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ビッグデータ×AI(人工知能)

顧客インサイト分析サービス

趣味嗜好・ライフスタイル分析で顧客一人ひとりを理解した施策を始めませんか?

顧客インサイト分析サービスとは

顧客が「なぜその商品を購入したのか」といった顧客の「気持ち」がわからず、各種施策を実行してもなかなか効果が出ないといった経験はありませんか?顧客インサイト分析サービスでは、このような課題に対して、顧客一人ひとりの趣味嗜好をセグメントで表現し、購入した商品と結びつけることで、顧客の「気持ち」を見える化し、きめ細かい施策立案が検討できるように支援いたします。
本サービスの活用により、訴求力のある施策を次々と打ち出して顧客満足度を上げて、収益向上を実現しましょう。

顧客インサイト分析サービスでは、顧客一人ひとりの趣味嗜好をセグメントで表現し、購入した商品と結びつけて顧客の気持ちを見える化し、訴求力のある施策を次々と打ち出すイメージ

顧客の「気持ち」を見える化するには

本サービスでは、顧客が「なぜその商品を購入したのか」といった顧客の「気持ち」を理解するために「顧客インサイト分析」を行います。
顧客インサイト分析では、「趣味嗜好」や「ライフスタイル」を表す「趣味嗜好セグメント」と、顧客の商品選択基準を表す「特徴タグ」の2種類のセグメントを仮説定義して、顧客の「気持ち」をデータ分析します。では、顧客の「気持ち」を見える化する仕組みを簡単にご紹介しましょう。
最初に、「趣味嗜好セグメント」や「特徴タグ」を、業務担当者やマーケティング企画部門の知識や経験値に合わせたわかりやすい言葉で仮説定義します。次に商品に特徴タグを付与してデータ分析を行います。

顧客の「気持ち」を見える化するには

購買履歴を「特徴タグ」を付与した商品情報で分析することで、顧客一人ひとりの趣味嗜好が大枠で分類できるようになります。

趣味嗜好の分類

顧客インサイト分析モデルで顧客の「気持ち」を高精度に推定

従来のデータ分析では、断片的かつ不正確な属性情報が含まれていることが多く、分析評価が上がらないといった課題がありました。
そこで、本サービスの顧客インサイト分析では、顧客が「なぜその商品を購入したのか」といった「気持ち」を、顧客の商品購買行動により推定したセグメントで表現し、商品情報や購買履歴と結びつけて生成された顧客インサイト分析モデルでデータ分析を行います。
具体的には、仮説推定したセグメント(趣味嗜好セグメント、特徴タグ)と商品、顧客IDを結びつけた顧客インサイト分析モデルを生成する過程で、「日立独自の情報抽出技術」(関連特許:日本特許第5902325号)により、重要なセグメントの関係性(訴求値)を導き出し、数値で評価するだけでなく、数値結果から特に着目して欲しい商品や特徴タグ等を抽出し、強調して表示します。これにより、施策立案において考慮すべきポイントを容易に把握します。
また、データの偏りを補正する確率モデルを機械学習しますので、例えば、新商品など購買履歴の少ない商品でも、セグメント間の訴求値が高いといった分析結果を獲得します。

顧客インサイト分析モデルの生成

顧客インサイト分析で精度の高い分析レポートをご提供

性別や年代といった従来の顧客セグメント分けでは難しかった顧客の「気持ち」を、顧客インサイト分析では、顧客インサイト分析モデルという新しい分析軸で、顧客の「気持ち」を可視化します。そして、特定の嗜好を持つ顧客セグメントで多く購入する商品を明らかにし、企業の施策立案で考慮すべきポイントを明確化したレポートを提供します。
この顧客の「気持ち」を可視化した分析レポートのご活用により、顧客の「気持ち」に合った商品リコメンドやキャンペーン情報が提案できるようになりますので、「顧客満足度Up」→「収益向上」へ、つなげることができるようになります。

顧客インサイト分析、分析レポートのサンプル

本サービスの強み

顧客インサイト分析サービスの強みは、以下の通りです。

「趣味嗜好セグメント」で顧客の「気持ち」を可視化

  • 従来の分析ではわからない顧客の「気持ち」を「趣味嗜好セグメント」と「特徴タグ」といったセグメントで可視化します。
  • 「日立独自の情報抽出技術」(関連特許:日本特許第5902325号)で変化する顧客の嗜好と購入される商品の関係性を、的確かつタイムリーに把握します。
  • データの偏りを補正する確率モデルを機械学習することで、購買履歴データの大小に関わらず、精度の高い分析を行います。例えば、新商品など購買履歴の少ない商品をデータ分析で導き出します。

分析のためのシステムの導入費用や期間を低減

本サービスには日立が保有する分析環境を利用しているため、サービス利用企業はシステム構築を行う必要がなく、導入にかかる費用や期間を低減できます。

データ量が増えても分析結果を迅速に提供し続けられる

データを高速に集計できる日立のビッグデータ利活用プラットフォームの活用により、大量データを迅速に分析することが可能です。

効果的な施策検討を見据えたトータル支援

業務視点での趣味嗜好セグメント定義から、施策を見据えた分析結果の考察までトータルにご支援します。

本サービスの効果

顧客インサイト分析サービスの効果を簡単にご紹介します。

業種:流通・小売 適用例:品揃え改善への適用 効果:対象分野の商品売上が最大約10%向上、業種:流通・小売 適用例:ターゲットメールやクーポン配信への適用 効果:販促対象商品の購買率が約2倍に向上、業種:製造業 適用例:メニューのおすすめ表記への適用 効果:施策立案にかかる工数が8分の1に短縮、購買人数が5%向上

ご提供価格

本サービスでは、初期設定にて下記すべてのSTEPを一度実施し、定期運用にてSTEP2〜5を月に一度実施いたします。

ご提供価格一覧
# STEP 初期設定 定期運用
実施項目 価格 実施項目 価格
1 趣味嗜好セグメント定義 \1,700,000〜
(税別)*1
300,000/月〜
(税別)*1
2 特徴タグ定義
追加商品を対象
3 特徴タグ付与
追加商品を対象
4 趣味嗜好セグメント付与
5 分析レポート作成
1回

1回/月
*1
価格は参考価格です。本サービスは個別見積り品です。
  • * 特許に関する表記は、2016年10月現在のものです。
  • * 製品の改良により予告なく記載されている仕様が変更になることがあります。