売上520億円を達成した「永久不滅.com」のビッグデータ分析術

、仮説検証のPDCAサイクルを迅速に行う必要がある。

分散化されていた4つのデータを統合したビッグデータ基盤を、「QlikView」による分析で的確な評価を行い、素早く仮説検証サイクルを回す。これが、クレディセゾンが売上520億円を達成できた要因である。

○クレディセゾンによる仮説検証の実例

講演では、実際に「永久不滅.com」が行っている仮説検証の実例について、具体的な数値を用いた解説が行われた。その中の一つが、顧客ポートフォリオの作成によるユーザー層の分析である。

会員には、ライトユーザー層とヘビーユーザー層がいる。だが以前は、「それぞれの人数がどれくらいで、どれくらいの頻度で商品を購入しているのか、その定量的な数値を把握していませんでした。そのため、分析しても適切な評価が得られず、効果的な仮説検証サイクルを回すことができなかったのです」(白又氏)

現在では、顧客の利用状況を「在籍期間(初回から直近までの購入期間)」「離脱期間(最終購入日からの未利用期間)」「購入金額(1年間の利用金額)」の3軸について、「QlikView」で分析している。

その結果、初回購入から2回目購入までの期間が、どのくらいであればリピート会員になるのか、未利用期間がどれくらい続けば離脱会員となるのか、利用金額が年間いくらを超えればリピート会員になるのか、その傾向が明確に見えるようになってきた。