セレクト系アパレルにおける顧客分析と百貨店におけるデータからデジタル時代に向けたアパレルのあり方を模索と世界のアパレル業界の新たな取り組み事例の紹介

1. アパレル業界におけるデジタルマーケティング
『デジタル対話戦略と最新国内・海外事例』
2015.8.28
Nihon Unisys,Ltd
Business Development & Incuvation
Chief Analyst
NORIKO HASHIMOTO

2. 自己紹介
槁本 紀子 -Noriko Hashimoto-
【所属】
 Web広告研究会 BigData研究委員会 副委員⻑
 日本ダイレクトマーケティング学会 マルチチャネル研究会
 日本ユニシス株式会社
【経歴】
 某食品メーカ研究部から、教育ビジネスベンチャー起業、家電メーカ 住宅
設備部門を経て、現在に至る。
 現在、各国のスタートアップ企業の動向など様々な分野における調査・研究
および各種学会等でのマーケティング研究活動に従事

3. お客様って“誰”ですか？1
マルチチャネル購⼊顧客は本当に優良顧客ですか？2
デジタル対話戦略3
国内・海外の取り組み4
さいごに5

4. お客様って“誰”ですか？1
マルチチャネル購⼊顧客は本当に優良顧客ですか？2
デジタル対話戦略3
国内・海外の取り組み4
さいごに5

5. 5
デジタル化が進み、
バリューチェーンの変革を求められています
Michael Porter氏の商品／サービス指向のバリューチェーン
自社の顧客を
知る
顧客の期待に
マッチングさせる
EXデザインを
作成する
EXを提供する
感情的反応を
測定する
商品開発
セールスマー
ケティング
サプライチェ
ーン計画
調達 製造
出荷物流/
サービス
価値創造 有効性 単純さ 即効性 進化
出典： Michael Porter (1985年)
カスタマー・エクスペリエンスにフォーカスしたバリューチェーン
前 中 後
変化

6. 6
「お客様」と聞いて
誰だかすぐに思い浮かべることができますか？
自社の顧客を
知る
顧客の期待に
マッチングさせる
EXデザインを
作成する
EXを提供する
感情的反応を
測定する
価値創造 有効性 単純さ 即効性 進化
優良顧客・新規顧客って誰でしょうか？
コートやスーツのように数年に１回しかない購買で
何を基準に「優良・新規」を区別するの？
優良顧客専⽤の
カタログを作ろうかな。

7. 7
2014年 BigData研究委員会 分析WG
で研究して⾒えてきたこと
 現場担当者解析結果から出てくるインサイトがこれまで持ってきた
30の「根拠のない仮説」「肌感、経験則から生まれた仮説」の正否を検証
 得られたデータから「新たな仮説」を、
外部のもの（データサイエンティスト・データアナリスト）が
プログラムをたてて検証する
広告主の保有するお中元における
ビール4社（アサヒ、キリン、サッポロ、サントリー）の商品の売上データを
KEYに

8. 8
 新客による売上に限定した分析を実施した
（顧客ロイヤルティによる差異があるか？）
→ 全体と比較して大きな差はみられない
⽬的変数：関東地区「ザプレミアムモルツ」の「新客」ビール売上容量とした
状態空間モデルによる各変数の寄与度（推定）のプロット
広告効果との関係性は
「新規」「既存」による違いがあるのか？
-3.0
-2.0
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容量（リットル：対数変換値）
容量（リットル：対数変換値）
base(切片) TV GRP 交通 雑誌 新聞 TV露出時間 WEB広告
大丸HP Yahoo!検索 Twitter 祝祭日 降水量 売上容量(実績) 売上容量(予測)
6月 7月 8月
顧客全体
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容量（リットル：対数変換値）
容量（リットル：対数変換値）
base(切片) TV GRP 交通 雑誌 新聞 TV露出時間 WEB広告
大丸HP Yahoo!検索 Twitter 祝祭日 降水量 売上容量(実績) 売上容量(予測)
6月 7月 8月
(実測値と予測値の相関係数 : 0.99)
新規顧客のみ

9. 9
今年のお中元購⼊者のうち、既存客（＝昨年もお中元購⼊した者）は約6割
• そのうち、「昨年ビールを買っていない」⼈は、66%
• さらにそのうち、「今年ビールを買った」⼈は、8.5%
→このセグメントを対象として、状態空間モデルを適⽤した
昨年ビー
ル買って
ない人
66.4%
昨年ビー
ル買った
人
33.6%
新客
37.6%
既存客
62.4%
そのうち、
「今年ビールを買った⼈」
8.5%
既存客のうち・・・
対象セグメントとして分析実施
2014年お中元購⼊者の
既存客/新客構成比
2014年お中元購⼊既存客における
「2013年お中元ビール購⼊有無」
別の視点で考えた
顧客セグメントによる違いはあるのか？

10. 10
別の視点から考えた
顧客セグメントによる違いはあるのか？
-3.0
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-1.0
0.0
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-3.0
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9.0
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容量（リットル：対数変換値）
容量（リットル：対数変換値）
base(切片) TV GRP 交通 雑誌 新聞 TV露出時間 WEB広告
大丸HP Yahoo!検索 Twitter 祝祭日 降水量 売上容量(実績) 売上容量(予測)
6月 7月 8月
 baseは依然大きいが、 TV・雑誌等マス広告の寄与が若⼲⾼い傾向がみられる
 相対的にみて、広告効果が⾼めのセグメントである可能性が考えられる
⽬的変数：関東地区「ザプレミアムモルツ」の「既存客・昨年ビール購⼊なし→今年ビール購⼊あり」の者のビール売上容量
とした状態空間モデルによる各変数の寄与度（推定）のプロット

11. 11
「新規」「既存」について
そもそも何を基準に考えるのか？
設定したことが無い条件を、どうやって設定するの？
新規顧客新規顧客 既存顧客既存顧客
お中元・お歳暮のように年に2回しかない購買で
何を基準に「優良・新規」を区別するの？
ECでも、店舗でも購⼊する⼈はそこまでいないし・・・
優良顧客？優良顧客？

12. お客様って“誰”ですか？1
マルチチャネル購⼊顧客は本当に優良顧客ですか？2
デジタル対話戦略3
国内・海外の取り組み4
さいごに5

13. 13
2014年 DM学会 マルチチャネル研究会
でマルチチャネル顧客について⾒えてきたこと
 顧客の購買カテゴリ数が増えるとマルチチャネル利⽤が促進されることを⽰す
 マルチチャネル顧客の中でも⾦銭的価値が大きい顧客層を識別する
特定企業の複数のチャネルを利⽤する
顧客（マルチチャネル顧客）の特徴を
複数チャネルにおける購買データを利⽤して

14. 14
マルチチャネル顧客は
優良顧客なのか？
マルチチャネル
利⽤者
マルチチャネル
利⽤者
優良顧客優良顧客
29% 30% 30% 30%
28%
32%
29% 28%
26% 27% 26% 26% 26% 26%
23%
25% 25%
22% 21%
27%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
6回
7回
8回
9回
10回
11回
12回
13回
14回
15回
16回
17回
18回
19回
20回
21回
22回
23回
24回
25回以上
購買回数とマルチチャネル利⽤率の関係
購買回数
マ
ル
チ
チ
ャ
ネ
ル
利
用
率
投影のみ
出典：大瀬良（2014）

15. 15
購買カテゴリ数が増えることによって
マルチチャネル利⽤が促進される
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
6回
7回
8回
9回
10回
11回
12回
13回
14回
15回
16回
17回
18回
19回
20回
21回
22回
23回
24回
25回以上
1種類 2種類 3種類 4種類 5種類 6種類以上
マ
ル
チ
チ
ャ
ネ
ル
利
用
率
購買回数出典：大瀬良（2014）
顧客の購買カテゴリ数が増加するにつれて
マルチチャネル利⽤率が⾼まる

16. 16
購買カテゴリの変化による
マルチチャネル利⽤の過程に違いがあるのか？
① 購買カテゴリ数が増加する。
② 購買ブランド数が増加する。
③ 購買点数・購買回数が増加する。
④ マルチチャネル化する。
モデル1
①’ 購買カテゴリ数は変わらないが
ロイヤルティが向上する。
② 購買ブランド数が増加する場合もある。
③ 購買点数・購買回数が増加する。
④ マルチチャネル化する。
モデル2
③購買点数・
購買回数の増加
④マルチチャネル化
・複数日買物
・複数店舗
・複数チャネル
①購買カテゴリ数の増加
②購買ブランド数の増加
①’ 購買カテゴリ数変化なし、
ロイヤルティの増加
投影のみ

17. 17
購買カテゴリ数と購買ブランド数
購買回数の関係
購買ブランド数または購買回数が増加
→約6割
購買ブランド数または購買回数が増加
→約4割
購買カテゴリ数が増加する顧客
購買カテゴリ数が増加しない顧客
＞
購買カテゴリ数が
増加する顧客
購買カテゴリ数が
増加しない顧客
購買カテゴリ数が増加する顧客のほうが
マルチチャネル利⽤が促進されやすい

18. 18
購買カテゴリ数が増えた顧客が、オンライン店舗を利⽤す
ると離脱しにくくなる
購買カテゴリ数が増えた顧客については、ブランド数と購
買回数が減少した場合での、オンライン店舗を利⽤するこ
とで離脱しにくくなる
購買カテゴリ数と購買回数
顧客離脱の関係
購買カテゴリ数と離脱の関係
購買回数と離脱の関係
購買カテゴリ数が増えない顧客が、購買回数だけが増やして
、オンライン店舗を利⽤すると離脱する

19. お客様って“誰”ですか？1
マルチチャネル購⼊顧客は本当に優良顧客ですか？2
デジタル対話戦略3
国内・海外の取り組み4
さいごに5

20. 20
手段
活⽤
（データ）
指標
（KPI・KGI）
プロモーションとは（⽬的・費⽤）
組織
業
界
ネットを中心としたプロモーションの課題
 「プロモーションとは」：予算統合型の施策におけるプロモーション全体の課題
 「手段」：様々なプロモーションツールの活⽤方法
 「活⽤（データ）」：データの活⽤方法とアクション／成功事例
 「指標」：プロモーションにおけるKPIの設定方法
 「組織」：部門・モチベーション・テクノロジーによる障壁
 「業界」：業界特有の課題、グローバルとドメスティックによる差異
これらの課題に関する主なキーワードは、
「WEB動画」「スマホ（スマホ設計・広告出稿）」「検索（パーソナライズ）」
「キュレーション」「ビッグデータ」「DMP活⽤（広告最適主体のDSPとの連動だけでない活⽤）」
「組織」などがあげられている
「オムニチャネル時代」における
「ネットを中心としたプロモーション」課題①

21. 21
「オムニチャネル時代」における
「ネットを中心としたプロモーション」課題②
分類 具体的な課題
プロモーションとは
オムニチャネルにおけるプロモーションの在り方
クーポン（値引き）・粗品キャンペーンに頼らない施策とは何か
WEB動画、オウンドメディア（コンテンツマーケ；インバウンド；ネイティブアド；キュレーションを含む）予算統合型施策でのスタッフィング／プラン
ニングからエグゼキューションまでどう運営するか
ストック型とフロー型の施策融合の形とは
※キャンペーン型とプラットフォーム型をどう回していくか
検非価格でのプロモーションアプローチによる、最適プランとは何か
WEBプロモーションが⾼度化している中、TVとオンライン動画の棲み分け方とは（クリエイティブ設計・予算配分）
マス中心型プロモをどうデジタルを含め統合していくか
プロモーションがオールウェイズオンとイベントやスポット施策、どういうバランスで⾏うのが最適なのか
⇒⽬的、業種によって、どういうベストプラクティスがあるのか、どうして⾏くべきか
手段
動画のさらなる活⽤方法
ネット（WEB）からどうやって、販売／来店に繋げていくのか
LINEの活⽤（決済・サービス・スタンプ）
サーチ（検索）・比較のニーズに対し、どう運⽤してマネタイズしていくべきか
スマートフォンの適切な活⽤⽤法とは
非価格でのプロモーションアプローチによって、企業・商品を選択してもらうことがどこまで可能なのか？
新規事業へのデジタル活⽤とは
サイネージ、TVにおけるWEB配信をどう関わっていくべきか
複数チャネルプロモーション施策の棲み分け（役割分担）方法とは（TV・オフライン含む）
企業はアプリケーションを持つべきか（スマートデバイスで、その先で）
スマートデバイスの端末識別による広告を含めた最適化した情報発信方法とは
活⽤（データ）
オムニチャネルにおけるパーソナルなデータの活⽤
オムニチャネルにおけるオンライン-リアルのデータ活⽤
LINEユーザのデータの可視化・決済連携におけるデータ活⽤
プロモーションデータの活⽤ ⇒ビッグデータ活⽤において、現在、殆どの企業においてDMPは広告最適購買が中心となるが、パーソナライズされたプロ
モーションへシフトする中でどのようなものが成功事例になるのか。（導⼊事例は不要〈飽和状態〉である）
指標（KPI／KGI）
プロモーション実⾏における、コンバージョンだけではないKPIとは何か
⇒エンゲージメントなのか、それ以外の指標とは。
「認知・態度変容指標」の設定
プロモーションにおけるKPIの設定
WEBからオフラインの効果に対するKPI設定（効果測定方法を含め）
価値あるKPI設定とは
組織
データ活⽤を束ねる部署がない
データ活⽤をグループ全体でどう勧めるべきか
社内組織の進め方、部門ごとの壁、モチベーションの置き方、テクノロジーを味方に付ける方法とは
ロジカルなマーケティングを実⾏するにあたり、どう社内組織を含めブレイクスルーしていくべきか
組織の形を業界・業態によってベストプラクティスを設定する
業界
外食産業のWEB化はどのように取りくむべきか（広告代理店におけるソーシャルの相談は減少傾向）
デジタルマーケにおけるエンジニアの役割と育成
B2Bプロモーションの最適化（MA活⽤も含め）
テクノロジーの2015年の方向性とは

22. 22
デジタルマーケティングを
戦略的に使いこなす
スマトーフォンファースト（アプリ）機軸に考える
様々なサイトを包括的に捉える
E-メールマーケティングのパーソナライズ化
アーンドメディアの活⽤
チャネル連携・オムニチャネル施策
デジタルサイネージやモバイルPOSによる店頭デジタル施策
顧客データベースや他チャネルで得られた⾏動データなどの分析と活⽤
商品や什器などがデータを提供したり、コミュニケーションを取る
消費者との関係性を強くするデジタルマーケティングに必要な8か条
戦略ごとに異なるデジタル施策を適⽤するかが重要

23. 23
既存顧客だけではなく新たな顧客予備軍囲い込み
のためにデジタルを使いこなす
顧客接点を直接持つことの難しい企業（B2B2C)は
デジタルマーケティングをこれから顧客になる予備軍も対象として
戦略的に使いこなそうとする動きがあります
スマホネイティブ・SNSネイティブ
5年後 顧客になる可能性の世代5年後 顧客になる可能性の世代
スマホ文化、ネット文化、SNS文化で育った世代
理解することで彼らの好みや⾏動パターンが理解できる
可愛い×自己主張（表現）×写真
可処分所得が低い×LINEに常駐

24. お客様って“誰”ですか？1
マルチチャネル購⼊顧客は本当に優良顧客ですか？2
デジタル対話戦略3
国内・海外の取り組み4
日本ユニシスグループの目指す姿5

25. 25
コアファン向けサービスで上得意の離脱阻⽌
「＆KAGOME」
間違いなくカゴメ商品が大好きで
実際に日々ご購⼊いただいている上得意顧客が集まる場を提供
会員の⽉間ログイン率は5⽉が34.5％、6⽉は38.5％。
投稿などコミュニケーションに参加したアクティブ率は5⽉14.9％、
6⽉17.8％と上昇傾向

26. 26
Quality with Surpriseを実現するために
キリンホールディングス
商品そのものに価値があるのではなく、
お客様が消費することで価値が生まれる
顧客の⾏動データや反応からインサイトを獲得し、
最適なおもてなしを実現する気付きを得ることに注⼒

27. 27
顧客層にブランドのより深い浸透
「MOUSSYOFFISIAL」Instagram
MOUSSYといったら
デニム
ネイルも載せており
トータルコーディネート
ファッションをトータル的に写真で提案し
登録者だけのプレミアお得情報も提供することで特別感
国内公式アカウントのフォロワーランキング1位
207,000フォロワー（2015.8.25現在 285,000）

28. 28
C CHANNEL公式チャンネル
クロスカンパニー
雑誌等で活躍しているクリッパーによる
店舗や商品の紹介を自撮りスタイルで撮影紹介することで
F1層をターゲットにした雑誌の役⽬をしている
リアルな⼥の子の『近い感じ』を⾒れるのは嬉しい

29. 29
ECからリアルチャネルへ
High-tech virtual fitting room
ドレス系オンラインファッションリテーラー
Staten Island Mallにオムニチャネル戦略としてリアル店舗を出店
お客様の不都合を変えるためのオムニチャネル戦略

30. 30
⾃宅でも店舗と同じサービスを
XYZE スマートメジャー
洋服のショッピングサイズの問題を解決する
自宅が仮想試着室（virtual fitting room）に

31. 31
そっとしておいて欲しいお客様へ
VM Beacon ”情報発信するマネキン”
自然なコミュニケーション＆コネクトを実現する
アナログ課題をデジタルにより解決する

32. 32
店員サポート
”INTERACTIVE DISPLAY”
欲しい情報を顧客の欲しいタイミングで提供
デザイン性を意識したインタラクティブな什器

33. 33
⼥性が実際に欲しがるものや、好きなものだけ
Man Repeller
⼥性は自分が本当に好きなものを着て
そんな自分を祝福しましょう
⼥性は好きだけど男が嫌う⾐類がテーマのファッションブ
ログ

34. お客様って“誰”ですか？1
マルチチャネル購⼊顧客は本当に優良顧客ですか？2
デジタル対話戦略3
国内・海外の取り組み4
さいごに5

35. 35
デジタル対話戦略を実現するために
次世代購買者予備軍を育成するためにも
「デジタルマーケティング」を戦略的に活⽤する
ショールーミング対策としての複数チャネルの利⽤促進には「
購買⾦額」だけでなく「購買カテゴリ（ブランド）」
に着⽬する
チャネル遷移や複数チャネルの利⽤促進を図るためではなく
「購買カテゴリ」を増やすことが出来るのかを考える
共通クーポンの発⾏やポイントアップのような
一過性のキャンペーンではなく、デジタルマーケティングを
通じて、お客様との関係性持続する環境を構築する