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日本情報通信株式会社

技術文書

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会員データ分析で購入率130%アップ、オートバックスセブンによるマーケティング最適化

ビッグデータを「何に使うか」から「どのように使うか」の段階に踏み出す企業が増えている。カー用品専門店大手のオートバックスセブンは自社会員データを解析、マーケティング最適化に活用したところ購入率130%アップを実現した。

コンテンツ情報
公開日 2016/01/27 フォーマット PDF 種類

技術文書

ページ数・視聴時間 7ページ ファイルサイズ 1.44MB
要約
 ビッグデータ分析をマーケティングに生かすための具体的な方法論について、明確なプランを描けないケースは多い。その背景として「早期に結果を出すことが求められる」ことや「既存のマーケティング業務にビッグテータ分析の運用フローを組み込みづらい」ことなどが挙げられる。

 ビッグデータ分析基盤への投資には大きな期待が寄せられる。従って、早めに着実な結果を出せる施策はどうしても欲しい。さらに多くの企業において、データ分析の専門部署などは設置されていない。よってマーケティングやITなどの関連部門が密に業務連携する体制が不可欠にもなる。

 本ホワイトペーパーは、カー用品専門店大手のオートバックスセブンが、会員組織860万人分のビッグデータを用いてマーケティング最適化に活用し、購入率130%アップを実現した成功例を紹介している。データ分析については未経験に近いスタッフが、PDCAサイクルを効率的に運用して期待以上の成果を上げた好事例だ。具体的なシステム構成はもちろん、分析結果をONE TO ONEマーケティングやマーケティングオートメーションなどの手法に生かす仕組みも解説されている。