機械によるデータの取得や整備、また自動化や機械学習によって、感覚ではなく根拠に裏打ちされた判断や行動がマーケティング領域において可能となってきました。これによって何が実現できるのでしょう。そのための課題およびマーケターが持つべき視点やアクションとはどのようなものなのでしょう。」と思った瞬間、反射的に調べる行動を起こすようになりました。これにより、情報と生活者との接点は急激に増加しました。それまで検索されていない新しいキーワードです。2このことをマーケターの視点から捉えなおしてみましょう。データを通じて顧客との接点が増えるのは良いことですが、データがチャネルごとに分散していては、真の顧客像を把握することは困難です。つの要件について説明します。チャネル単位のデータから顧客単位のデータへどれほど膨大なデータを持っていても、チャネルごとに分断されていては、顧客のニーズを真に理解することは不可能です。マーケティング部門の中でも、チャネルごとに異なるデータを使用してはいませんか。それぞれ異なるデータを参照しているため、部門間で認識が相違するといったことはないでしょうか。部門間を横断し、チャネル単位のデータを顧客単位のデータとして共有することが必要です。機械学習を活用できるマーケティングプロセスへ移行する機械学習というと、高度で難解という印象があるかもしれません。」を設定するだけで、その範囲内で獲得数を最大化するよう働くといった、使いやすい仕組みです。マーケーターはビジネスゴールと必要なデータの取得・整備にフォーカスし、データ分析は機械に任せる、そしてそのためのマーケティングプロセスを整える、という意識の転換が重要になってきます。マーケティング投資の評価を経営指標、つまり利益で行う当然の前提のようですが、これを徹底できている企業はまだ多くありません。ビューによるブランド認知または好意の測定にとどめるのではなく、データを通して実際にどの程度利益に貢献できたか可視化することが大切です。)のビジネスモデルは、生活者から中古車を買い取りし、自社で販売するか、もしくは他の中古車業者間オークションに引き渡すというものです。従来は卸売のみを行っていましたが、近年は小売にも進出し、ガリバー以外にも、販売する中古自動車の価格帯やラインナップごとにさまざまなブランド名で展開しています。ビジネスモデルですが、近年の課題として、増え続けるオンライン顧客の店舗への送客が挙げられます。強みである買い取りに関しては、買い取り見込みのお客様を、いかに効率よくウェブサイトから日本全国に数百とある店舗へと送客するかが課題でした。つの条件に当てはめてご紹介します。カスタマージャーニーにおいてオンラインとオフラインがクロスしているため、システム間の連携が多く、結果としてデータが散在し、分析コストがかさむという問題がありました。そこでオンラインとオフラインのデータを統合し、統合済みデータを顧客単位で管理できるようにしました。行ったのは、オンラインとオフラインの既存顧客データから、来店に結びつきやすい潜在顧客に対するリーチでした。データの店舗訪問データを元に、機械学習で来店顧客と似た行動をオンラインで行うユーザーを発掘、リーチしました。オンラインでのシグナルやその後の店舗送客率の傾向から、店舗訪問の可能性の高い顧客を機械学習で割り出し、優先的なフォローアップコールの対象としました。