マーケティングや事業戦略の失敗は、
センスや知識が足りないから
起きるとは限りません。
判断を誤るのは、判断力の問題ではなく、判断材料の問題です。
データは手元に溜まっているのに、見えているのは件数や平均といった表層まで。
本質までは掘り下げられないまま、勘と経験による意思決定が続いています。
Services
売上向上・業務改善・満足度向上に向けて、手元のデータを事業判断に使える形へ整理・分析し、分析で終わらせず、施策の実行まで支援します。以下は代表的な支援テーマです。
マーケットバスケット分析(併売分析)やクラスタリングにより、「どの商品とどの商品が一緒に買われているか」「どんな顧客層が何を重視しているか」を明らかにします。売れ筋の値下げに頼らない、陳列・品揃え・訴求の打ち手を設計します。
重回帰分析などの統計モデリングにより、満足度やエンゲージメントに実際に効いている要因を特定します。「スコアが低い項目」ではなく「改善すればKPIが動く項目」に投資を集中できるようにします。
自然言語処理により、文章をベクトル化してクラスタリングし、「どのような声が、どれくらいの数あるか」「課題感の強い層はどこか」を定量化します。声の大きい意見ではなく、分布として多い・影響の大きい論点から対応の優先順位を検討できるようにします。
Google Analytics・Google Tag Managerによるイベント計測の設計と、Looker Studioでのファネル可視化により、流入からコンバージョンまでをチャネル別に一覧できるようにします。どのチャネルにリソースを割くべきか、ボトルネックがどこかを、会議の場で判断できる状態をつくります。
「解約率が高い」「売上が伸びない」といった顕在化している問題をそのまま解くのではなく、ヒアリングを通じて、本質的な問題解決のために解くべき論点を定義します。「原因はおそらくここ/こう動かせば変わるはず」という初期仮説まで一緒に詰めます。
着手する前に、自社のデータで何ができそうかが見えてきます
過去のアンケート結果、サービス利用ログ、購買ログなど、すでに手元にあるデータでどこまで課題に迫れるかを1ヶ月程度で整理します。あわせて、追加で取得すれば何が明らかになるか、どんなデータを蓄積すべきかを整理します。
本格投資の前に、データで解ける課題かどうかを見極められます
「仮説 → 分析 → 壁打ち → 仮説の見直し」を月単位で繰り返し、3ヶ月ほどで確からしい仮説へ収束させます。実行計画の実現可能性も事業サイドと一緒に確認し、実際に動かせる計画に仕上げます。実行は、maicsが直接支援する場合と、パートナー企業と連携して支援する場合があります。
分析で終わらせず、成果につながる打ち手まで実行できます
Column
Company
柏 良輔Ryosuke Kashiwa
福岡県出身。九州大学（理学修士）、早稲田大学（経営管理学修士（MBA））
新卒で株式会社野村総合研究所に入社し、約10年にわたりコンサルティング業務に従事。その後、ベンチャーのコンサルティングファームにて、クライアントのDX推進・データ活用を担うユニットのマネージャとして、大手企業のDX支援、業務コンサルティングに携わる。株式会社リクルートへ転職し、インハウスの総研組織にてリサーチ・データに基づく中長期のマーケットトレンドの見立て等へ取り組む。これらの経験から、データの活用による事業成長や課題解決を実現するための支援を行う。
