Doshin Marketing data D-map analyzing Package

マーケティングデータ
分析パッケージ「D-MAP」

D-MAP(ディー・マップ)は、当社独自の顧客データベースを基盤に、マーケティングと
データサイエンスを 組み合わせた、分析&プロモーションプランニング商品です。
課題設定からデータ収集、分析・解析を通じて戦略策定を行い、具体的施策
向けた、有効で強力なPDCA サイクルを回せるようお手伝いいたします。

エビデンスにもとづいた
マーケティングを

自社のサービスを
利用しているのは
どんな人たちか

「顧客像」の把握

新規購入には
どんな要因が関係するか

「新規購入動機」の把握

どんな人たちに
売れそうか

「新規顧客像」の把握

解約しそうな人を
事前に把握して
予防策を探りたい

「離脱顧客像」の把握

次にどんな手を打てば
状況の改善が見込めるか

「施策効果」の把握

D-MAPの特徴

北海道新聞社の顧客データをもとにデータを収集

正確な居住エリア(住所)、性別、年齢のご登録をいただいている北海道新聞社の顧客に対してメール配信し、アンケートデータを収集します。例えば「女性だけ」など、あらかじめセグメントを指定して調査することも可能です。

分析から施策までワンストップサービスをご提供

道新は、新聞広告やチラシ、WEB 広告、イベントなど、多様な媒体タッチポイントで施策を打つことができます。このため、分析の活用パフォーマンスが高くなります。

北海道市場に特化する場合も・しない場合も

新たにデータ収集をする場合は、北海道在住者のアンケート回答データを分析するので、北海道をマーケットとする調査に適しています。また、 POS データなど既にデータをお持ちの場合は、エリアに関係なく分析が可能です。

ご発注から納品までの流れ

  • 課題ヒアリング

    最初に、お客様にお話を伺いながら直面していらっしゃる、マーケティング等の課題について共有いたします。

  • プロジェクト計画提案

    課題に関して、当社のマーケティングチームがデータに基づく大まかな分析プランを作成し、お客様にご確認いただきます。

  • 見積・契約

    プランの有効性をご認識いただけましたら、契約書を締結します。

  • メール配信

    当社独自の顧客データベースを活用し、必要に応じて配信先をセグメントし、メールでアンケートの回答依頼を行います。

  • アンケート実施

    アンケートの回収期間を1週間程度設け、データを収集します。回収期間終了後すぐに、単純集計サマリーを提出します。

  • データ整形

    分析前に、データをクリーニングします。また、POS データなど、すでにアンケートデータに代わるデータをお持ちの場合は、メール配信・アンケート収集を行わず、データ整形から作業を開始します。

  • 分析

    当社の分析専門チームが、適切な統計手法を選択し、データを分析します。課題解決のための実行プランにつながるような分析リポートにまとめます。

  • 戦略策定

    リポート結果に基づき、当社マーケティングチームが中心となり、様々な角度から戦略を検討します。また、社内のみならず提携企業から専門性を持つメンバーが加わる場合もあります。

  • 報告書提出・ご提案

    分析結果と戦略提案をまとめた戦略リポートを提出します。

D-MAPの分析とは

意思決定のための「分析」を行います

クロス集計などの方法でデータを「集計」した段階で、ある程度の「傾向」が見えますが、D-MAPでは、さらにそれを定量的に分析します。
例えば、どの顧客にどうアプローチするのが有効かといった具体的な施策の論拠を数値で示すことができ、的確な意思決定が可能になります。

例:小売店が所有する POSデータを集計・分析した場合

▼POSデータ

ID 日付 購買商品 購買金額 購買個数 割引率 販売店舗
C0001 2019/1/1 レディースバッグ 160,768 1 0% 札幌店
C0001 2019/1/2 レディースバッグ 36,416 1 5% 札幌店
C0001 2019/1/2 レディース小物 11,904 3 0% 札幌店
C0002 2019/7/8 レディースバッグ 25,245 1 3% 東京店
C0002 2019/9/4 レディースアイウェア 60,638 2 0% 東京店
C0004 2019/2/3 メンズバッグ 129,158 1 0% 札幌店

集計

集計結果
販売個数(男女別)のグラフ

例:現状の優良顧客(黄枠)は
・ハンドバッグをよく買う、女性、たまにメンズバッグも買う顧客
・優良顧客は141人いる

新聞広告(マス)と親和性あり

意思決定支援

しかし、ある程度の「傾向」までしか見えないため、
集計のみでは具体的な施策がわかりません。

分析

ロイヤルカスタマー化要素ランキング

変数_カテゴリ 効果指標
購買商品順_LBG_LBG_MBG 98.7
併買回数_3回以上 94.2
施策反応回数_3回以上 91.3

例:現状の優良顧客をもとに考えると
・ロイヤルカスタマー化しやすい人(予測)はAさん、Bさん
・Aさんにはメンズバッグを訴求、Bさんには小物をWeb広告で訴求することでロイヤルカスタマー化

Web広告(ターゲティング)と親和性あり

意思決定の論拠

分析で「可視化」することで、
的確な意思決定が可能になります!

報告書

集計・分析した結果を、以下のような構成で報告書にまとめます

  • エグゼクティブサマリ(重要な論点を整理)
  • プロジェクト与件整理
  • データ収集(アンケート調査)概要
  • アンケート調査結果概要
  • データ分析概要
  • 要因分析結果
  • クラスター分析結果
  • 分析結果を活用した行動変容
  • 今後の進め方ご提案
  • 10納品物

●調査分析報告書より抜粋(例)

調査分析報告書より抜粋

ご質問などお気軽にお問い合わせください

TEL
011-210-5984
E-mail
お問い合わせ
arrow_upward PAGE TOP