株式会社日経リサーチ
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データ分析ソリューション

第一線で活躍するデータサイエンティストが、「SegmentDiscovery※」など独自開発の手法を含む多様な分析手法を使い、CRMデータ、社内管理データ、Webアクセスログ、SNSなど企業活動を取り巻くあらゆるデータを分析・可視化し、その結果の活用までサポートします。

※商標登録出願中
こんな要望に応えます!
  • 自社が保有する大量のデータを、販売促進や商品開発などに有効に活用したい。
  • 社内の意思決定にデータ分析を活用し、データドリブンマーケティングを進めたい。
活用データ
  • Webアクセスログや購買履歴などCRMに欠かせない顧客データ
  • 従業員や商品・サービス、経営などに関するデータ
  • 勤怠、工数/営業活動、社内コミュニケーション/センサー、GPS、POS、商品マスター など
  • TwitterやFacebookといったSNSやGPSなどのオープンデータ
  • 数値だけでなく、画像やテキストなど様々なフォーマットのデータ
活用方法
1. お客様に関する様々なデータを可視化し、効果的・効率的なCRMを実現できます。
  • 優良顧客のパス分析、解約者のパターン分析
  • RFM分析によるターゲティング
  • お客様が会員登録してから離脱するまでのWebアクセスを解析し、退会などの原因を把握
  • 各種BIツールへのダッシュボード搭載
2. 独自の分析手法「SegmentDiscovery」を使い、深い顧客インサイトを得られます。
3. 働き方改革や営業効率化などの職場・業務・経営の改善にも効果が期待できます。
  • 従業員の働き方や社員コミュニケーションの可視化による円滑な人材管理
  • 営業支援ツールを活用した顧客リストの作成
  • 大学におけるIR(Institutional Research)活動の推進
4. 商品の需要・売り上げ、会員登録者数や大学入学者数などを的確に予測します。

SegmentDiscovery(セグメントディスカバリー)※とは
深く知りたいターゲットについて、アンケートやCRMデータのような数値データや、自由回答などのテキストデータ、画像データといったタイプの異なるデータを組み合わせて分析する、日経リサーチが開発したデータマイニング分析の新たな手法です。単純なデータ分析だけでは難しかった新たな発見を可能にし、より深いインサイトが得られます。
 STEP1 STEP2
【関連コラム】
このようなビジネス課題に活用できます(実例)
顧客維持・新規獲得
  • 離反客が多い。顧客の引き留め策が手詰まりで、リピーターを増やせない。
  • 既存顧客の高齢化が進み、新規層の早期開拓を迫られている。
業務効率化
  • 効率的・効果的に営業電話をかけたい。
コンセプト開発
  • 成熟市場で価格競争に陥っている。商品を差別化できるコンセプトを開発したい。
グローバル戦略
  • 各国市場でターゲットを選定するため、潜在顧客を適切にタイプ分けしたい。
日経リサーチのデータ解析技術
長年培ってきた確かな分析力で、日経リサーチのデータサイエンティストが貴社の課題を把握し、最適な分析手法で解決に導きます
分析ソリューションを支える技術と活用例
  • グローバル調査において、多言語による自由回答と現地の消費者が撮影した画像を分析し、各国イノベーター層の属性・違いを国際比較⇒自然言語処理(NLP)、テキストマイニング、画像マイニング
  • 加速度センサーと赤外線を使って計測した対面情報、およびコミュニケーションツールデータを組み合わせて勤務状況を可視化し、従業員の管理に活用⇒社会ネットワーク分析
  • 過去の受験生の出願データを基に当該大学の合格ラインを予測し、合格判定の際のセカンドオピニオンを提供⇒ロジスティック回帰、ランダムフォレスト
  • CRMデータを基に顧客をスコアリングし、退会が予測される会員に対する防止策を提案機械学習ツールSAP Infinite Insight® (旧KXEN®)
その他調査データ解析で使われる技術と活用事例
 【活用事例】
【関連コラム】
  • コンジョイント調査において、商品選好の違いを考慮しながら個人別の効用値と消費者の支払意思額を計算し、商品の価格設定などに活用潜在クラス分析、階層ベイズモデル
  • 企業が導入する施策が労働生産性に及ぼす「因果効果」を各種データから推定、施策の精査に活用⇒傾向スコア
  • RDD方式の世論調査データを用いた仮想投票で国政選挙における政党議席を予測モンテカルロ・シミュレーション
  • 初のネット選挙となった2013年の第23回参議院議員通常選挙で、Twitterを対象にしたSNS分析を実施し、政党の得票数とツイート数の相関性を確認
  • 顧客満足度や従業員満足度の構造をモデル化し、因果関係を把握⇒共分散構造分析 (SEM)
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