メーカーモデルケース｜ID−POSデータ分析のダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンス
MANUFACTURERS
メーカーモデルケース
メーカーにとって、
消費者の行動は
見えにくいもの。
的確な情報で戦略作りの
お手伝いをします
こんな方におすすめ
-
購買結果でなく、自社ブランドの
購入者をより深く理解したい -
新たなマーケットの
仮説づくりをしたい -
小売企業に「刺さる」
効果的な提案をしたい -
仮説検証やPDCAの
スピードを上げたい
選ばれる理由
小売企業に刺さる提案は、説得力のあるデータ分析から生まれます。DMCSは様々なツールで、提案づくりをお手伝いします。
point
01
厳選された分析指標
グローバルで多くの小売企業と30年以上に渡って積み重ねてきた経験から、本当に小売企業に刺さる分析指標をご提供します
point
02
ビジュアルに訴えるレポート
根拠のある数値が反映されたビジュアル化されたレポート。「どう見せるか」にも最大限こだわっています
point
03
ツールの操作性
使い勝手の良いツールが、御社でのデータ引用・分析のお手伝いをします。
2つのプランから
目的に合わせてのご提案
製品やブランドを店頭で手に取っていただくための最適なソリューションを提案します。
-
個別化ターゲット販促アプリクーポン/レシートクーポンを
個別のお客様の購買行動に合わせて作成します。 -
カスタマーデータインサイト
継続的にID-POSデータにアクセス可能。
顧客戦略策定の強い味方に。
カスタマーデータインサイトの
4つのサービスで
変革をサポート
お客様を第一に考えた最適なソリューションを提案します。
ショッパーインサイト
来店客の購買行動を理解し、ブランドと商品カテゴリーの売れ行き要因を分析します。
- 顧客属性分析とセグメンテーション
- ロイヤル顧客の分析
- お客様第一の戦略策定
品揃え
小売企業と協力し最適な品揃えを実現できるインサイトを提供します。
- 商品の魅力度を評価
- その商品のお客様にとっての「役割」を明確化し、優先順位づけ
- メーカーと小売企業両方の投資利益率を最大化する品揃えを提案
プロモーション（販売促進）
データサイエンスを活用してプロモーションをより効果的に行い、リターンを最大化します。
- 売上向上 － 戦術のベストミックスを選択して販促活動のパフォーマンスを向上
- 販促資金を最大限有効活用 – 効果の出ていないプロモーションを削減
- 小売店との連携強化 ― 小売店と連携したプロモーションの企画・レビュー
- 顧客ロイヤルティの構築 - より関連性の高いオファーで来店客のお買い物体験をより良いものに
小売メディア
小売メディアを最大限に活用し、より効果的なメディアキャンペーンを計画・実施します。
- 高度のパーソナライズされたキャンペーンの企画と展開
- 効率性を向上させ、メディア費用のリターンを最大化
- 伝えたいメッセージに、最も適切なチャンネルを選択
カスタマーデータサイエンスの知見
30years
ビッグデータという資源を活用可能な資産に変える。
それがDMCSのID-POSデータ分析サービスです。
CASE STUDY
ケーススタディ
モデルケースをご紹介します
「自分を分かってくれる」
クーポンメール
THEME 課題
クーポンの費用対効果
今期の販促活動の主眼としてメーカーA社が採用したのは、大手小売チェーンBで使える商品のクーポン。
大手小売チェーンの協力のもと、ダイレクトメールでお客様に送り、来店・購入を促すことになりました。
しかし、お客様の好みや購買行動はまちまちで、クーポンの使用率が延びないリスクもあり、その費用に見合っているかどうかも検証の術がありません。
SOLUTION 解決方法
最適なクーポンの作成
小売チェーンBにおける大量のID-POSデータ（来店客に紐づいたレシート情報）を分析、来店客の購買実績からその傾向を割り出し、興味度合いの高い商品、そこから関連購買をしてくれそうな商品などを抽出し、一人ひとり最適なクーポンを作成・送付しました。
OUTCOME 導入効果
使用率が通常の5倍に
その結果、単にメーカーや店が売りたい商品を画一的なクーポンメールで送るよりも、クーポン使用率が通常の5倍程度に上昇。
また、この販促クーポンキャンペーンの効果検証も実施させていただき、次回はより効果的なDMが送れるようにアドバイスをいたしました。
お客様も「自分を分かってくれる」おすすめ情報を手にして、来店動機につながり、充実したショッピングになったことでしょう。
棚落ちを宣告された商品の
継続陳列
THEME 課題
主力製品の棚落ち宣告
飲料を扱うメーカーD社営業担当者にとって、その日は１年に一度あるかないかの気の重い一日となった。
その日の商談で、得意先である小売チェーンEのバイヤーに主力製品の棚落ちを宣告されてしまったのだ。
売上の伸びが厳しくなっているとは言え、手塩にかけて開発・販売してきた自社製品、消費者の反応も悪くない。担当者の思い入れを抜きにしても、まだまだ見込みはあるはず。
SOLUTION 解決方法
顧客ニーズからみた製品
どうすれば論理的にバイヤーを説得できるのだろうか。効果的なデータ分析を求めて、D社はDMCSに相談をもちかけた。
DMCSは、その商品の売れ行き動向だけでなく、「その商品がどのようにカテゴリー全体（飲料売場全体）に貢献しているのか」、「顧客視点で見ると、その商品がどういう位置づけになっているのか」などの、より経営目線かつ多面的な分析を提示。それは小売チェーンEの経営にいかに寄与できるかという大局的な内容だった。
OUTCOME 導入効果
棚落ちの回避
リターンマッチのプレゼンの結果、売上の増減だけを見て棚落ちを示唆していたバイヤーにも響いて、無事、棚に残ることになりました。
本当に棚に残すべき商品は何なのか。データサイエンスはより高い視点からの答えを与えてくれます。