効果的な施策提案ができるデータ分析
キャメルテクノロジーのデータ分析ソリューションは、顧客のビジネスデータを先端技術を用いて分析し、得られた傾向から売上アップのための施策を提案し、経営者の意思決定をサポートすることまでを一気通貫して行います。他社のソリューションとは異なり、データをただ分析・可視化するだけではなく、コンサルタントが顧客のビジネスや業務を深く理解し、適切な仮説とデータによる検証を元に、現実的かつ最も効果的な施策を提案します。
キャメルテクノロジーが解決する課題
「今まで様々な売上向上施策を打ってきた。テレビCM、キャッシュバックキャンペーン、リスティング広告、etc…。どれがいくら効果があったのかは正確にはわかっていない。テレビCMを打った時は確かに売上が伸びた。一方、費用も高いのでコストに見合わないかもしれない。施策の効果をきちっと測定して、判断できる根拠として使えれば…。」
そのような課題を持つの企業は多いです。データはあるのにそれをどう活かせばいいかわからない、どうやって施策効果をデータから測定すればいいのかわからない。そのような課題に対し、キャメルテクノロジーはデータを様々な手法によりあらゆる角度から分析し、得られた示唆から方針や施策に対する仮説を構築し、それを検証して最も効果のある施策を導出することで解決します。
データに基づく仮説検証による解決
プロジェクトが始まると、私たちはまず顧客のビジネスとそれを取り巻く環境を徹底的に調査します。特に、顧客の方針とのアラインメントを最も重視し、そのためにも顧客の抱える現状の課題の把握を積極的に行います。それは、コンサルタントが戦略レベルのリサーチやディスカッションを行うだけではなく、時には工場や作業現場を見学したり、実際の作業を体験したりと、机上からだけでなく現場に根付いたレベルで顧客のビジネスを理解します。その理解に基づき、効果的な施策に関するいくつかの仮説を立案します。
次に、コンサルタントは分析対象のデータを仮説ごとに切り分け、その仮説において重要な部分に着目し、傾向を捉えて大まかな予測を行います。データサイエンティストは、各仮説と切り分けられたデータに対して、それを定量化するようなモデルを構築し、予測を検証可能にします。例えば、売上増の要因は一部の優良消費者による長期にわたる定期的購買であるという仮説が立てられたならば、全体の売上データから優良消費者のみを切り出し、そのセグメントに絞ったLTV（顧客から生涯にわたって得られる利益）を算出するなどです。
さらに、その仮説群を検証するための新たなデータ収集を行います。それは、最初に分析対象としたデータを拡張するのみではなく、他の補助データを用いて行うこともあります。例えば、キャンペーンなどの施策の実行時期や詳細情報などを利用し、過去にキャンペーンを行った時に実際に優良消費者が獲得できたかどうかなどをここで検証します。こうして、データと比較して仮説が妥当であること、またその仮説に基づいて実行される施策に効果があることを証明します。
高度な分析を支える技術とフレームワーク
キャメルテクノロジーのデータ分析チームでは、長年このようなデータ分析を用いた課題解決に取り組んできました。私たちの強みは、数々のプロジェクトの中で編み出しされてきた手法のストックにあります。例えば、仮説検証フレームワークは、実際にビジネスを行う中でその再現性をいかにして担保するかという問いに始まり、その解決として科学的方法論を導入するための試行錯誤の結果でもあります。
私たちは、ビジネスはダイナミックなものであり、また顧客も様々な背景を有しており一様ではないため、あらゆるケースを想定して仮説を数多く用意することが望ましいと考えています。そして、それらの仮説のどれを採択するかの判断は、明確な根拠を持って行われる必要があります。明確な根拠に基づく意思決定こそが、組織を動かす原動力になるからです。そのため、データに対してあらゆる角度から分析行い、数理的・統計的な手法を用いて客観的で適切な根拠を導出することが重要です。これらの実施は、チームメンバーの高度な仮説構築能力とデータ分析能力のなし得る技でもあり、その二つが有機的に機能するような組織だからこそ実現します。
また、データ分析に欠かすことのできないプラットフォームシステムを保有していることもキャメルテクノロジーの強みです。データサイエンスにおけるさまざまな分析手法を統合し、高度な分析をスピーディに行うことができるようにするモジュール群を備えています。これにより、データサイエンティストはビジネスの要求に応じて素早く正確に分析結果を提示することが可能になっています。
