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1 経営を変えるデータ活用 成熟市場におけるマーケティングの救世主のようにビッグデータがクローズアップされてから数年が経過したが いまだ多くの企業が データの持つ価値を自社ビジネスでの価値に変換するための戦略を描けずにいる こうした現実を踏まえ ビッグデータで経営を変える 戦略プロジェクトを数多く手がけてきた講師陣が ビッグデータ活用で 現場の壁を超えるポイント を語った 経営を変えるデータ活用 が 未だ多くのキャッシュを生み出していないのにも関わらず 8 兆円もの評価額がついたのは記憶に新しい 一方 イノベーション投資の枠組みが成熟していない国内においては より高いビジネスの成功確度が求められる 事業部がデータビジネ スを始めるためには マネタイズに関する説明能力を研磨しなければ事業案は通らない 今後 日本企業がビッグデータ市場での競争優位 ビッグデータ事例にみる新たな創出のあり方 ビッグデータ事例にみる新たな創出のあり方 を担保するためには 短期的なマネタイズを実現するための情報取得に加えて 戦略的に将来価値があると想定される情報の蓄積にもハイブ リッドに投資していかなければならない 松尾氏 最後に ビッグデータビジネスの実現には これらに加え人財の活用が重要となる 戦略策定 データ収集 クレンジング マーケティン グ分析 アウトソーシングのステップの中で ストラテジスト エバンジェリスト システムインテグレーター マーケッター アナリスト コミュニケーターが各々必要で 人財整備のためには採用とマネジメントを組み合わせた企業のアグリケーション力が試される 松尾氏 株式会社シグマクシス

2 ビッグデータ事例にみる新たな創出のあり方 成熟市場におけるマーケティングの救世主のようにビッグデータがクローズアップされてから数年が経過したが いまだ多くの企業が データの持つ価値を自社ビジネスでの価値に変換するための戦略を描けずにいる こうした現実を踏まえ ビッグデータで経営を変える 戦略プロジェクトを数多く手がけてきた講師陣が ビッグデータ活用で 現場の壁を超えるポイント を語った 情報をマネタイズする勘所 最初に登壇したシグマクシスのパートナー 松尾公大氏は ビッグデータが勃興した背景 次にマネタイズを中心としたビジネスモデルの組み方 そして蓄積した情報整備の方向性を解説 マーケティングの観点から いかに収益を上げるか について 情報を活用したサービス事例 そのようなビジネスを実現するための検討アプローチを概観した ビッグデータの活用はデジタル領域とリアル領域の2つに分かれる 前者の好例はGoogleとAmazonで これはよく知られているが 後者で挙げられたコマツ Ericsson MTNの事例は興味深い コマツはコスト削減のために建機にセンサーを付けて走行記録等のデータを収集し リース時の与信管理に利用している Ericsson MTNはネットワークのトラフィック量に応じて リアルタイムでの料金変更を実施し 空いている時間は値引きしている 今後は多様なリアルタイムのデータとスマートデバイスによって デジタル領域とリアル領域の融合が急速に進展します ( 松尾氏 ) 具体的にマネタイズのアプローチを考えてみる 他社にマーケティング支援を提供するケースの場合 通常はマネタイズ領域を 顧客にデータを提供する 顧客のマーケティング分析を代行する 顧客の販売促進を代行する といった視点で考える が これは間違いとは言えないものの この事業の価値の源泉が データ であると考えれば きわめてオーソドックスで固定的な視点といえる 例えば発想を思い切って変えて この3つのプロセス全てを無料で提供する代わりに 既存事業のサービスや商品を買ってもらう仕組みは作れないか 売上は向 2

3 上しなくとも営業効率化が実現できる可能性はないのか と検討するのだ バリューチェーン全体での利益が担保されればよいのである その際 無料 を組み入れた仕掛けを作ることも 成功へのひとつの鍵となることは 様々なビジネスモデル成功事例から見て取れる バリューチェーン内でコントラストをつけた価格戦略は アップルやグーグル 国内でもソニーや任天堂など 有数の企業によって実践されており データビジネスに限ったことではない ビッグデータ時代には どこかの採算を度外視してバリューチェーン全体でマネタイズする という明確な意思決定が求められる ( 松尾氏 ) そして 有利に事業展開するには プラットフォーマーを目指すべきだ と松尾氏 アップルはiTunes への収益依存度が高まった後マーケットプレイス手数料を値上げ マイクロソフトはOSシェアをWindowsで獲得後 ライセンス料を値上げした 楽天はECにおける流通額シェアを獲得後 出店料を値上げした 3 社ともプラットフォーマーになったことで 手数料の決定力を強化した また アマゾンやディー エヌ エー グリーは参加事業者顧客の顧客を自社ビジネスへと誘導することで売上を伸ばしている プラットフォーマーを目指すに当たり肝となるのは情報整備の投資戦略だが 日米のアプローチは対照的 と松尾氏は語る アメリカ西海岸では データを蓄積 分析して消費者にサービスをまず提供し そこで一定の価値が提供できることを確認してから マネタイズを思考する傾向にある これは 西海岸におけるイノベーション投資のあり方が背景にある 今すぐ確実な マネタイズモデルがなくても 将来的に価値のあるデータを持っている企業は評価されるのだ フェイスブックが 未だ多くのキャッシュを生み出していないのにも関わらず 8 兆円もの評価額がついたのは記憶に新しい 一方 イノベーション投資の枠組みが成熟していない国内においては より高いビジネスの成功確度が求められる 事業部がデータビジネスを始めるためには マネタイズに関する説明能力を研磨しなければ事業案は通らない 今後 日本企業がビッグデータ市場での競争優位を担保するためには 短期的なマネタイズを実現するための情報取得に加えて 戦略的に将来価値があると想定される情報の蓄積にもハイブリッドに投資していかなければならない ( 松尾氏 ) 最後に ビッグデータビジネスの実現には これらに加え人財の活用が重要となる 戦略策定 データ収集 クレンジング マーケティング分析 アウトソーシングのステップの中で ストラテシグマクシスパートナージスト エバンジェリスト システムインテグレーター マーケッター アナリスト コミュニケ松尾公大氏ーターが各々必要で 人財整備のためには採用とマネジメントを組み合わせた企業のアグリケーシ 3

4 ョン力が試される ( 松尾氏 ) デジタルマーケティング取り組みのポイント 情報システムの進歩により ヒトやモノが相互に 空間や時間に制限されることなく大量のデータを交換するビッグデータ社会が到来した 多くの企業がデータを収集してビジネスに活用しているが 今企業に求められているのは 個人情報に対する配慮である という指摘で始まったシグマクシスのプリンシパル 溝畑彰洋氏の講演では デジタルマーケティングの発展の背景 変遷 特徴 事例 推進のポイントが解説された 溝畑氏は デジタルマーケティングを デジタル化される各種データを使用し 顧客を個客としてとらえ 最新のテクノロジーを使って マス リアル ネットを含むマーケティング全体の最適化を目指す試み と定義したうえで 個々の消費者のタイミングで起こる購買意向をそれぞれキャッチすることによる 2wayのマーケティングが実現する 企業にとっては 多様で多量のデータを蓄積 統合し リアルタイムに分析し マススケールのワントゥワンマーケティングが可能になる と強調した その特徴は オムニチャネルを通じたあらゆる顧客接点を連携させる顧客行動の把握 アプローチの実現と 外部データ活用の2つだ 従来 オンラインではメールを開封してどれくらいの人が購買行動を起こし 実際に買ったか買わなかったかを検証した オフラインはCMやチラシを見てどれくらいの人が来店し購買したかが問われたが 実際には把握しづらい そのため ROI を強く問われるのは常にオンライン マーケティングで オフラインはキャンペーン履歴の管理さえ細かくは行われなかったケースも多い ところが今 デジタルマーケティングの世界はリアルタイムで顧客の情報取得と行動が顧客ごとの売上情報と紐づき キャンペーン全体のROIの最適化が可能になった さらに すべてのチャネルIDが顧客 IDとつながるようになったことで オムニチャネルでの行動把握 アプローチが可能になってきた ( 溝畑氏 ) シグマクシスプリンシパル溝畑彰洋氏全顧客の行動情報を取得できると 顧客のマッピングができる マッピングができるようにな 4

5 ると初めて顧客タイプ別のキャンペーン ( 顧客へのアプローチ ) を行うようになり 必然的にキャンペーンの履歴管理を行うようになる 過去のキャンペーン履歴が貯まることでキャンペーンの目的別やチャネルごとの効果が予測できるようになり その結果初めて予算をコントロールできるようになる もう 1 つの外部データには 気象 地図 統計 ソーシャルメディア Suica 最近急激に伸びているDMP ( データマネジメントプラットフォーム ) などさまざまな種類がある 例えば気象データなら 2 時間後にゲリラ豪雨があるという情報をメールで流すことで事故回避に役立てることができる またこれらの社外データを上手く取り入れることで 顧客ニーズの高まりを捉え 従来自社のデータだけではアプローチが難しかった 新規顧客の獲得 一度も買ったことのない製品 / サービスへのクロスセルを効率的に実施することが可能だ DMP ( データマネジメントプラットフォーム ) 事業を手がけるPlatform IDは 外部データパートナーから提供されるCookieベースの情報にTカード会員の購買情報を付与している DMPに関する問い合わせが非常に多くなってきており 今後は目的 使用用途に合わせて選定し 使い分ける必要があるだろう デジタルマーケティングへの関心は高いが その推進を妨げる問題が 1 分析のための分析をしてしまう 2 関連部門が非常に多い 3 経営陣の理解を得られない 4プロジェクトの進捗が遅い の4 点である これらを解決するための施策として 溝畑氏は 必要メンバーを最小限に絞り トライアルを経て どのような結果が得られるかを経営陣に対して明確に説明する必要がある 最初のフェーズは世間で騒がれているデータサイエンティストよりも 1アドテクノロジーと情報設計ができる人材 2デジタルマーケティングに長けたプランナー 3トライ & エラーを繰り返しながらチューニングしながら 投資対効果を最適化していく ビジネスファシリテーター を育成することが肝要だ と講演を締めくくった 大阪ガスの挑戦 経験豊富な2 名のコンサルタントにより ビッグデータ活用がマーケティングの視点で語られたのに引き続き 大阪ガスのビジネスアナリシスセンター所長 河本薫氏から 実際に分析力で会社を変革した体験と成功が紹介された 大阪ガスは約 15 年前から データ分析を現場の問題解決に取り入れている 現在 情報通信部のビジネスアナリシスセンター (BAC) は 9 名によって年間約 30のプロジェクトを実施し 大小 100 近いソリューションを社内と関係会社向けに提供する その特徴は2つある 1つは営業 製造系のみならず 人事 企画 財務など社内の全組織にソリューションを提供していること もう1 5

6 つは独立採算性だ ユニークなのは 依頼者がBACの分析費用を負担することである 依頼部署が費用を負担することで データ分析を委託する側にも データ分析を受託する側にも 責任感が芽生えてくる そうすると データ分析プロジェクトが成功する確率が高くなる BACの取り組みは 最初から順調に運んだわけではない 河本氏は 成功するためには マインドチェンジが必要だった と言う 分析者の役割は 課題を分析し その結果を依頼者に伝えることだ だが 分析結果を得るだけでは ビジネスの現場の問題の解決には至らない 目の前にあるのは お客様満足の向上や機器修理の迅速化 といったビジネス課題である 分析はまずビジネス課題から出発する 課題の一部に データ分析で解決できるものがある 解決できるかもしれないという光明が見え始めたとき 分析問題に落ちてくる ( 河本氏 ) そうして成功を収めたプロジェクトの1つに メンテナンス携行部品の最適化 がある 約 400 万件の修理データを分析し メンテナンスの際に携行すべき部品を予測したのだ ところが 人は習慣や仕事のやり方をそうすぐには変えられない データ分析ですばらしい結果が得られても 新しい仕組みとして取り入れるとなかなか使ってくれなかったという そこで メンテナンス業務システムの画面に分析結果を自動表示するようにしたところ 使用者が増えた大阪ガスビジネスアナリシスセンターという 所長河本薫氏この経験から得た学びは データ分析でビジネスを変えるには 分析問題を解くだけでは不十分で 見つける 見届ける 使わせる の3つを実行する必要があるということだ 河本氏はこれら3つを実行する分析者をサッカーになぞらえ フォワード型分析者 と呼んでいる 成果を出せるのは ビジネスマインドとコミュニケーション能力を備えた分析者なのだ 分析者が超えるべき 4 つの壁 河本氏は 約 15 年に及ぶ分析者としての経験から データ分析の成功には 1 必要なデータが集まるか 2 期待どおりの結果が得られるか 6

7 3 結果は現状の勘や経験をベースにした意思決定を上回ることができるか 4 分析費用を補ってあまりある効果があるか という4つの壁があると言う このうち2 以外は実行前に結果の予想が付く 実際 河本氏は部下の提案を精査し 10のうち9はダメだしをするそうだ データ分析で成果が出せそうなビジネス課題かどうかを判断することも 分析者としての重要な資質の一つなのだ これらBACの分析データの基盤を担うのは オージス総研が構築したDUSH( ダッシュ ) 基盤だ オージス総研は大阪ガス100% 出資のIT 子会社である 同社のデータアナリシス部部長 吉田隆光氏は 自社の役割を料理の厨房にたとえてこう説明した 料理はシェフが作って 美味しく食べるのがゴールである そのプロセスは メニュー 素材 調理 盛り付けと進み 最後にシェフがOKして配膳される これをデータ分析にたとえると まずデータサイエンティストがいて ビジネス課題を設定する その素材としてデータがあり データクレンジング 分析が行われる データの収集から分析までは 厨房にあたる当社がつくったデータ分析基盤を利用する そして 分析結果がでたら ビジネス施策策定 意思決定して実施していくという流れになる 大阪ガスは事業部が5つあるが 以前は事業部ごとにデータを蓄えてバラバラだった それをまとめて全社一元管理するデータウェアハウスに格納し 従業員たちはここにアクセスしてデータ分析を行っている データは ただあるだけでは利用されない と吉田氏 そのためDSCでは 業務で使用している言葉でデータを探したい 自分が使用するデータを詳しく知りたいといったリクエストに応えるため 大阪ガス社内ポータルで必要なデータを使用者自身が探せる仕組みをサービスとして提供している オージス総研データアナリシス部部長吉田隆光氏 日々 分析課題に取り組むことで専門家が育つ 最後に 登壇者 4 人によるパネルディスカッションが会場とQ&A 形式で行われた 最初の質問 データ活用の基本原則は何か について 松尾氏は 第一に情報のポートフォリオを組むこと ビッグデータの収集はコストがかかるので どのようなデータをどの段階で集めるかが重要 第二は人 と 2つの点を強調し データ分析は企業の総力をあげて取り 7

8 組むべき課題 経営者が勇気を持ってICTを取り入れていくというアプローチが必要となる と指摘した 溝畑氏は デジタルは小さく始められるので 目的に合わせて何パターンか提携先を選び 横並びで評価する体制を組むことが重要 と松尾氏のコメントを補足し 続く質問 分析のPDCAの期間はどれくらいか に対して 社内に埋蔵したデータであれば最短で1~2カ月で可能 社外の人たちと組むとなると最短で3カ月は必要 と答えた 外部企業のデータ解析が事業の半分を占めるオージス総研の状況を受けて どのようなアプローチで外部の仕事をしているのか 参加者の課題解決のヒントになるようなことは何か という吉田氏への質問もあった 吉田氏は BtoBかBtoCかで提案の本質が異なる場合がある 基本は ビジネス課題をまずは明確にするための抽出作業に専念し 解決に役立つデータを分析 検証するプロセス 分析途中も顧客へ中間報告会を実施するなど ビジネス課題の解決までコミュニケーションを密にとる また事業創出にあたる情報プラットフォーマーとして提案する場合は シグマクシスと組んでいる と説明した 参加者からは河本氏への質問も多数寄せられた ニーズのないところに組織は作れないが 推進者がいなくてはニーズがあっても組織は作れない 大阪ガスの組織の成り立ちについて聞きたい というリクエストに対し 河本氏は ガス会社にはガスの需要予測など事業に不可欠な分析があり その予想精度を上げていきたいというニーズがあった その分析の担当者は業務を遂行する中で統計解析の能力がついてきた その統計解析のスキル ノウハウを社内の様々な業務改善に使いたいと考え 15 年前くらい前に組織化した と説明した ポイントは データ分析に対してお金を請求すること お金が介在するからこそ 依頼者側 受注側(BAC) 双方に責任感が生まれる ただし 研究開発予算もいくらかもらっている それを充当することで 目先の課題解決だけでなく 将来に役立つ分析ができる と 分析データによる将来への布石についても言及した 最後の質問は グループ会社から化学合成品の分析を依頼されることがある 大阪ガスでもそのような案件が持ち込まれるのだろうか というものだった それに対して河本氏は われわれの特徴は まさしくそこにある と答えた ガス事業は LNGを買ってくる商社としての顔 LNG 基地を運用するプラントオペレーターとしての顔 顧客へガスを売る営業の顔 ガス器具を自社ブランドで販売するメーカーとしての顔など ビジネスの種類は多岐にわたる ビジネスが多岐に渡るのだから そこから依頼されるデータ分析の種類も多岐に渡る そういう幅広い分析を引き受けてきた結果 各メンバーに専門分野ができた 私自身はエネルギー市場分析の専門家だし 環境や気象を専門とする人間もいる と さまざまな課題を分析することの効用にまで話が及んだ ビッグデータの推進は まず企業のデータ活用の目標と戦略があり それによって分析型組織の構造が決定する 河本氏 吉田氏が苦労した点は まさしく分析型組織を作り上げる際のポイントだった 8

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