アナリティクス Analytics

こだわり課題解決につながる分析の実施

アイレップは、課題解決/事業拡大につながる分析を重視しています。テクノロジーの進化にともない、ユーザーとサービスの接点は増加しました。同時に、手に入るデータや活用手法も増え続け、あらゆる場所で収集された多様なデータがマーケティングに活用されています。一方、データやAIはあくまで手段にすぎず、課題解決につながらなければその分析には意味がありません。どのようにデータを施策=課題解決に活かすかが重要であり、アイレップでは徹底して、「結果=課題解決」につながる分析の実施にこだわっています。

  • Artificial Intelligence (人工知能)

解決のポイントデータ分析の目的を明確化し、ツールとデータの活用を支援

デジタル領域の拡大や比重の増加にともない、データの重要性はより一層高まってきました。一方、何から手をつけるべきかわからず、現状をデータで把握できない、データの読み解き方がわからない、といったクライアント企業も散見されます。また、社内要望や危機感から、WEB解析ツール/ダッシュボード/データプラットフォームの導入が先行し、結局使いこなせていないといったケースも多いのではないでしょうか。アイレップでは、事業課題やマーケティング課題にもとづいたデータ分析の目的を再設定し、ツールを導入して終わり、レポーティングのみという状態からの脱却を支援します。

成功の法則現状を把握し、勝ちパターンを発掘

何を根拠に良し悪しを決めるか、成果へのインパクトをどう定義するのかを適切に設計するためには、現状を把握することが重要です。プロモーション全体を可視化した上で、成果に至る必勝パターンを拡大し、負けパターンを改善していくことが成果拡大への近道となります。

独自性・優位性施策実行まで一気通貫で行える体制

アイレップでは、分析の結果を実際に施策へ反映させ、分析で見えた課題を解決につなげることを重視しています。その為に、アイレップはクライアント企業に対し、サービスを横断したチーム体制を構築しています。その結果、分析は施策を前提に、施策は分析を前提に実行することが可能です。

分析と施策実行の往復をワンチームで動くことで、分析結果からのテスト設計、それによるプランニング、実行した結果の検証からさらにプランニングを再考するといったPDCAサイクルを強力かつ高速に回すことを実現しています。

  • Plan(計画)→ Do(実行)→ Check(評価)→ Act(改善)(業務改善)

解決のプロセス継続的な成果拡大の為の4ステップ

アイレップでは、継続的な成果拡大を実現するために、4つのステップでサービス提供をしています。設計して終わりではなく、その後の管理運用を考慮したデータ取得環境整備を行います。お客様の希望する計測要件をもとに、Web解析環境を設計します。サイト全体のコンディションを可視化し、部門ごとの獲得王道シナリオ(集客/コンテンツ)とシーズナリティを把握します。その後、領域ごとに課題を深堀し、施策の目的と次のPDCAのために検証したいことを明確化、評価軸/評価指標を決定します。個別最適の積み重ねにより全体最適を進め、データを根拠とした最適な予算配分で施策運用をします。

データ取得環境整備
正しい数値計測環境
  • 広告パラメータ設計
  • マイクロCV設計
  • ユーザーID取得設計
  • 会員属性取得
  • オフラインデータ繋ぎ込み
現状把握
サイト傾向の把握
  • 獲得の王道シナリオ
  • シーズナリティ
課題発見KPI設計
集客課題
  • 潜在・顕在
  • チャネル最適
サイト内課題
  • UI改善
  • コンテンツ拡充
サービス・商品課題
  • キャンペーン実施
  • 在庫拡充
戦略立案と
運用体制整備
領域拡大のためのPDCA
  • オーディエンス開拓
成果獲得向上のためのPDCA
  • アトリビューション
  • チャネル配分最適自動最適化