“generation d (データ活用先進企業)” に対する洞察 ...

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“Generation D (データ活用先進企業)” に対する洞察豊富なデータを分析主導で推進する企業であることの意味

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注: 22 ヶ国の 5 つの業界 (電気通信、金融、旅行・運輸、消費財・小売) にわたる 1,089 の企業 (大企業 70%、中堅企業 30%) を対象に調査を行いました。さらに、50 件の詳細に及ぶ定性的なインタビューを実施しました。


データ、アナリティクス、クラウド、および

エンゲージメントに対する企業のアプロー

チを理解するため、5 つの業界にわたる 1,089 の企業を対象に調査を行いました。


大半の企業は、データ＆アナリティクスが業界および自身の仕事に対して大きな変革をもたらせていることを認識しています

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データ＆アナリティクスによって…

の企業が業界に変革が起きており、

の企業が働き方が変革していると述べています

しかし…

僅か1/5 の企業しか、プロセスや戦略

的意思決定を改善するために、予測分析またはプリスクリプティブ (処方的) アナリティクスを活用していません

7/10 の企業は、データは十分にある

と述べているため、最終的にはそのデータをどう活用するかが課題といえます

© 2014 IBM Corporation 4 © 2014 IBM Corporation

先進的な企業によるデータ＆アナリティクスの活用方法から

何を学べるでしょうか。また、それらが企業に与えている

インパクトは何でしょうか


データ＆アナリティクスの活用方法に基づき、企業は4つのグループに分けられます。その中で、データ＆アナリティクス、クラウド、エンゲージメントの活用において秀でているグループが1つあります

5

Generation Dは他の企業と比べて：

顧客や市場に関する深い洞察を得ることに優れている割合が高い1

データ

& ア

ナリティクス

1 次の各項目について、現在自社がどの程度効果的に行っていると考えますか? 1 - 「まったく効果的ではない」、5 - 「極めて効果的である」。2 次の各文について、どの程度自社に該当するかを評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。3 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 – 「完全に同意する」。4 次の方法において、どの程度デジタル・チャネルを使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。

アナリティクスで獲得した洞察を基に、プロセスや意思決定を自動化する割合が高い2

クラウドが自分たちのビジネス・モデルに

変革をもたらしていると考える割合が高い3

クラウド

デジタル・チャネル (モバイルおよびソーシャル) を介して顧客と関わる割合が高い4

エンゲージメント

分析成熟度

データの幅と先進性

従来型

分析意欲型

分析対応型

Generation D: データ・リッチ/ 分析主導型

19%

31%

21%

29%


Generation D に分類される企業は、さまざまな重要業績評価指標 (KPI) で平均以上のパフォーマンスをあげています

6 1 各指標について、貴社のパフォーマンスのおおよその度合いを示してください。

Generation D は、その他の企業より高いパフォーマンスを達成1

+10%

+6%

+17%

+13%

+6%

+13%

ポイント

ポイント

ポイント

ポイント

ポイント

ポイント

ウォレット・シェア

顧客維持 (3 年)

プロモーター・スコア

市場に投入された新しい製品およびサービスの開発施策の割合

社員定着率 (1 年)

デジタル・チャネル経由で得た収益の割合


他のグループの企業に比べ、Generation D はビジネス課題に対して非常に効果的に対処しています

7 1 次の各項目について、現在自社がどの程度効果的に行っていると考えますか? 1 から 5 の段階で評価してください。1 - 「まったく効果的ではない」、5 - 「極めて効果的である」。

Generation D その他の企業 Generation D

vs その他の企業

34%

37%

43%

42%

33%

新たな収益源の開発

新しい市場への進出

顧客とのインタラクションの改善

効率的なオペレーション

リスクの管理

セキュリティー脅威への対応

市場投入までの期間の短縮

3.7 倍

2.5 倍

2.9 倍

2.4 倍

3.0 倍

9%

13%

18%

14%

14%

46% 18%

2.6 倍 36% 14%

2.5 倍

市場への関与1

オペレーション1


Generation D は、先進的なデータと高度なアナリティクスを組み合わせ、プロセスの改善や意思決定に役立てています

8

分析成熟度

1 企業の分析プロセスへのインプットとして、以下のものをそれぞれどの程度使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。2 次の各種のアナリティクスを貴社でどの程度使用しているかを示してください。 1 - 「まったく使用していない」、5 - 「全てではないが大半のプロセスおよび戦略的意思決定に深く組み込まれている」。

データの幅と先進性

2.2倍構造化されていないテキスト、

位置情報、オーディオ、ビデオ、モバイル・

アプリケーション・データなどの先進的な

データ・ソースを使用する割合が高い1

1.5倍トランザクション、CRM、サプ

ライヤー、ログ・データ、公開データ、購入

データなど、従来型のデータ・ソースを使用

する割合が高い1

2.9倍予測分析を活用する割合が高い

4倍プリスクリプティブ (処方的) アナリティクスを活用する割合が高い

この両者を活用し、企業内の大半のプロセスや戦略的意思決

定の改善に役立てています2


Generation D は他のグループの企業と比べ、データとアナリティクスを積極的に活用しています

9 1 次の機能およびスキル・セットのうち、現在貴社でどれが活用されているかを示してください。



67%

ビデオ / オーディオを使用したアナリティクスの実行

自然言語テキスト・アナリティクスの活用

ネクスト・ベスト・アクション・モデリングの実行

シミュレーションの作成

3.2 倍

1.8 倍

3.9 倍

1.5 倍

29%

23%

42%

44%

93%

89%

74%

分析機能1


データ＆アナリティクスを活用した成功事例

10 1,089 件の定量調査に加え、50 件の定性的なインタビューを実施しました。p10、p13、p16 の事例は、この定性的なインタビューに基づくものです。

ゲーミフィケーション (Gamification) とシミュレーションにより、在庫を最適化

従来データと先進的データを組み合わせることで、保険契約の価格設定を高速化

リアルタイムのデータにより、カスタマー・エクスペリエンスを向上

• ある宝石小売商は、店頭での試着に代わる新たな方法を探していました。在庫コストを最小限に抑え、新商品の需要を素早く判断できる方法を求めていたのです。

• この企業は、商品嗜好性と価格感度を理解するため、既存顧客を対象にオンライン・ゲーミフィケーション

を実行しました。

• これにより、新たな市場参入の時期の

決定と在庫コストの削減をより容易に行

えるようになりました。新商品における

成功率が 60% 増加しました。

• ある保険会社は、住宅調査の効率を高めたいと考えていました。

• そこで、外部のデータ・ソースから不動

産の航空画像を収集して分析すること

にし、訪問調査を行わずに家屋の面

積が計算できるようになりました。

• これにより、訪問調査を行う家庭の数

を、100% から 40% に削減することに

成功しました。

• あるトラック運送会社は、運送中のドライバーとのコミュニケーションを改善したいと考えていました。

• この会社は、GPS、エンジンの使用状

況、車の速度に関するデータを記録す

るテレマティクス・システムをトラックに

装備しました。

• 結果、リアルタイムの情報を得ること

で、最新の見積もりや配達状況の提

供が可能になると同時に、燃料コスト

の最適化や携帯端末の削減を行うこ

とができました。


「適切な商品を選び、マーケットに早期に参入し、

マーケットの雲行きが怪しくなる前に撤退できれば、勝ちです。私たちは予測分析を使って、これを行おうとしています。」 – 宝石小売企業、CIO


Generation D はクラウドを変革実現への鍵と見なしています

12

1 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 - 「完全に同意する」。2 貴社は、以下のそれぞれのソリューションをクラウド環境にどの程度展開していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。3 貴社は、他の企業により提供される API ベースのサービスを使用していますか?



60%

56%

54%

53%

クラウドで自分たちのビジネス・モデルに変革が起きていると考える1

クラウドをアナリティクスで活用する2

クラウドをデータ管理で活用する2

API ベースのサービスを活用する3

1.9 倍

1.8 倍

2.5 倍

1.8 倍

31%

23%

30%

29%


クラウドを活用した成功事例

13

クラウドで競争優位の獲得クラウド内のデータを組み合わせることにより、最適化されたスケジュールを構築

API の使用によるパフォーマンスの加速

• ある不動産会社は、不動産情報をより

早く収集し、社員間に配信することを

望んでいました。

• この会社は、クラウド・データベースを

利用することで、社員が現場にいなが

ら既存のデータを調べたり、不動産の

写真やロケーション情報などのデータ

をその場でアップロードすることができ

るようにしました。

• 今では、物件の空き状況を予測できる

ようになり、一刻を争う入札の場にお

いても競争上の優位性を得ることがで

きています。

• あるレストラン・チェーンは、自社の各

部門に埋もれていたデータ・ソースを

連携させたいと考えていました。

• そこで、以前は別々にあったデータベースをクラウド上において、顧客ロイヤルティー、スタッフ・スケジュール

などの情報を、すべて統一して表示できるようにしました。

• この会社は今では最も売上に貢献する社員を適切に配置して、収益を約 2% 増やすことに成功しました。

• ある銀行では、法人客が効率的に取引

がおこなえるよう、特定機能へアクセス

できるしくみを考えていました。

• そこで、銀行はクラウドを介してAPIサービスを提供し、法人客が専有プラットフォームを通してリアルタイムの

データにアクセスできるようにしました。

• 今では法人客は、リアルタイムの情報 (例: 為替相場) を見て、外国為替取引

などのアクションをより容易に行えるよ

うになりました。


「運輸業界において重要なことは、どのようにお客

様がチェックインやアップグレードなどの手続きを手

早く実行でき、より多くのものを希望通り入手できる

ようにするかを知ることです。クラウドは、こういった

迅速かつ正確な情報を提供してくれます。」 – 航空、輸送マネージャー


Generation D は、ソーシャルやモバイル・テクノロジーを効果的に活用し、顧客、社員、パートナーとの関係を強化しています

15

1 顧客に対して主にどのようなコミュニケーション手法を取っていますか?「パーソナライズする」「客層によってカスタマイズする」「カスタマイズしない」。2 デジタル・チャネルを次の方法においてどの程度使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。3 次の各文について、どの程度自社に該当するかを評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。4 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 - 「完全に同意する」。



59%

70%

顧客との対話をパーソナライズ

モバイルとソーシャルを介して顧客と関わる

ビジネス・プロセスの推進にモバイルとソーシャルを使用

社内でデータとアナリティクスを広く共有する3

顧客、社員、パートナーを結びつけ、市場との関わりを強化4

1.7 倍

1.8 倍

2.0 倍

1.6 倍

35%

39%

40%

43%

2.1 倍 70% 34%

79%

74%

パーソナライゼーション1

モバイルとソーシャル2

コラボレーション


ソーシャル、モバイル・テクノロジーを活用した成功事例

16

ソーシャル・メディアおよびオーディオを活用したアナリティクスにより、解約率を削減

モバイルおよびアナリティクスを利用して顧客との連携を強化

ソーシャルを活用した企業コラボレーションの展開

• ある通信会社は、個人顧客の離反が

起きる前に、これをより正確に予測し

たいと考えていました。

• この会社は、ソーシャル・メディアのコメント、コール・センターの音声、契約の有効期限、ネットワークのデー

タなどを用いて、離反の原因となる要

因を分析しました。

• 顧客に「離反傾向」スコアを付与し、今では、スコアに応じて残留の可

能性を高めるように構築したオファー

を提供しています。

• ある大手小売業者では、競合するデジタル・チャネルに打ち勝つため、モバイル・アプリケーションの機能を強化する必要がありました。

• この会社は、購入履歴と、個人顧客からの消費者フィードバックを集め、分析しました。

• 新しいモバイル・アプリケーションによ

り、パーソナライズされたクーポンの送

信や、関連商品に関するプライス・マッ

チの通知、また在庫切れの場合には、

店内にいる顧客を近隣店舗に誘導す

ることが可能になりました。

• 複数拠点に従業員が分散しているある金融サービス会社では、従来の e-メールや電話よりも効果の高いコラボレーション・ツールを求めていました。

• この会社は、社員がプロジェクトをリアルタイムにアップロード、表示、編集できる Web ポータルを構築しました。

• このポータルにより、交通費が削減され、情報の速度と流れが向上しました。


「まだお客様が必要であることに気付いていない

サービスを提供する能力、ここに最大の好機があります。私たちは、今よりさらにお客様のことにつ

いて知り、できればお客様自身よりお客様のニーズ

を理解しておく必要があります。」 –金融サービス企業、IT 部門バイス・プレジデント


Generation D は、データ&アナリティクス、クラウド、エンゲージメントに関する体系的なアプローチを企業全体で採用しています

18

下記の領域において部門間で調整あるいは一元化された戦略を有す Generation D その他の企業

Generation D vs

その他の企業

68%

59%

1.5 倍

1.4 倍

1.6 倍

1.5 倍

45%

38%

47%

40%

59%

65%

データ & アナリティクス

クラウド

モバイル

ソーシャル


Generation D はビジネス全体でデータとアナリティクスを採用

19



データとアナリティクスの活用について社員を教育する1

データとアナリティクスをリアルタイムで提供する2

社内でデータとアナリティクスを広く共有する3

2.7 倍

1.6 倍

1.5 倍

31%

40%

43%

85%

1 次のスキル・セットにおいて、日常のビジネスででどれが活用されているかを示してください。2 次の各種のアナリティクスを貴社でどの程度使用しているかを示してください。 1 - 「まったく使用していない」、5 - 「全てではないが大半のプロセスおよび戦略的意思決定に深く組み込まれている」。3 次の各文について、どの程度自社に該当するかを評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。

60%

70%


貴社は Generation D に当てはまりますか? Generation D との違いはどこにあるのでしょうか。

20

従来型

分析意欲型

分析対応型

Generation D: データ・リッチ/ 分析主導型


• プロセスと意思決定の大半にアナリティクスを適用

• 複雑なデータ・ソースに対処し、より予測的、プリスクリプティブ (処方的) なアナリティクスを適用

• より多くのデータ＆アナリティクスをクラウド上で管理

• 顧客との連携を図る主要な手段として、モバイルおよび

ソーシャルを活用

• テクノロジーだけではなく、企業文化を変えている

Generation D は:


調査の詳細については、以下をご覧ください。

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ibm.com/ibmcai-japan/gend

Presenter

Presentation Notes

写真入り調査資料のダウンロード、および調査に関するインフォグラフィックやその他の資料の参照を行うには、ibm.com/ibmcai/socialstudy にアクセスしてください。

http://www.ibm.com/smarterplanet/jp/ja/centerforappliedinsights/article/gen_d_insights.html

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特記事項および出典: “Generation D (データ活用先進企業)”に対する洞察: 豊富なデータを分析主導で推進する企業であることの意味。IBM Center for Applied Insights、2014 年 10 月。 http://ibm.com/ibmcai-japan/gend

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“generation d (データ活用先進企業)” に対する洞察 ...

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