今日では顧客が普通に店舗で買い物をするのと変わらないくらい、eコマースWebサイトで買い物をするようになってきており、付加価値の高い購買体験を提供することはこれまで以上に重要になってきている。複数の購買経路や他社との競合により、様々なチャンネルから集めたデータを統合し、オムニチャンネルの購買経験を提供することは小売りビジネスにおいて絶対的な課題となっている。

ビッグデータとビジネスインテリジェンスのインフルエンサーとして、私はこれまで多くの企業と社内、顧客、そしてその先にある課題に向き合ってきた。その経験から、企業が顧客の期待を満たし、データに基づいた統合的な小売業者になるための5つのステップについて語りたいと思う。

ステップ1: 正しい顧客データを集める

データに根ざした組織になるうえで、まず正しいデータを集める必要がある。カスタマーエクスペリエンスを向上し、顧客の利益を最大化するためのデータだ。

例えば普通の店舗を運営する企業の場合、売り上げを最大化するためさまざまなレイアウトやフロアプランを試したくなるだろう。そのためには各店舗の売り上げの詳細が必要だ。オンラインの時代ではカスタマージャーニーのパーソナラザイズ化が可能なため、eコマースWebサイトを持つ企業は、顧客の購買履歴やブラウジングの習性などのデータを集めることが求められる。

顧客についてのほかに、競合他社のデータも集める必要がある。値付けや顧客のレビュー、評価などを調べカスタマージャーニーの最適化に適用するのだ。

集めたデータも分析されなければ、時間の無駄になるばかりか顧客からの不信も招きかねない。使うつもりのないデータを集めないというのも重要だ。

ステップ2: 情報源を統合する

集めるデータの種類が決まったのであれば、つぎは集めるチャンネルの特定だ。小売り企業は幅広いチャンネルから膨大なデータを仕入れている。こういった企業が成功した取引を見ると、データの重要性は見て取れる。しかしながら、これら一企業が膨大なデータを整理し貴重な洞察力をもって結果を出すには手に余るものだ。

これら多くのデータはERPシステムを使って処理されることから、プラットフォームはデータの管理の目的に使うことも可能だ。
ほかにも企業がデータ収集や管理、可視化、分析をするための多くのビジネスインテリジェンスプラットフォームが存在する。
これらプラットフォームは以下を含む多くの情報源からデータを集めることができる。

・POSデータ
・顧客からのフィードバック
・Webアナリティクスデータ
・顧客リレーション管理データ
・サプライチェーンのデータ

次の講座ではPyramid Analyticsの首席技官 Ian Macdonald氏が、ビジネスインテリジェンスプラットフォームがどのようにデータを融合し、顧客や競合他社、企業のデータを統一的かつ正確に可視化するかについて述べる。

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