顧客データ分析サービス「RinzaTarget®」

「ファンをつくり、ファンを見つけ出す」AIを活用した顧客データの適格な利活用を可能にする分析技術より効率的な販促プロモーション施策を打つために真に価値のある分析プロセスを提供します。

こんな悩みありませんか？
RinzaTargetの特徴
RinzaTargetのサービス
RinzaTargetの強み(魅力)
RinzaTargetを活用した分析適用例
関連ソリューション　「トチカチ」

「RinzaTarget」を分かりやすく解説

すぐわかる！「RinzaTarget」（2022年） 4分15秒

DXの進展に伴い顧客の行動データを活用し、新たな顧客体験を提供する取り組みが注目されています。しかし、ノウハウや人的リソースが不足しているため課題を抱える企業が多く存在します。「RinzaTarget」は自社のファンを見つけ、ファンを育てるためのサービスです。経験豊富なデータサイエンティストが、AIを活用した分析を行い、その結果をもとにマーケティングアクションの立案を支援します。

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こんな悩みありませんか？

せっかくのデータが未活用な理由

皆さまが保有されている、顧客の購買行動などに関する貴重なデータ。
この利活用が上手くいっていないという企業からは、このような声をよくお聞きします。

顧客行動データを次の戦略や施策につなげられない。・顧客行動データが膨大で、なかなか整理や解析ができない・プロモーション施策の実施効果が見えづらい・データの分析結果を次の施策へうまく落とし込めない

顧客一人ひとりに合わせたアプローチができない。・スマホアプリと店舗での接客が連携していない・選択／購入を決めた動機（付加価値）が分からない・既存顧客へ適切なレコメンデーションができていない

必要な自在リソースが不足している。　・勘と経験を頼りに施策を属人的に計画／実行している・IT知識のある人や分析担当者が少ない・新しいことを試してみる余裕や手段がない

RinzaTargetの特徴

顧客行動データを活用して”顧客”から”ファン”へ！

RinzaTargetは、自社の「ファンを作り出す」ためのマーケティングデータ分析サービスです。様々なプロモーション施策に結び付けるための戦略立案支援、分析モデルの作成、分析の運用環境をワンストップでご提供します。

BIPROGYのデータサイエンティストが長年、培ってきたデータ分析手法と、AI（機械学習）活用による分析アルゴリズムを用いて、企業がもつ大量の顧客行動データから顧客の心理的特性（サイコグラフィック）を抽出することで、適切な顧客セグメントを可能にします。

基礎的なデータ分析により、お客さま企業における顧客構造や売上構造が把握できます。
その顧客構造や売上構造によって、優先して打つべき施策(適用すべき分析モデル)が変わります。

提供データをもとに、分析に寄与する新しい属性を付加し、分析を高度化します。

RinzaTargetのサービス

明確な方向性をもって実践へ

ご用意しております具体的なメニューは下記の通りです。
STEP１のアセスメントフェーズで、マーケティング分野におけるデータ活用の方向性を見い出してから、STEP2以降の本番フェーズに移行いただくことで、データ分析や施策立案の精度や実効性をより高めるメニュー構成となっています。

マーケティング高度化に向けた代表的な進め方ステップの例です。

アセスメントフェーズにてマーケティング分野におけるデータ活用の方向性を見出してから、本番フェーズに移行するメニュー構成となっています。

マーケティングデータ分析アセスメントサービス（2～3ヶ月）
実施概要	マーケティング業務におけるデータ活用の方向性を基礎的な分析を通じて見出す支援を行います
アウトプット	・基礎分析レポート・基礎分析結果から判明したインサイトや課題要因とその解決案の考察・AIモデルの業務適用への評価結果・定常的なデータ活用に向けての提案

マーケティングデータ分析基盤導入サービス（2～3ヶ月）
実施概要	アセスメントサービスで作成した各種レポートやAIモデルを定常的に利用できるよう、データ分析基盤への導入作業を行います
アウトプット	各種レポート出力やAIモデルの定常利用ができる環境

マーケティングデータ分析基盤利用サービス（継続利用）／マーケティングデータ分析サポートサービス（継続利用）
実施概要	セキュアなデータ分析環境にてデータ加工等を実施し、マーケティング施策の検討材料となる各種レポートを定常的にWebで参照できるようにします。AIモデルによるターゲティングなどの予測や分類結果を出力し、Web参照またはファイル出力を行います
アウトプット	・定常的な各種レポートの自動表示・定常的なAIモデル結果の自動出力・セキュアなデータ分析基盤の運用管理　　　　　　　　　　　＋・新しいデータ活用案の提示・新しいデータ活用案を実現する、各種レポートやAIモデルの追加導入

・サービス提供期間は一般的な期間です。実際の期間は別途ご相談とさせていただきます。
・各サービスの提供金額は別途ご相談とさせていただきます。

RinzaTargetの強み(魅力)

確立された分析プロセスが成功を導く

データ分析プロセス「CRISP-DM」

分析のプロセスをシームレスに回す

長年にわたり効果的な方法が模索された結果、体系化されたCRISP-DMという分析プロセスが提唱されています。このサイクルを回していくことが、データ分析プロジェクトの成功には不可欠とされており、これをシームレスに回さないと、データ利活用は真の効果を発揮しません。

プロによる顧客行動データの活用

お客さまの各種データ（機微な個人情報を含まない顧客データ、購買データ等）を、クラウドサービス上に構築したBIPROGYの分析基盤環境でお預かりし、データサイエンティストが「データ分析、分析モデルの作成、ビジュアライズ、データ分析結果に基づいた戦略立案の支援」などを実施します。

運用やセキュリティに関する基準

RinzaTargetを活用した分析適用例

最適な分析の先にある真のゴール

お客さまのマーケティング戦略の目的とゴールを見定め、保有されているデータの現状理解を通じて、最適な分析モデルを構築します。そして、実効性のあるアクションにつながる新たな発見をサポートします。ここでは、その例をいくつかご紹介します。

＜分析例＞

1. 優良顧客となりうる購買ルートの発見

ブランドファン（購入単価の高い優良顧客）の獲得はマーケティングの基本です。しかし、それが一気にコアなファンに育つことは稀で、徐々にステップアップさせていく必要があります。
そこで効果的なのは、ランダムではなく一定のパターンが見られるステップアップのパターンに沿ってプロモーションをかけていくことです。優良顧客化への育成パスを明らかにします。

ロイヤルカスタマーの育成に関する詳細は、ホワイトペーパーにてご紹介しております。

ホワイトペーパーはこちら

2. クロスセリングが有効な顧客属性の発見

関心が湧かないメール配信など、企業から大量に情報提供を受けると、やがて顧客はブランドへの愛着を低下させると言われています。逆に、適切なタイミングで最適な情報を提供できた際の効果は、非常に大きくなります。よって、ターゲットを絞らない一斉の情報提供を減らし、効果的と思われる顧客に的を絞って配信することが重要です。データ分析やAI適用により、購買確率や自社サービスに関心が高いと思われる顧客リストが抽出できるため、効果的なメール配信や情報提供のプロモーション施策につなげることができます。

3. 離反の回避が可能な顧客の発見

実施したい施策は数あれど、使えるマーケティングリソースには限りがあります。限りあるリソースを有効活用するためには、まずは自社の顧客構造や売上構造を可視化して正確に把握し、注力すべき顧客セグメントや商品を特定することが先決です。そこで、社内に分散しているデータを一元化して管理・可視化することで、より費用対効果の高い施策を優先度をつけて実施していくことが可能となります。