データ分析ソリューション

• 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。

• 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

• 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

• 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

• 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。

• 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。

• 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。

• 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®)

• 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®」

• 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
• 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)