ビッグデータ活用で成功した企業!

単発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
小売業の変革を通販で実現する、

をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。

あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して

あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに

通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。

From:通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて

ビッグデータを活用することで、
多くの企業が業績を向上させることができました

具体的な成功事例を見てみましょう。

まず、Webサイトのアクセス解析を行い、
顧客行動を把握することで、商品の売上を向上させた企業があります。

データ分析により、顧客が購入する可能性の
高い商品をピンポイントで把握し、
ターゲティング広告を実施することができました。

また、AI技術を活用して、個人の購入履歴や検索履歴を
基に商品のおすすめを行うことで、新たなニーズを喚起し、
売上向上につなげる事業も成功しています。

これにより、顧客がより効果的に商品を
見つけることができるようになりました。

さらに、顧客のメールやSNSの投稿を解析して、
マーケティング戦略を立案する企業も存在します。

この手法によって顧客ニーズを的確に捉え、
より効果的なプロモーションを実施することが可能となりました。

これらの事例からわかるように、ビッグデータ活用により、
企業は顧客ニーズをつかむことができ、
効果的なマーケティング展開が可能となるのです。

このビッグデータマーケティングを支える技術とツールとしては、
ビッグデータマーケティングを効果的に実施するためには、
さまざまな技術とツールが必要です。ここでは主要なものを紹介します。

データ収集ツール
Webサイトやアプリのアクセスデータ、
SNSの投稿データなどを収集するためのツール。

データ解析ツール: 収集したデータを分析し、
有益な情報を抽出するためのツール。

例えば、Google AnalyticsやAdobe Analyticsが挙げられます。
マーケティングαの集客では今では当たり前に使用しています。

データ活用ツール
分析結果を活用してマーケティング施策を展開するためのツール。
ターゲティング広告やレコメンドエンジンなどが含まれます。

AI技術
データの分析や活用を効率化するための技術。
機械学習やディープラーニングが有効です。

これらの技術やツールを組み合わせることで、
ビッグデータを効果的に活用し、
マーケティングの成功につなげることができます。

データ収集・統合・管理において、
最適な方法は以下の通りです。

収集
目的に応じて、適切なデータソースから情報を収集することが重要です。
Webサイトやアプリ、SNSなど、複数のチャネルからデータを収集することで、
より豊富な情報を把握できます。

統合
収集したデータを一元化し、分析や活用が容易に行えるように整理します。
データウェアハウスやデータレイクを活用して統合を行います。

管理
データの品質を維持し、最新の情報にアクセスできるように、
定期的な更新やメンテナンスが必要です。

また、セキュリティ対策やプライバシー保護も重要です。

#通販コンサル

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についてお読みください。

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事業会社で実務を実践し、ゼロイチから11の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
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これまで年商600億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。

ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため、
全体的な6ステップを踏む事ができていません。

・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない

このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。

これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。

企業HPはこちら
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http://luce-consulting.com/

東洋経済オンライン掲載 記事
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http://toyokeizai.net/articles/-/125443

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