アニメ・マンガはどうやってデータをインバウンドに活用すべきなのか？
インバウンド市場が盛り上がる中で、アニメ・マンガがデータをインバウンド集客で活用する事例が増加しています。データ活用におけるアニメ・マンガのプロモーションの成功事例では、インバウンドに関連するデータを、収集し解析することで効果的なインバウンド対策を実施できているようです。
このページでは、アニメ・マンガのデータのインバウンド対策やインバウンド集客における活用について、次の3つの事例を取り上げます。
- アニメ・マンガ×データ活用事例その①：カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社、Tカード会員5,200万人の「顧客プロファイリング」の活用
- アニメ・マンガ×データ活用事例その②：株式会社ゲオ、ビッグデータ分析基盤として「SAP® Predictive Analytics」を導入
- アニメ・マンガ×データ活用事例その③：ブックオフオンライン株式会社AI活用によるチャットボット実証実験
アニメ・マンガのインバウンド対策やインバウンド集客では、データ活用をすることで効率的かつ効果的に施策を行えます。どこの国からのインバウンドが多いのか、消費額が多いのは国籍・年代含めどんな人なのかということは、対策を講じたりターゲットをしぼったりする上で非常に重要です。そして、それはイメージや体感ではわかりません。なんとなく中国人が多いかな、と思っていたら実は最も多いのは韓国人だった、ということもあるでしょう。正しいデータ活用をすることで、最も注力すべきはどこなのかということがわかってきます。体感ではかるよりも正確に、そして効率的に施策を行えます。
ここでは、アニメ・マンガという業界・業種におけるデータ活用のプロモーション事例を紹介していきます。
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カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社、Tカード会員5,200万人の「顧客プロファイリング」の活用
カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社は2013年から、Tカード会員の年齢、性別、大まかな住所に加え、喫煙、ペット、車の有無といった、計151項目の顧客属性データを収集しています。また、ユーザーの志向を、健康志向、スポーツ志向、高級志向など計136項目に分類し、そのデータを収集しています。こうしたデータは、Tカードの利用履歴をもとに、CCC独自のアルゴリズムで推定して数値化されています。カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社は、Tカード会員5,200万人の利用履歴を基に、独自の「顧客プロファイリング」を作成。「顧客プロファイリング」に基づけば、例えば過去にCCCの提携店舗で「牛丼」を買った人の属性、志向データを分析し、「牛丼を買いそうな人」のモデルをつくり出すことができるというもの。この仕組みを利用して、提携企業が牛丼のプロモーションを打ち出したいと考えた時に、”牛丼を買いそうな人”のモデルに合致した顧客がTポイントカードを利用すると、その場で牛丼のクーポンを発券する、といったサービスも実際に提供しています。
「30歳、男性、東京在住」のTカード会員が、TSUTAYAで子ども向けのアニメDVDをレンタルして、通販サイトでベビー用品を購入し、郊外のファミリーレストランでお子様ランチを注文した場合、過去の利用履歴から、この会員は、80％の確率で子どもがいて、78％の確率で自動車を所持している、という様にアルゴリズムが推定し、その推定結果を顧客データとして蓄積していきます。顧客がTカードを利用する頻度が増え、利用履歴がたまるほど、データ分析による推定の精度は高まり、利用者の実態に近づけることができます。
株式会社ゲオ、ビッグデータ分析基盤として「SAP® Predictive Analytics」を導入
株式会社ゲオ、ビッグデータ分析基盤として「SAP® Predictive Analytics」を導入
株式会社ブレインパッドとSAPジャパン株式会社は、株式会社ゲオホールディングスの子会社、株式会社ゲオに、同社の顧客データなどの解析をするビッグデータ分析基盤として「SAP® Predictive Analytics（エスエーピー・プレディクティブ・アナリティクス）」を導入したことを発表しました。ゲオは、DVD、CD、コミックのレンタル、ゲームの中古買取・販売、新品販売などを手がける「ゲオショップ」を全国に約1,200店展開するほか、オンライン宅配レンタル、オンラインショップ、動画ダウンロード、そしてスマホ会員証機能を兼ね備えた「ゲオアプリ」など多彩なチャネルを展開しています。ゲオショップを利用している有効会員数は、2,000万人を超えており、生活者の消費行動が多様化している中、ビッグデータ分析の必要性がありました。
ゲオは、2014年から、スマホ会員証「ゲオアプリ」を基軸としたオムニチャネル・リテイリングを推進しており、さらなるチャネルの一元管理・分析を強化するために、この度ビッグデータ分析の担当部門を設立。本来、高度な統計スキルを持つ人材や経験が必要とされるデータ分析を、分析の一部にソフトウェアを活用することで、データマイニングを自動化するため、SAP Predictive Analyticsを導入に至ったとのこと。
ブックオフオンライン株式会社AI活用によるチャットボット実証実験
ブックオフオンライン株式会社AI活用によるチャットボット実証実験
株式会社NTTデータは、ブックオフオンライン株式会社（のECサイト「BOOK OFF Online」をフィールドとして、2017年7月5日から2017年9月27日までの間、チャットボットによるカスタマー問い合わせ応答サービスの実証実験を実施しました。本実証実験は、コンタクトセンター業務にAI技術を活用することにより、お客さま満足度の向上やオペレーターの生産性向上などへの寄与効果の測定を目的として、ブックオフオンラインの買い取り業務に限定して実施しました。 その結果、これまで買い取りを経験していないスマートフォンユーザーに対する、問い合わせの機会創出の効果などにより、導入前と比較して買い取り申し込み件数が、8.5％増加。
日本最大級のオンライン中古書店を運営しているブックオフオンラインでは、自宅にいながら古本・CDなどを売ることができる宅配買い取りサービス「宅本便」をオンラインサイトで提供しています。同様に提供している購入サービスと比較して、買い取りサービスを初めて利用するというお客さまが多いため、申し込み方法や買い取り基準、集荷方法といった単純な問い合わせが多い状況にありました。近年のコンタクトセンターでは、お客さまとの接点チャネルとして従来の電話やメールだけでなく、チャットなどの新たなコミュニケーションツールへの対応が求められています。そのため、これからのコンタクトセンターには、これらの多様化するツールに柔軟に対応できる環境の整備が必要となります。また、オペレーターにとってはさまざまなツールを意識せずに、一貫性のあるお客さま対応を可能とするために、異なるツール間でも横断的にお客さまデータを蓄積・活用できるシステム面での支援が必要となってきていました。しかし、その一方で、オペレーター負荷の増大や人員増に伴うコストの増加といった問題が生じており、これらの問題を解決するために、AI技術の活用が期待されています。
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