予測分析サービス
日産東京販売ホールディングス株式会社

しかし、それで安穏としているわけではない。「今のカーディーラーの営業は、お客さまにいかに来店していただくかが重要になります。ただし、新しいお客さまは新モデルの発表など、大きなイベントでもない限り、なかなか来店していただけません。そのため、すでに購入していただいた既存のお客さまに来店いただくことがとても重要になります。これまでは、新車の販売と同時に定期点検や車検のメンテナンスサービスを安価に提供してサービス入庫の機会を増やし、車の調子を伺ったり自動車保険を見直したりする中で、見込みのあるお客さまに新車を提案することを意識的に取り組んできました。けれども、どのC/A(カーライフアドバイザー)もお客さまのニーズをつかむのが早くて上手というわけではなく、経験年数などにより、営業のスキルには差があります。
このスキルの差を埋めるために、ディーラー各店舗のC/Aは「WBC(ウィークリービジネスサイクル)」という週間計画を立てて営業活動をしています。この計画に基づく営業活動をより効率化すれば、ニーズに合わせた提案型営業のさらなる強化につながると考えました」(酒井社長)

ディーラー3社にはそれぞれ10数万件から20万件に及ぶ"基盤"のデータがあり、販売管理システムにはほかにも月次の受注データがある。それらの因果関係を毎月分析するわけだ。実際に分析するデータは多種多様であり、それらのデータを蓄積し、その膨大なデータを機械学習で分析することで再現性の高いビジネスルールやパターンを発見していく。その結果を元にして"基盤"の優先順位付けを行い、上位の"基盤"データをターゲットとしてリストアップするという仕組みになっている。

「当初は、分析結果の信憑性に不安がありました。しかし、リストアップした翌月には、実際に何台売れたかがわかります。再現性の高いルールやパターンなどを発見する検証を東京日産と共に半年間繰り返し行いました。（詳細はこちらをクリック） その結果、人手による分析でリストアップした実績に比べ、高確率で受注に結び付くルールやパターンを発見できました。その検証結果に対しご納得いただき、価値をご理解いただけました」(吉丸社長)
この検証結果を受け、日産東京販売ホールディングスは迅速な経営判断により導入を決定した。

「今日、ビッグデータの時代と言われています。データ資産を活用することが世の中の流れであり、それは当社にとっても例外ではありません。グループ内では東京日産が最初に活用を始めましたが、ターゲットが絞られていることで営業活動が効率化され、確率が高いことでC/Aの熱心さも違ってきて、さらに確率が上がっていくという報告を受けています」(酒井社長)

ビッグデータを活用した予測分析サービスで出力したリストを、東京日産では「予測ターゲット」、日産プリンス東京では「優先お宝ターゲット」、日産プリンス西東京では「買いたい見込み客リスト」と呼んでいる。それぞれ呼び名は異なるものの、購入確率が高い重要なお客さまのリストであることに違いはなく、各ディーラーの営業活動に積極的に活用されている。

Point1:インフラ提供
データをすべてお預かりし、保管・蓄積、メンテナンスは弊社が担当します。必要なIT設備をクラウド上にご用意し、煩わしい運用業務からも開放されます。

Point2:蓄積データから新車購入確率の算出
人手では不可能な、データの属性と受注データとの関係を「IBM SPSS Modeler」を使って予測分析。独自モデルにて、お客さま一人ひとりの購入確率を算出します。

Point3:購入確率の高い顧客の予測リストをご提供
毎月、お客さまごとの購入確率を算出し、購入の可能性が高いお客さまだけをリストアップしてご提供いたします。お客様はリストを活用してDMなどのマーケティング活動にご活用いただけます。