カスタマーアナリティクス

多くの企業でカスタマーエクスペリエンスやカスタマーサクセスが重視されています。しかし、アナリティクスから顧客インサイトを獲得し、それをマーケティング戦略に活用することによって大きなビジネスインパクトを享受できているケースは限られています。

なぜ、アナリティクスから顧客インサイトを抽出することが難しいのでしょうか。最大の理由は「仮説の構築と検証、検証結果の戦略への落とし込みまでの全体像をデザインできる人材の不足」にあります。

PwCコンサルティングは、豊富なマーケティング戦略立案と実行支援の経験、人工知能(AI)を活用した高度な分析スキルにより、インサイト抽出から効果的な打ち手の策定、アナリティクス機能・組織の立ち上げまで、企業のカスタマーサクセスの実現を強力に支援します。

PwCのAI×N1アプローチ

PwCコンサルティングは「クライアントに成功をもたらす」という視点と「PwCコンサルティングだから実現できること(ユニークさ)」という視点から、「データの高度な分析(AI Analysis)」と「顧客一人ひとりの具体的理解(N1 Analysis)」をハイブリッドさせたアプローチを採っています。

サービスメニュー

市場・顧客分析の支援

AIを活用し、複雑に要因が絡み合い形成されている市場、顧客の動きを読み解きます。

顧客エンゲージメント強化・顧客育成プラン構築支援

取り組みのステップ
  1. 優良顧客を定義し、そこに至るパターン(購入タイミング、購入額、それぞれの内容など)を抽出する
  2. それぞれのパターンに該当する顧客の特徴を抽出し、各潜在·顕在顧客に対して、どのパターンを目指すのが最も効率的かを見極める
  3. データから、各ポイントでの効果的な打ち手を抽出する

「顧客タイプ別のエンゲージメント強化プラン」の作成

顧客ターゲティングの強化支援

取り組みのステップ
  1. 優良顧客化しやすい、潜在・顕在顧客の特徴を抽出する
  2. 各潜在・顕在顧客に対して、優良顧客化する確率を算出する(算出モデルを構築)
  3. 顧客へのアプローチを変えた場合の優良顧客化する確率の変化も計算し、ターゲット顧客の選定結果を最終化する

「優先度付きのターゲット顧客リスト」の作成

営業活動やプロモーションプランの最適化支援

取り組みのステップ
  1. 売上・シェアなどが成長している顧客に対して特徴的に行っている活動のパターン(量・質、施策ミックス)を抽出する
  2. 顧客インタビューや市場調査等から、それらの活動が効果的であった背景·要因(顧客インサイト)を見出す
  3. 顧客タイプ別に有効な活動のパターンを理由付きでまとめる

「顧客タイプ別の営業・プロモーションの成功ルール」の策定


市場・顧客分析の支援組織運営の支援

AIを活用し、市場や顧客の分析に加え、組織力の強化にも貢献します。

望ましい人材モデルの構築支援

取り組みのステップ
  1. バイアスを取り除いた上で、成績を定量的に把握し、顧客や市場タイプ別に優秀な成績を出す人材の特徴を抽出する
  2. 属性情報、経歴・勤務歴、適正テストの結果などが分析対象となる
  3. 管理職登用、営業所長人選、各ポジションで成果をあげるための改善点の可視化(成績のシミュレーション)にも有用

「職務タイプ別の営業人材モデル」の構築

需要予測・売上予測モデルの構築支援

取り組みのステップ
  1. 類似製品の過去の売上・シェア推移を分析し、製品タイプ別の成長パターンを類型化した上で売上・需要予測モデルを構築する
  2. 同時に、各製品がどの製品タイプに入るのかを判断するモデルを構築し、製品をあてはめる
  3. 価格他、条件が変更したときの売上・シェアなどの変化に応じたシミュレーションモデルを構築する

「製品の売上・シェア予測モデル」の構築

アナリティクス部隊立ち上げ・運営支援

取り組みのステップ
  1. 「見る(PwCコンサルティングが分析実施)」、「経験する(協働して分析する)」、「やってみる(自社で実施、PwCコンサルティングがサポート)」というプロセスによりアナリティクス部隊の自走までを支援する(全部または一部の業務をアウトソースすることも可能)

「アナリティクス部隊の自走」

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主要メンバー

丸山 貴久

パートナー, PwCコンサルティング合同会社

Email

伊藤 賢

ディレクター, PwCコンサルティング合同会社

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