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大量データを集めたCRM、でも結果が出ないのはなぜ

2008年3月7日(金)

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 『その数学が戦略を決める』という本がある。かなり売れているようなので、お読みになった方も多いだろうが、原題『Super Crunchers』が示すように、大容量のデータ処理が可能になってきた現在、プロの感覚に頼らずとも、データをきちんと回帰分析することで、様々なことが読めるようになってきた、という内容の本だ。

 気候データを解析すれば、ワインのプロと同等以上に良年が分かり、品質が推定できる、とか、プロ野球で活躍する新人選手をピックアップできる、といった例が挙げられている。

 確かに、膨大なデータを蓄積し、処理できるようになったことで、過去には不可能だった様々な検証作業ができるようになってきた。ネット上のマージャンゲームのデータを使って、マージャンの定石を検証し、さらに新たな定石を作るという試みについては、以前このコラム「マージャンもビジネスも、ネット上のデータ分析が武器に」でもご紹介した。

 この手の話に触れると、いつも思い出すのが、CRM(Customer Relationship Management)のことだ。CRMや「One to One マーケティング」が叫ばれて久しいが、なかなか十分な結果を出している例にお目にかかれない。

 それこそ「その数学が戦略を決める」とばかりに大量のPOS(販売時点情報管理)データを蓄積し、重回帰分析用のソフトウエアを駆使して、顧客のクラスター分析や購入パターン分析を行う。そして、その結果を基にダイレクトメールを送って、購買行動を喚起しようとする。相当なIT(情報技術)投資をしたのに、思ったような結果が出ないで、頭を抱えている企業が大部分のようなのだ。「その数学が戦略を決める」というコンセプトが正しいならば、一体どこに問題があるのだろうか。

データ分析は仮説から始める

 通常、CRMには3つのステップがある。(1)データ獲得、(2)データ分析、(3)顧客への働きかけ、という3つだ。何らかの形で、顧客を理解するために必要なデータを得て、蓄積する。そのデータを基に、分析作業を行う。回帰分析などが活躍するのは、このステップだ。そして、得られた結果に基づいて、購買につながる行動を取ってもらうよう顧客に働きかける。もちろん、この後に結果を振り返り、さらに効果の出る打ち手を考えていくというステップもあるのだが、これらの3ステップをCRMの基本要素だとしよう。

 CRMの効果向上のための課題として、従来から第2ステップ、すなわちデータ分析の部分での「仮説出し」が挙げられてきた。ただやみくもにデータを分析し始めるのではなく、何らかの仮説に基づいて、それをデータで検証する方が、効果ある施策につながりやすいという考え方だ。

 大量のデータを突っ込んで分析し、(よくCRMの例に挙げられるように)オムツを買う人がビールも併せて買う可能性が高い、というパターンが抽出できても、これだけでは大量のデータを蓄積し、解析するコストには見合わない。オムツ売り場のそばにビールを置く、という安直な解を採るわけにはいかないし、そもそもレジの近くで消費者をきちんと観察していれば、この程度のことは分かるのだから。

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「大量データを集めたCRM、でも結果が出ないのはなぜ」の著者

御立 尚資

御立 尚資(みたち・たかし)

BCG シニア・アドバイザー

京都大学文学部卒。米ハーバード大学経営学修士。日本航空を経てボストン コンサルティング グループ(BCG)に入社。BCG日本代表、グローバル経営会議メンバー等を歴任。

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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名和 利男 サイバーディフェンス研究所上級分析官