データ分析

社内データの評価・分析を考えているご担当者様向けに、目的・課題の設定⇒データの収集・加工⇒分析（統計解析・マイニング・AI）⇒提案（可視化・示唆だし）の4つのステップで効果的にデータを活用し、課題解決のご提案を致します。
また、データの収集基盤の設計構築もクラウドを利用し、合わせてご提案致します。

下記、①〜④の施策を繰り返すことで、分析の精度向上が見込めます。

ワークショップやユーザアンケートで情報を収集し、顧客や自社の特長を理解します。収集したデータは利用しやすい状態に加工し蓄積します。

ワークショップで整理した情報やユーザの属性情報（年齢、性別、家族構成など）を基に、顧客像をペルソナとして具現化し、カスタマージャーニーマップを作成します。顧客の予測される行動を可視化することで取るべき施策の仮説を立てます。

仮説を基にした施策に対して、実際の購買状況や消費パターン、購買品目から購買状況の量的分布やボリュームゾーンを分析手法（デシル分析、RFM分析など）により可視化します。

可視化した分析のアウトプットより、重点的に取組むべき施策やターゲット選定を行います。

社内に散在しているデータの中から分析に必要なデータを整形・整理します。

DWHにデータを集積することで、散在しているデータを都度収集する手間が削減されます。社内の複数のシステムから大量のデータを時系列に整理して保管できます。データの管理や分析などに活用でき、意思決定に要する時間も大幅に短縮します。
ビッグデータを扱うことで長期間にわたる顧客の動向を分析することができ、より精度の高い予測が可能になります。

DWHにAWSなどのクラウドサービスを活用することで、導入時間の短縮と初期コストの削減が実現します。導入後もデータ量や活用頻度に応じて柔軟に運用することが可能です。

DWHのデータを可視化することで、経営層や各部門での情報共有および戦略策定に迅速に活用することが可能です。

弊社はウイングアーク1st社のパートナー企業ですので、ウイングアーク1st社の「MotionBoard」を用いて対応させていただきます。

「MotionBoard」は、使用者の要求に合わせてデータを集計しながら、瞬時にグラフや表を作成・可視化できます。また、大量のデータを高速で処理できます。

データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリングといいます。データの解析の目的に合わせて、基礎分析で得た結果を基に、予兆モデルや販売予測モデルといった、分析モデルの構築も当社で承ります。

分析モデルの実装結果から読み取れる傾向などに対し示唆だしの作業を行い、レポートとしてご提供させていただきます。
また、施策結果データより施策の効果検証（反応率、ROIなど）も対応させていただきます。