エンタメでのデータ活用
物販予測や、SNSアカウント分析、キャンペーン分析など
様々な領域でCollectroで収集したデータが活用されています
エンタメ領域はデジタルとの親和性が高く比較的データの取得が容易です。また、消費者ニーズの変化が早いことが特徴で、データの活用が効果的な領域でもあります。特に、SNSデータがマーケティングや経営において重要であり、具体的にはIP物販予測によるキャッシュフロー改善や、キャンペーン分析によるマーケティング投資ROIの向上などにおいてCollectroが活用されています。
Usage example 01 IP物販予測
Collectroを活用し、IPの各種データを元にSNSや検索、他大量の市場データを集めるスキームを構築。これらの収集データを活用して商材選定や生産量の予測を高精度かつスピーディに行うことが可能となりました。
結果、廃棄や売り切れなどの機会損失を大幅に削減することに成功。
Usage example 02 SNSフォロワー分析
Collectroの導入により、SNSデータの定期取得と可視化が実現。具体的にはサービス公式アカウントのフォロワー像の定常的な把握を実現。
これにより、プロダクト改修 / 施策実施による定性意見の抽出が容易になり事業改善の効果的なサイクルを回すことが可能になりました。
小売でのデータ活用
新商品・新ブランド企画・ブランディング効果の可視化など
様々な領域でCollectroで収集したデータが活用されています
小売の保有するPOSデータ/ ID-POSデータ/ ECデータなど自社データが、CRM、プロモーション効果の投資対効果を計測する統計モデリングなどにこれまで活用されてきました。
これらに加え、SNSや検索データなど消費者のニーズを記録したデータやECモール内の商品情報などの外部データが、商品・ブランド開発やブランディングの効果計測に活用されております。
Usage example 03 新商品企画
ECモールの商品情報 (価格や商品概要) を活用して、市場に流通している商品の訴求軸を分析しデータベース化。市場に受け入れられている訴求因子を定量的に把握することを可能にしました。
市場を俯瞰することにより、市場のトレンドに追従しながら、再現性高く新ブランドや新商品の企画をデータドリブンに実行できる体制が整備されました。
Usage example 04 ブランディング効果の可視化
自社ECデータや社内調査データ、SNSやYahoo!検索など離散している自社ブランドに関する多様なデータをダッシュボードに集約しブランドの状況を俯瞰的にモニタリングすることを可能にしました。
多様な視点から複合的にブランドの状況を把握することにより今求められているブランディング施策が見える化されました。
