に優先度の高い利用者数拡大施策へ投資する
ロジカルにコンテンツの最適解を見つけ顧客体験向上に繋げる

利用者数拡大施策でCRMの地盤を整え、顧客体験向上の施策を回すことで、
ロイヤル顧客数UP/顧客単価UPを実現する

製造小売業

データドリブン型商品企画

商品企画をする上で重要なことは、顧客のニーズを如何に商品に反映させるかである。多くの現場では、実際の顧客行動が分からないまま、現場の勘や経験を頼りに商品企画を行っている。
より顧客ニーズにマッチさせるためには、想定していたターゲットや買い回りが実際の購買と一致していたのかきちんと検証し、次回の企画へ活かすことで収益向上を実現することができる。

商品企画で抱える課題

このような課題やお悩みをお持ちではありませんか?

現場の勘や経験 を頼りに商品企画を行っている
各商品のターゲットや販売計画を設計するが、 実績と一致していたか検証できていない
実際の顧客像や顧客の購買行動を 把握する手段がない

data circleが考えるアプローチ

商品軸・顧客軸でデータを可視化 し、顧客の購買行動を把握する
計画と実績が一致していたか データに基づき評価 を行う
データで発見した顧客ニーズ を次回の商品企画に活かす

データからリアルな顧客の購買行動を把握することで、
顧客ニーズを商品企画へ反映し収益向上を実現する

メーカー

仮説検証型店頭施策改善

自社商品の売上向上には商品との出会いの場である店頭施策をより効果的にする必要がある。一方で、従来の店頭施策ではこれまでの実績・経験や市場調査の結果など机上で施策検討が行われ、それが売上に繋がるかは分からないままパッケージデザインやPOPに反映されることが多い。購買データとテストマーケティングが可能なプラットフォームを活用し、最短で効果的な店頭施策を実現する。

従来の店頭施策で発生する課題

このような課題やお悩みをお持ちではありませんか?

過去の実績や現場の勘と経験に頼り、 事前に効果を検証しない まま現場展開してしまう
パネルデータや一部のPOSデータでは分析可能な範囲が限られ、
顧客理解が進まない
顧客はなぜ購入し続けてくれるのか?購買データだけでは理由が分からず、 適切な施策の仮説が立案できない

data circleが考えるアプローチ

自社・競合それぞれの 顧客ステージとロイヤルティを明確 にする
購買傾向+定性データで 顧客のなぜ?を解き明かす
小売を通さず直接顧客に介入する仮説検証 で、根拠をもった効果的な店頭施策を実行する

顧客理解を深める分析と独自のテストマーケティングで
最短で売れる店頭施策を実行でき、売上向上に繋げる

メーカー

小売営業の提案力強化

小売営業の商談では、自社商品を使って如何に小売の売上を最大化できるかがカギとなる。それには、競合商品も含む売場全体の最適化を見込まなければならない。一方で、メーカーが使えるデータは限られるため、根拠をもった提案ができないのが現状。顧客軸、商品軸、チェーン軸での様々な分析データの裏付けと施策の効果検証結果を以って小売向け提案力の強化を実現する。