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マーケティングPoC支援（CRM解析・購買解析）

ブランドデータ×購買データを統合し、データサイエンス×AIで施策効果を実証する

マーケティング領域では、「認知は取れているが売上につながっているのか分からない」「広告・販促の配分が経験則のまま」「新商品の投入や価格改定の勝ち筋を事前に読めない」といった課題が起きやすい。一方で、データは部門・システムごとに分断され、評価も部分最適に陥りがちです。

本サービスは、ブランド（認知・好意・検討など）データと、購買（POS/EC/会員/ID-POS/CRM/販促反応など）データを統合し、統計解析・因果推定・機械学習等を用いて、施策が売上／利益に与えたインパクトを定量化します。

さらに、得られた示唆をもとに、次の施策（広告配分、販促設計、価格戦略、新商品投入、チャネル施策）を小規模PoCとして設計・実行・検証し、再現性のある勝ちパターンとして全社展開につなげます。

Contents

よくある課題

1. ブランド認知と購買データがつながらず、施策効果が見えない

  • 認知調査はあるが、購買・来店・会員行動との連携ができていない
  • キャンペーンの成果が「盛り上がった」で止まり、売上・利益などの財務指標に落ちない

2. 広告予算配分が勘に頼っており、科学的根拠に乏しい

  • 媒体別・クリエイティブ別の寄与が説明できない
  • “前年踏襲”が続き、改善の論点を設定できない

3. 新商品投入や価格改定の効果が事前に読めない

  • 値上げによる数量影響、カニバリ、チャネル差が見えない
  • 効果検証が遅く、打ち手の修正が後手に回る

4. 部門・代理店・外部パートナー間で数字が揃わず、議論が前に進まない

  • 指標定義が不統一で、会議が“解釈の戦い”になっている
  • 施策の意思決定が遅れ、機会損失が膨らむ

得られる成果

1. 投資対効果（ROI）の数値化による経営判断支援

  • 施策別の“効いた／効いていない”を説明可能な形で提示
  • 予算の再配分、継続／中止判断を迅速化

2. 売上インパクトの最大化（勝ち筋への集中）

  • 効果の高いチャネル・顧客セグメント・タイミングに投資を集中
  • 同じ予算でも成果を最大化する運用設計へ移行

3. リスクを抑えた市場投入（PoCで事前実証）

  • 新商品、価格、販促の打ち手を小さく検証してから展開
  • 失敗コストを抑えつつ、学習速度を上げる

4. 全社展開できる“再現性ある打ち手”の獲得

  • 属人的な経験則を、データで説明できる型に変換
  • マーケティングと営業・供給（在庫/生産）連携まで含めて最適化に接続

アプローチ

見える

ブランド×購買をつなぎ、因果で効き方を可視化

狙い

ブランド指標と購買・売上をつなぎ、施策がどの顧客・チャネルでどれだけ効いたかを、感覚ではなく因果で説明できる状態にする。

主な内容

  • データ統合（ブランド調査、広告出稿、会員/CRM、POS/EC、販促履歴、価格、在庫、競合・外部要因 等）
  • 相関の整理：ブランド指標と購買の関係性を整理（セグメント/チャネル/期間別）
  • 因果の推定：
    • 広告・販促が売上に与えた寄与（短期/中期）
    • 価格改定の数量影響、カニバリ、顧客離反リスク
    • 施策の効き方の違い（顧客層・地域・店舗タイプ等）
  • 議論できる指標へ標準化：定義、粒度、集計ロジックを統一し、同じ数字で意思決定できる状態をつくる

決める

ROIで投資配分・打ち手の優先順位を決定

狙い

伸ばす施策・やめる施策・次に試す施策をROIベースで絞り込み、限られた予算を勝ち筋に集中できる状態にする。

主な内容

  • 広告・販促ROIの定量整理（媒体別／施策別／顧客別の効率比較）
  • 勝ち筋仮説の特定（伸ばすべき顧客×チャネル×施策×タイミング）
  • PoC設計：
    • 何を変えるか（価格、販促、広告配分、クリエイティブ、導線、商品構成 等）
    • 成功条件（KPI/測定方法/期間/対象範囲）
    • 実行体制（意思決定、現場実装、データ回収、評価会議）

動かす

小規模PoCで実証し、全社展開へスケール

狙い

小さく試して効果を検証し、再現性のある施策だけを標準化して全社展開につなげる。

主な内容

  • 小さく検証（店舗群・地域・顧客セグメントなど限定して実施）
  • 効果検証（売上・粗利・客数・単価・購買頻度・LTV等を定量評価）
  • 学習と改善：結果から施策を磨き込み、再現性を高める
  • 全社展開：展開条件（対象、運用、KPI、会議体）を整備し、全社展開へスケールする