エクセルやBIでは物足りなくなったマーケターへ。SPSS Modelerを使ったデータを活用した売上向上戦略の立て方・基礎編

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～ とあるマーケティングコンサルタントの備忘録 ～
意思決定支援に繋がるデータ分析のことを中心に書いていきます。

皆さんこんにちは。MVU_Chinoと申します。マーケティングコンサルタントとして働いています。
このブログでは、意思決定支援に繋がるデータ分析について書いていきたいと思っております。どうぞよろしくお願いいたします。

さて突然ですが、

「売上を伸ばしつつ、今後も我が社を支持してくれる顧客を増やす企画を検討して下さい。」

と上司から言われたら、あなたは何から取り掛かりますか？
経験と勘を頼りにプロモーションプランを立案する…という人もいるかもしれません。または、売上実績等のデータに基づいた“データドリブンな”提案をしたいと考える方も多いと思います。
最近では後者がマーケティング業界のトレンドになりつつありますが、頭では分かっていてもなかなか実現に移せないという方が未だ多いのではないのでしょうか。私のところには、データを活用したいが具体的に何をどうやればいいのか分からないというご相談が非常に多く寄せられます。

そこで今回は、データドリブンなマーケティングを行なっていくための基礎となる考え方や実際のデータ分析の一例を流れでご紹介したいと思います。

■ どの課題から着手すればよいのか

まずは自社サービスの利用頻度が高く、かつ客単価が高い“自社のファン”ともいえる優良顧客を分析します。これにより、どのような顧客を獲得することが有益なのか、また一見さんから優良顧客へとステップアップさせるためには何が必要かを把握します。

図1．分析ポイントのまとめ

 

今回は下記のフローでデータベースの分析をしていきます。

■ 使用する分析ツール

データ分析を行うことのできるツールはMicrosoft社のエクセルを始めとして多種多様なものがありますが、今回は私が長年ビジネスコンサルティングの現場で利用してきた｢IBM SPSS Modeler｣*2の、2016年8月現在最新バージョンであるver.18を利用したいと思います。

SPSS Modelerは、現在のように“ビッグデータ”が主流になる前から教育やビジネスの現場で活用されてきた予測分析ツールです。チームの1人ひとりの試行錯誤により発見してきた、新たな統計的傾向の把握や予測などのデータマイニングプロセスの社内共有、分析プロセスのブラッシュアップに最適なアプリケーションです。ウェブサイトを見ると30日間無料で使用できる評価版もあるようなので、ぜひ一度使ってみてください。

IBM SPSS Modeler製品紹介はこちら

例えば下記のような方、またそういった悩みを抱えているメンバーが自分のチームにいる方に是非おすすめしたいツールです 。

Case2. BIツールだけで高度な分析を求められてしまっている方。

近年急激に利用が広がったBIツールで社内のデータのダッシュボード化を実現し、傾向の把握などを行っているが、アドホックな分析を求められる場合に、ダッシュボード化を目的としたBIでは能率的に分析作業を行うことができず、予測機能や分析手法なども不十分と感じている。

また、SPSS Modelerは、分析におけるすべてのフローをアイコン化し、ドラッグ＆ドロップで配置していくことで分析アルゴリズムが完成するという点も特徴の1つです。1分析プロジェクト単位が「ストリーム」と呼ばれており、その名の通りアルゴリズムを流れるように把握できる形で可視化・共有することができます。

例えば、

• データの組合せや複雑なパターンから分析に役立つデータ項目を作成
• 作成したデータ項目と他のデータ項目から統計解析で項目間の因果関係把握を行う
• 売上などの予測を行う

といった一連の作業をするには、他のソフトの場合作業がかなり複雑になる事が多いです。さらにこれを複数人で行うとなると、内容を共有・理解するだけでもかなり時間がかかってしまいますね。
その点、Modelerはとてもシンプルです。ノードという名前のアイコンが存在し、データ作成をするノードや統計処理を行うノードを繋げていくことで、 最終的に行いたい因果関係把握や売上予測などを素早く行うことが出来ます。そのため、例えば自分の行ったプロセスを他の人に見せても簡単にスキルトランス ファーが出来るのです。

図2．ノードを配置して一連の分析を行なった場合のストリーム画面

さて、このSPSS Modelerを利用して実際にどのような形で分析を行っていくか簡単に見ていきます。今回は、私が過去に企業セミナー等で利用してきた家電量販店の売上＆顧客データのサンプルを使って例をお見せします。

■ 分析フロー

2）併売分析

先程セグメント化した顧客リストから優良顧客だけをピックアップし、併売分析を行っていきます。
今回の併売分析の手法としては、Apriori*3ノードを活用します。なお、今回の「併売」の定義としては、同時併売ではなく、1顧客が購入後に改めて店舗を訪れて購入している商品を指しています。

図3．Aprioriノードを含むストリーム

結果、抽出したルールから優良顧客の購入商品点数が多い商品が抽出され、以下のような商品構成となりました。

図4．優良顧客の購入点数が多い商品の一覧

注：（前提条件＝最初に買った商品）（結果＝併売している商品）
注：データは分析用のサンプルデータです。

分かりやすいように、図５で前提条件（購入済商品）ごとにTOP2の結果（併売率 の高い商品）をハイライトしてみました。こちらを見ると、 A社のコールドプレスジューサー、B社のジュースミキサー、C社のミル＆ジュースミキサーが優良顧客によく売れており、それらの併売商品も複数存在してい ることが分かります。

図5．購入済商品ごとの併売率の高い商品TOP2

注：データは分析用のサンプルデータです。

3）キャンペーン対象とする顧客の抽出

先ほど得た併売商品を元に優良顧客のプロファイルを集計すると、以下の結果が出ました。

図6．併売商品別　優良顧客プロファイル

上記表から、
「優良顧客はジューサーを買っているケースが多いが、性年代により購入するプロダクト（ジューサー）のタイプが異なっている」ということが読み取れます。

4）プロモーション案の作成

性年代によって購入するプロダクトのタイプが異なっているという傾向が見えましたので、
「併売商品を購入していただくにはプロファイルを考慮したお勧め広告が必要である」
という結論に達します。下記に、優良顧客が特に購入している商品とその商品概要、併売商品、購入者のプロファイルから見えてきた傾向を一覧として掲載しました。

図7．優良顧客による購入率が高い商品の概要と併売商品、顧客プロファイル

この中で言うと、コールドプレスジューサーを買われた方は比較的若く、トレンドに敏感で健康に気を遣う方が多いようです。
このプロファイルから、下記のような具体的な企画方針が導かれます。

○ターゲット：A社コールドプレスジューサーを購入済の20-40代男女 ○プロモーション商品：アイ・スマートウォッチ／BALSスマート体重計 ○コピー／クリエイティブの方向性： 前回買われている商品との連動性を踏まえた訴求をする。 野菜の栄養素を効率よく手軽に取っている方には、より短時間で健康になるために有効な、運動効果や健康が把握できるスマート家電がおすすめ。など。

あっという間に企画の骨子ができました。これで上司からの困難なオーダーにも応えられそうです。あとはあなたの企画書作成スキルにかかっていますね！

*本記事は2016年8月18日時点にはてなブログに掲載された『とあるマーケティングコンサルタントの備忘録』のブログ記事を転載、製品紹介リンクなどを一部再編集したものです。