Services

私たちは、データ基盤の構築やデータ分析、データに基づく戦略立案、顧客戦略立案、
デジタルマーケティング実務など事業のステージに合った
さまざまなデータ活用のニーズに応える会社です。

グラフ

グラフ

Google Analytics4 導入・活用支援サービス 選べる3つのプラン詳しくはこちら

データ活用の課題とソリューション

PDCAで
成長ノウハウを蓄積

事業ステージ主に創業期

課題

サービス立ち上げ時の
グロース

  • 事業の方向性決定
    方向性を決定するための判断材料となるデータの不足
    点在するデータの集約オペレーションコスト、オペレーションミスのリスク
  • マーケティングPDCA
    やみくもなマーケティングコストの投下
    マーケティング施策実施·効果測定PDCAを実施するノウハウの不足、成長パターンが不明瞭
    ユーザー1人当たり収益性を上げるためのオーガニック流入が少ない

ソリューション

デジタルマーケティング
PDCA

  • サイト計測
    レポーティングツールの導入とモニタリング支援
  • 広告配信
    デジタル広告配信のインハウス運用支援
  • SEO対策
    テクニカルSEO対策 指示書作成
    SEOモニタリング支援
  • グロースハック
    ユーザーのドロップポイントを探るデータ分析と改善提案
    サービスグロースに向けたマーケティング施策立案
  • 事業方向性検討
    ユーザー当たり収益性分析、アドバイザー
    業務効率分析、アドバイザー
    事業計画立案アドバイザー
    PL Projection作成、アドバイザー

サービスリリースを伴う事業創業期には、成長パターンを発見するためのPDCAサイクルを高速回転させる必要があります。 PDCAサイクルの例:
①ユーザー認知拡大、流入促進
②ドロップポイントの精査
③サービス改善を進め、ユーザーのリテンション向上
それぞれのプロセスで
①認知向上·誘導のための広告運用·SEO対策
②オンボードやサービス内の離脱ポイントの分析
③グロースハック、マーケティング施策
などを実施する体制作りも必要です。
体制が整わないままPDCAを回そうとすると、プロセスが抜け落ちたり、ユーザー獲得にやみくもにコストを投下してしまいがちです。 また、ユーザー1人当たりの経済性を算出し、効率的にユーザーが獲得できているか、収益化ができているか、チェックしながらPDCAを回すことが事業を軌道に乗せる鍵となります。

Case Study

社内の意識統一の
ための共通言語開発

事業ステージ主に事業確立期/成長期

課題

社内の意識統一のための
指標作り

  • 目標設定
    事業の目標設定が曖昧
    目標達成に向けてのプロセスKPIが不明瞭
    各部署で追っている目標が異なり、ハレーションが起きやすい
    事業目標と各部署の指標の整合性が取れず、各部署が目標達成しても事業目標が未達成

ソリューション

KPI設計

  • KPI設計
    目標を因数分解し、成長ドライバーとなるKPIを設定
    成長ドライバーを発見するためのデータ分析
    各KPIの目標設定と、達成に向けたシミュレーション
  • モニタリング
    KPIモニタリングツール導入
    KPIモニタリングに向けたデータ整備
    KPIモニタリング ダッシュボード作成

事業や組織の拡大に伴い、社内の意思疎通を円滑にするための共通言語が必要となります。 共通言語といえばミッションやバリューを思い浮かべる方も多いと思いますが、事業成長を牽引するための共通指標を作ることも重要な取り組みの一つです。 共通指標としてのKGIの設定の他、各部門ごとの成長ドライバーをKPIとして設定し、モニタリングしていく体制作りをサポートします。

Case Study

スピーディーな
意思決定で競合に勝つ

事業ステージ主に成長期/安定期

課題

顧客の初期稼働と
長期的なリレーション構築

  • 顧客分類
    エンゲージメントが高いユーザーを定義できていない
    エンゲージメントを累積金額のみで定義している
    ユーザーのRecencyが追えていない
    LTVの算出ができていない
  • 顧客リテンション
    ユーザーの定着率が低い
    初回利用ユーザーを2回目利用に導くための施策が打てていない
    ユーザーとの長期的な関係性が築けていない
    CRM施策がポイントや割引施策に偏っていて、ユーザーの心理的エンゲージメントが低い
    ユーザーの満足度が測れていない
    ユーザーの満足度を上げる要素が明らかでない

ソリューション

CRMプログラム
構築

  • 顧客分類
    エンゲージメントユーザーの特定・分類定
  • 初期稼働
    初期稼働の要素分析と初期稼働施策提案
  • アンケート実施
    ユーザーの継続利用意向や満足度(NRS、NPS)取得・分析
  • CRMプログラム
    CRMプログラム設計
    ユーザーリテンションPDCA構築

マーケティングの歴史を紐解くと、プロダクトアウトから顧客のニーズを重視するマーケットインへの時代の移り変わりに伴い、マスマーケティングから市場細分化へ。 市場細分化からユーザーの細分化(セグメンテーション)へ、さらにはone to oneへと、デジタル技術の進化に合わせてマーケティングの手法も発展してきました。 CRMプログラムにおいては、航空会社のマイレージプログラムや百貨店のポイントプログラムに始まり、現在では、ユーザーをランク付けしてランクに応じて特典を与えるプログラムが一般化しています。
ユーザーを会員としてID管理することで実現したプログラムですが、初期の頃には利用金額のみでユーザーのエンゲージメントを測っていました。しかし金額だけでは、 頻繁に利用するエンゲージメントが高いユーザーと、たまたま高い金額を1回だけ利用したユーザーを同じセグメントで扱うことになってしまいます。そこで登場したのがRFMの分類手法です。
RFMは、RecencyとFrequency、Monetaryを組み合わせてユーザーセグメントを作る手法で、現在のポイントプログラムによく使われています。デジタルの世界で最初に導入した事例として、 楽天のポイントプログラムが挙げられます。半年間の(R)獲得ポイント数(M)と獲得回数(F)の組み合わせでユーザーをランク付けし、さらにランクが1カ月単位で再計算されるという、 デジタルの利点を活かしたプログラムになっています。 デジタルの力で一般化したCRMプログラムですが、課題も散見されます。 CRMとはそもそも、顧客との長期的なリレーションシップ構築を目的としプログラム化されますが、昨今のランクのようなプログラムは、既にエンゲージメントが高まっているユーザーには響きますが、ライトユーザーを置き去りにしがちです。
サービス利用を習慣化される仕掛けと、ヘビーユーザーのリテンションと高める仕掛けは異なるものと考えるべきです。
習慣化する要素を見つけ、次のステージへ導く。その過程には、ポイントや割引などの機能的な特典のみで結びつく関係性ではなく、心理的なエンゲージメントを高める仕掛けをちりばめていくこともCRMの醍醐味となります。
当社では、ユーザー分析からユーザーのエンゲージメント分類や初期稼働施策、リテンション施策のサポートのみならず、アンケートによる継続利用意向の分析、利用を習慣化させる施策立案など、幅広くサポートします。

Case Study