日本経済新聞社の総合調査会社
株式会社日経リサーチ

データ分析ソリューション

データ分析ソリューションとは

日経リサーチのデータサイエンティストが、独自に開発した「SegmentDiscovery®」「CrossMapping」をはじめ多彩な分析手法の中から、最適な組み合わせで様々なデータを分析・可視化し、その結果の活用までサポートします。日経電子版のサポート業務などで蓄積したノウハウを駆使し、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に対応します。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。そんなニーズも長年培ってきた確かな分析力で解決に導きます。

活用できる課題

  • 会員制度からの退会者が多い。顧客を維持できず、リピーターを増やせない。
  • 既存顧客の高齢化が進み、新規顧客層の早期開拓を迫られている。
  • 営業支援ツールを活用した顧客リストを作成し、効率的・効果的に営業電話をかけたい。
  • 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。
  • 働き方改革や営業効率化を効果的に進め、職場・業務・経営の改善につなげたい。
  • 学生確保に向けて、当大学もIR (Institutional Research)活動を推進したい。

特長

  1. 様々な顧客データを可視化し、効果的・効率的な顧客との関係構築を実現できます。
  2. 商品の需要・売り上げや会員登録者数、大学入学者数などを的確に予測できます。
  3. 従業員の働き方やコミュニケーションを可視化することで、円滑な人材管理が可能になります。
  4. KPI設計から調査と組み合わせたデータ分析まで調査会社ならではのメニューを揃えています。
  5. 各種ダッシュボード搭載も多数実績があります。
  6. 各国市場でのターゲット選定のための潜在顧客のタイプ分けなど、海外案件にも対応します。

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
  • 受発注情報やPOSなど売り上げデータ
  • 従業員の勤怠や工数、ES調査など人事データ
  • 営業活動情報や社内コミュニケーションなどの定性データ
  • 各種センサー、GPSといった移動データ
  • TwitterなどのSNSデータ、画像、動画データ

商品概要

日経リサーチの分析手法・解析技術

独自!SegmentDiscovery®(セグメントディスカバリー)

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、より深い顧客インサイトが得られます。詳細はこちらをご覧ください
 SegmentDiscovery®(セグメントディスカバリー)

独自!CrossMapping(クロスマッピング)

深く知りたいターゲットについて、個人属性や数値・テキストデータなど様々なデータの中からターゲットの特徴を自動で抽出し、マップ上で同じ傾向ごとに図示することで、特徴を見える化し、マーケティングの際に活用する分析軸を探索しやすくする、日経リサーチが開発した新たな分析手法です。顧客理解に有効な分析軸を先入観なく見つけることができます。詳細はこちらをご覧ください
 CrossMapping(クロスマッピング)

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)、テキスト及び画像マイニング
  • 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

  • 企業が保有する顧客データと、生活実態調査の大規模データベース「データ・ア・ラ・モード®」で作成した顧客セグメントを融合し、プロモーションや広告配信の最適化を支援⇒顧客データ拡張分析支援サービス「ミルフィーユ®」

【活用事例】

  • 企業のブランド戦略サポートサービス「ブランド戦略サーベイ」でブランド価値の評価に用いる独自指標「ブランドPQ」と、企業の財務指標の間のグレンジャー因果を実証し、株主価値を高める上でブランド価値の向上の重要性を示唆⇒時系列モデリング
  • 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
  • CSやESの構造をモデル化し、因果関係を把握⇒共分散構造分析 (SEM)
  • 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
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