2011年12月16日掲載

ユーザー事例

株式会社千趣会 様 独自のスコアリング手法を用いた「顧客抽出システム」でカタログ配布プロセスを刷新し、業務の属人化を解消、売上拡大にも貢献

実データを使った比較テストで高い効果を実証

このような問題点が浮上していた2009年秋、日本ユニシスは千趣会様に独自のデータマイニングソリューション『MiningPro21®』を使った新たな「カタログ配布システム」の構築を提案しました。

「日本ユニシスは、それまでにも他の通販各社のシステムアウトソーシングや通販のパッケージ開発を数多く手がけており、業界特有の業務ノウハウにも精通していると聞いていました。とくにカタログ配布システムに関しては、他社と比較するまでもないほど十分にノウハウが蓄積されており、そのコンセプトとアルゴリズムに当社独自の考え方を加味すれば、最高のシステムが実現できるのでは、と期待できました」

高田 拓治氏の写真

情報システム部 部長の高田拓治氏は、日本ユニシスの提案を受け入れた理由をこう語ります。ただし、発注に際しては、条件が1つありました。それは、同一の基礎データを使った「比較テスト」によって、日本ユニシスの提案するシステムが、千趣会様の従来のやり方に勝ると実証することでした。

「西口が検証した精度を上回る結果を出せなければ、自動化する意味はありません。長年改善を重ねてきたシステムに自負をもつ社内の担当者たちを納得させるためにも、具体的な根拠が必要でした」(野崎氏)

こうして2009年秋から2010年初めにかけ、2回の比較テストが実施されました。テスト用基礎データとして、前年の秋号カタログで使った顧客会員データから無作為に100万人分を抽出。これをもとに日本ユニシス独自の「スコアリング(注)」手法を用いた解析プログラムでデータマイニングを実施しました。

このテストにおいて、上位10%の顧客で千趣会様が実際に行ったよりも最大プラス16.4%程度、購買金額のアップが確認できたカタログもありました。

「それまでは直近の購買量・頻度が高い会員には何種類ものカタログが送られる一方、低い会員には何も送らない場合が多くありました。しかし日本ユニシスは、最近注文のない会員の一部もリストにあげていました。一人の顧客の購買力には限界があり、カタログを集中させるとカニバリゼーション(共食い)の危険が高まる、また購買量や頻度の高い会員だけを優先していると長期的に会員数が減っていくなど、テストを通して日本ユニシスの培った独自のノウハウや考え方を教えられました」(野崎氏)

「カニバリゼーションや顧客数減少のリスクは私自身も意識はしていたのですが、それをどうロジック化するか試行錯誤していました。それをシステムで実現してくれたことで、日本ユニシスが確立された理論をもつことが分かり、期待が一層高まりました」(西口氏)

(注)スコアリング:顧客の一人ひとりに「期待値(期待される購入金額)」のスコアをつけ、スコアが高い順にリストを並べかえることで「配布すべき顧客」を明確化する方法。

システム構成とデータの流れ


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