導入事例｜化粧品通販会社 D社｜株式会社ブレインパッド

化粧品通販会社 D社様

小売

データマイニング・レコメンデーション

化粧品通信販売を展開するD社様の本格的なデータベース活用を支援。顧客動向、顧客の成長プロセスを属性データや購買履歴から分析し、マーケティング施策へ有効活用。ECサイトでのレコメンデーションも実施し、データベースマーケティングのPDCサイクルを実現。

カタログ、ECサイトによる化粧品の通信販売を行っているD社様は、独自性の高い魅力的な商品展開から2000年以降、急速に事業拡大をされておりました。しかしながら近年は市場競争が激化しており、成長力が減退。その対応に苦慮されておりました。そこで当社が顧客データの活用によるデータベースマーケティングの展開をご提案。データ分析から現状のビジネスの課題・問題点を解析し、データ分析結果に基づいたデータベースマーケティング施策およびECサイトでのレコメンデーションを展開することで成果を上げております。

1. 顧客データ活用の障害
D社様が顧客データを活用するにあたり、以下の問題がございました。
　1.　数百万人の顧客リストの為、データ量が膨大であり、分析に時間がかかる。
　2.　データベースサーバーが、分析用途ではない為、制限がある。
　3.　分析を専門に行う担当者が不在。
数百万人規模の顧客データから購買履歴の分析を実施する場合、数億レコードのデータを処理する必要があります。D社様においてはシステム面においてもソフトウェア面（人的リソース）においても、このような大量データの分析を実施することは困難でした。
そこで分析に必要なデータをテキスト形式でお借りし、当社の環境において分析作業を実施しました。当社では分析用のデータウェアハウスとして「SybaseIQ」を採用し、データ処理にかかる時間を大幅に削減することで、短期間での分析作業を実現可能にいたしました。

2.　分析による課題・問題点の解明からデータベースマーケティングサイクルの実現へ
当社の分析環境を利用することにより、過去に遡った時系列でのRFM分析など、D社様の環境では実現できなかった分析が可能となり、従来は仮説でしかなかった課題・問題点が明確になりました。
また、得られた分析結果に基づき対応策を検討、実施し、その効果検証の結果を次の施策へ活用するデータベースマーケティングのPDCサイクル（仮説／実施／検証）を実現することが可能となりました。

1.　ECサイト強化　－レコメンデーションの実施－

D社様はECサイトでも事業展開されており、近年はカタログからインターネットへ顧客利用チャネルが急速に移行している状況から、ECサイトの強化も課題とされております。
そこで当社のレコメンデーションシステム「Rtoaster」をご導入頂き、ECサイト訪問者の行動傾向に合わせた情報提供（レコメンド）を行なうことをご提案いたしました。

2.　分析結果を活かしたによるレコメンデーションの実施

「Rtoaster」はサイト運営者側が独自にレコメンデーションルールを設定し、サイト訪問者に対して商品を推奨することが可能です。D社様においては顧客の成長プロセスや優良顧客の特徴をデータ分析によって把握し、それの結果を基にレコメンデーションルール作成、設定いたしました。これにより、顧客のリピート購入を促進し、顧客の定着化、優良顧客化を促進しております。
また、「Rtoaster」は顧客属性データ（性別、年齢、顧客ランクなど）をレコメンデーションルールに利用することができる為、年齢や購入履歴による嗜好性の違いを考慮したレコメンデーションを実現しております。

現在、D社様では当社によるデータベースマーケティングのPDCサイクルの実現から、顧客データ活用の重要性・必要性を強く感じられ、分析用のインフラ環境の整備に着手されております。今後も顧客データを活用したデータベースマーケティングを一層推進する為、当社は継続的なご支援をさせて頂いております。

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