デジタルマーケティングソリューション

デジタルマーケティングソリューション

「デジタルマーケティング」
×「AI」で最高の顧客体験を実現

Prowise Business Forum in TOKYO
第95回レポート

Prowise Business Forum in TOKYO 第95回レポート

2018年2月23日、Prowise Business Forum in TOKYO 第95回が開催され、多くの参加者にご来場いただき盛況のうちに終了しました。
基調講演では、ネットイヤーグループ株式会社の石黒氏を迎え、デジタルマーケティング時代に必要な施策やオムニチャネル戦略の企業事例、同社が取り組むデジタルトランスフォーメーションの成長戦略などを解説いただきました。また、特別講演として、SAS Institute Japan株式会社の小宮氏から、AIを活用したカスタマーエクスペリエンスの先進事例とそれを実現するソリューションを紹介いただきました。
そして、日立ソリューションズセッションでは、マーケティングにAIはどう活用できるかをテーマに、当社がこれまで手掛けてきたデジタルマーケティング実現への取り組みと、マーケティング業務を効率化するためのソリューションを、AIを活用した豊富な社内外の実例を交えて紹介いたしました。

【特別講演】
顧客接点を最適化する“AI×デジタル”マーケティング

小宮 丈史 氏
SAS Institute Japan株式会社
ビジネスソリューション統括部
Customer Intelligenceソリューショングループ
マネージャー
小宮 丈史 氏

 特別講演では、SAS Institute Japanの小宮氏が登壇。AIを活用したカスタマーエクスペリエンス(CX)最適化の先進事例と、それを実現するSASソリューションが紹介された。

AIや機械学習を活用して効率的なOne to Oneマーケティングを実施

「リテールマーケティングのトレンドはCXの向上。商品やサービスがコモディティ化することで、消費者が企業を選ぶ判断基準としてCXのレベルが重要視されている」と小宮氏は語る。
 マーケティングにおけるCXは、顧客接点での“おもてなし”に直結し、消費者のニーズに合った最適な商品をいかにレコメンドできるかが競争優位性を左右するという。しかし、「ソーシャルやスマホなど企業と顧客との接点が増え、それに応じてデジタル取引の主役交代が本格化しているため、CXの向上はそう簡単ではない」と小宮氏は注意を促す。
 CXを高めるための手法としては、一般にオムニチャネルマーケティングが用いられるが、顧客に合った商品を適切なタイミングとチャネルで一貫したメッセージによって商品の良さを訴求し続けることが求められる。だが、顧客と商品が膨大に存在し、それをつなぐチャネルやコンテクスト(消費の目的)も数多く存在する中で、それらの中から最適な組み合わせを見つけ出すのは非常に困難だ。そのため、昨今はAIや機械学習を活用して効率的な顧客一人別対応(One to Oneマーケティング)が再注目されているという。
 その事例として、小宮氏は英国のテスコ銀行のケースを紹介した。同銀行では、リアルなペルソナ(架空の顧客プロファイル)を設定し、リアルな店舗やコールセンターのほか、スマホやWebなど多様なチャネルを織り交ぜながらさまざまな顧客接点を提供しているという。スマホのアプリが顧客の来店を検知すると、SAS側にあるAIとビジネスルールエンジンが顧客に対して優先すべきアクションを適切なタイミングとチャネルから瞬時に提示し続けることでリードナーチャリング(見込み顧客の育成)を行い、有人チャネルに送客することで囲い込みに成功しているという。

顧客対応経験を機械学習し自律的にパーソナライズ精度を向上させるSASソリューション

 次に小宮氏はデジタルマーケティングに有効なSASソリューションを紹介した。SASソリューションは、「認識」(データ収集・Private DMP(Data Management Platform))、「最適化」(アナリティクス・エンゲージメント管理)、「実行」(実行制御・接点)の3つのコンポーネントで顧客の取引や行動をリアル/デジタルに関わらず360度からあらゆるデータを捉える。過去~現在の行動をベースに次のアクションを予測して商品やチャネルの組み合わせから最適解を見つけ出し、リアルタイムに学習してくのが特徴だという。
 その中の「オンライントラッキング」機能は、会員サイトのデジタル上の行動をすべて把握してクラウド上にデータを蓄積し、アクセス解析や顧客分析・AI予測、施策活用に利用。また、「デジタルパーソナライゼーション」はWebにパーソナライズを組み込みための機能で、企業Webサイトや会員サイトの商品推奨施策において、簡単な操作で配信場所の指定や、クリエイティブ(バナーやメッセージなど)の入稿、配信ターゲットの指定などを実施する。
「SASソリューションは、顧客対応の経験から機械学習し、自律的にパーソナライズ精度を向上させる機能が随所に散りばめられているほか、クラウドのみならずオンプレミスのDWH(データウェアハウス)やチャネルシステムなど既存の基盤も最大限に活用できるのがポイント」と小宮氏は強調する。
 最後に同氏は、未経験企業でも始めやすいAI×デジタルマーケティングとしてSaaS型の「SAS Customer Intelligence 360」を紹介。アクセス解析のために収集しているWebログを、オンライントラッキングやカスタマージャーニー、デジタルパーソナライゼーションなどの顧客理解に活用するスモールスタートを提案して、自身の特別講演を終了した。

【日立ソリューションズセッション1】
日立ソリューションズだからできる「デジタルマーケティング」とは?

内藤 英樹
株式会社日立ソリューションズ
デジタルソリューション本部
本部長
内藤 英樹

 日立ソリューションズセッション1では、日立ソリューションズがこれまで手掛けてきたマーケティング業務の効率化や最適化の実績や経験を生かしたデジタルマーケティングの取り組みを、AIの活用などの実例を交えて紹介した。

顧客との接点をデータで捉えてあらゆるチャネルでコミュニケーションを最適化

 マーケティングにデジタルを積極的に活用する時代になると、消費行動がオムニチャネル化し、マーケティングのターゲートは“マス”(またはセグメント)から“個”(One to Oneの復活)に移りつつあるという。
「オムニチャネルで行動する顧客一人ひとりにアプローチするために、自社・外部を問わずあらゆるチャネルを横断してデータを蓄積し、顧客との接点をデータで捉え、あらゆるタイミングで顧客とのコミュニケーションにアプローチするというPDCAを通じてマーケティングを最適化していくことが、デジタルマーケティングの本質」と内藤は解説する。
そのため、さまざまな施策と連動してデータを一元的に収集することで顧客の行動を可視化し、効果的な送客やマーケティングのPDCAにつなげていくことが重要だと内藤は指摘する。

提携クレジットカードへの切り替えキャンペーンをAIで支援。その結果は?

 そこで、日立ソリューションズが手掛けた顧客事例がいくつか紹介された。あるアパレル企業では、a)新規会員の集客が今後困難になる、b)既存顧客をロイヤルカスタマーへ育成する仕組みがない、c)消費行動の変化に伴うマーケティング施策がない、という悩みがあった。同社は、会員情報の統合による各種プロモーション施策基盤の構築と、PointInfinity(会員・ポイント管理)の導入を行い、1)グループ企業各社の会員情報の一元管理、2)アンバサダー(口コミをしてくれるファン)を活性化するランクの制度設計、3)グループ共通ポイントの導入、4)顧客の行動の分析・予測可能なBI(ビジネスインテリジェンス)・MA(マーケティングオートメーション)ツールの導入といった施策を実践。現在もロイヤルティ向上とOne to Oneマーケティング実現をめざしているという。
また、ある商業施設運営会社は、提携クレジットカードへの切り替えキャンペーンにおいて切り替え確率の高い会員にのみDMを送付したいと考えていた。そこで、切り替え確率の高い会員を「会員活性化支援AIソリューション」で予測し、会員属性情報・購買履歴・ポイント履歴などのデータの相関関係をAIが自動的にスコアリングすることで、高スコア会員にのみにDMを送付することとした。その結果、切り替え率(コンバージョン率:CVR)は従来の2倍に向上し、AIのスコアとCVRに相関が確認できたという。
 最後に内藤は、「日立ソリューションズのデジタルマーケティングは、延べ2~3億人規模の会員管理やポイント管理を手掛けてきた豊富な導入実績を持ち、最適な商材の組み合わせによるトータルソリューションを展開できる。マーケティングから戦略検討、システム開発、保守・運用までワンストップのサポートが可能なので、ぜひお気軽にご相談いただきたい」と呼びかけ、セッションを終了した。

【日立ソリューションズセッション2】
データ利活用、人工知能で、マーケティングを最適化!

高木 伸
株式会社日立ソリューションズ
デジタルソリューション部
主任技師
高木 伸

 日立ソリューションズセッション2では、人工知能を活用し優良顧客化を支援する「会員活性化支援AIソリューション」を解説し、それを活用した大規模会員を擁する会員制事業会社における導入事例を紹介した。

AIが学習し会員ごとに効果的な施策のレコメンドやターゲティングの精度向上も可能に

 冒頭で、マーケティング環境の変化について説明した高木は、インターネットと常につながることによる情報の氾濫や、顧客が発信する口コミ情報の重要性、比較検討が必要な情報の増加によるニーズの多様化などを指摘し、「環境変化によって顧客の消費行動も変化し、それに合わせたマーケティングが求められている背景に、AIを活用した“優良顧客化”が今注目されている」と述べる。
 マーケティングには1)会員一人ひとりに対しニーズや購買履歴に合わせて販促施策を実施するOne to Oneマーケティングと、2)不特定多数の会員に対して販促キャンペーンを実施するマスマーケティングの2つの手法がある。One to OneマーケティングではAIが購買の期待度を会員一人ひとりに対してスコアリングする。一方のマスマーケティングでは販促キャンペーンがどれだけ効果があるかをAIが定量的に予測するという違いがあるという。
 日立ソリューションズが提供する会員活性化支援AIソリューションは、CRMから販促情報や来店・来場情報、会員情報などの各種データを取り込み、それを「会員活性化支援AI」がデータの相関関係を自動的に学習(パターンマッチング)し、スコアリングすることで、会員ごとに効果的な施策のレコメンドや、施策後の結果をAIに反映してさらに精度を向上させる。
「当社のAIのディープラーニングエンジンはオープンソースなどの標準技術を活用しているほか、ニューラルネットや学習管理・最適化、データ設計・加工などの周辺技術は独自に習得・開発している。また、業務システムで活用するために開発したプロファイリング(理由の推定)やスケジューリング機能は特許出願中」と高木は説明する。

AIを人の手が行き届いていない業務に適用することで収益向上にも貢献

 続いて、会員活性化支援AIを活用した事例が紹介された。ある会員制事業会社は、CRMに蓄積された過去の会員情報・履歴情報などをAIが学習し、最新の会員ランク(有料/無料会員)を予測した上で、有料会員になる期待値をスコアリング。AI予測と実績の比較によって精度を検証した。同時に次年度の会員ランク予測から有料化の可能性のある有望な会員を選出し、それに向けた販促施策の効果も検証した。
 結果は、会員ランクの予測精度(予測正解数/予測数合計)は87.0%となり合格ラインは達成した。分析では、有料会員化実績とAIが予測した有料会員化スコアはほぼ合致していたことも判明し、ターゲティングすることで販促施策の費用対効果の向上も期待できるという結果となった。
 また、日立ソリューションズが社内で実践したプロジェクト管理業務の事例も紹介された。中規模プロジェクトにおける問題の早期発見を目的に、プロジェクトの問題化予兆検知(時系列分析)用のニューラルネットを構築。プロジェクト管理システムから36属性を抽出して問題化するプロジェクトのパターンを学習し、予測による検証を実施した。その結果、正解率は72%となり、全体の約20%のプロジェクトを確認するだけで、全体の59%の問題プロジェクトを早期発見できる可能性があり、一定の成果が得られたという。
 高木は、「AI技術を人の手が行き届いていない業務などへ適用することにより、収益向上への貢献も可能」との見方を示し、セッションのまとめとした。

【基調講演】
“個”客が企業を変える ~デジタル時代の成長戦略、オムニチャネル構想~

石黒 不二代 氏
ネットイヤーグループ株式会社
代表取締役社長 兼 CEO
石黒 不二代 氏
講師プロフィール 名古屋大学経済学部卒業。米スタンフォード大学MBA取得。ブラザー工業にて海外向けマーケティング、スワロフスキー・ジャパンにて新規事業担当のマネージャーを務めた後、シリコンバレーでハイテク系コンサルティング会社を設立。YahooやNetscape、Sony、Panasonicなどを顧客とし、日米間のアライアンスや技術移転などに従事。1999年にネットイヤーグループのMBOに参画し、2000年から現職。近年は、内閣府の「選択する未来」委員会や経済産業省の産業構造審議会 商務流通情報分科会 情報経済小委員会の委員および、産官学連携の「IoT推進コンソーシアム」のIoT推進ラボの委員などの公職も務めている。

 基調講演では、ネットイヤーグループを率いる石黒氏が登壇。デジタルマーケティング時代に必要な施策や、オムニチャネル戦略を成功させた企業事例、デジタルトランスフォーメーションに挑戦する企業の成長戦略などを紹介した。

チャネル横断型に行動するユーザーに対応するオムニチャネル時代の戦略

 冒頭で、石黒氏は「デジタルマーケティング時代に必要なことは、一度にたくさんの人にリーチするマスマーケティングとは異なり、あらゆるチャネルでデータを集めることでお客さま一人ひとりが欲しいものをしっかりと把握しながら、必要な人に必要な情報を提供することが求められる」と語る。
また、デジタル化された顧客接点が急激に増えてくると、各接点で固有なIDが収集できるため、ユーザーのカスタマージャーニーが残り、それをDMP(Data Management Platform)に蓄積・分析して新たな施策(リコメンド)も可能になるという。
その上で石黒氏は、「チャネル横断型に行動するユーザーに対応するため、オムニチャネル時代の戦略に合った施策を考える必要がある」という。

ショールーミングを逆手に取って成功したメガネ店のアイデア

 オムニチャネル戦略で成功している企業は多い。米国の有名百貨店のメイシーズは、オンラインストアで購入した商品を最寄りの店舗で返品も可能で、店舗に欲しい商品がなければ店員がモバイル端末で共通在庫システムにアクセスし、自宅への配送を手配。小規模店舗で全商品の在庫を抱えるリスクを抑制している。
 日本の無印良品では、スマホアプリ「MUJI passport」のチェックイン機能によって顧客の興味・検討時の行動、顧客別購買データ、消費行動を可視化し、ネットとリアル間のシームレスなコミュニケーションを実現。
 米国のアイウェア(メガネ)通販のワービー・パーカーは、「HOME Try-On」(試着体験)を提供。最大5つのアイウェアを無料で自宅に配送し、5日間のお試し期間中にインスタグラム経由でどのアイウェアがお似合いかをアドバイスすることで購入へ誘導。“ショールーミング”(実店舗で商品を見てネットで購入すること)を逆手に取り、実店舗の1平方フィートあたり年間約3000ドルの売上を実現した。

スーパーがデジタルトランスフォーメーションに取り組む際に参考にしたペルソナ

 こうした事例から、石黒氏は、「従来はサービスやモノや買う場所を企業側が一方的に提供していたが、現在は顧客側も選ぶ時代となり、選択においては購入前~購入時~購入後の一連の“体験ストーリー”と、買い物の効率性を上げるサービスの“利便性”を重視するようになった」と分析する。
従来のように客待ちや店舗在庫の制約のないオムニチャネル店舗は、来店前から来店後まで接客が可能になり、他店舗や倉庫にある在庫も販売できるため、これからの小売業は最低でも売上の10%以上をオンライン販売に移行すべきだと石黒氏は推奨する。
 最後に、企業がどうデジタルマーケティングに取り組んでいけばいいのか、スーパーマーケットにおける日々の食材購入をケーススタディとして紹介した。
朝の通勤時、スーパーは顧客に毎日異なるおすすめの献立レシピをスマホに通知する。レシピを受け取った顧客は、必要な食材セットを買い物リストに追加し、スマホで決済を完了。スーパーでは、ユーザーから届いた情報を元にピッキングを済ませ、顧客の自宅もしくは指定の冷蔵ロッカーへ届ける。仕事を終えた顧客が食材を受け取り、手早く料理して食卓を囲む。簡単で美味しかったので、マイレシピに追加する、といったストーリーだ。
石黒氏は、「これをスーパーが実現するには大規模なシステム投資と業務改革が必要になるが、最高の“個客”体験を作ることができる。全ては顧客のために、デジタルマーケティングを通じて今後の企業の成長戦略を考えるべき」と強調し、基調講演を締めくくった。

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