株式会社ALL CONNECT
Wi-FiなどのMVNOや光回線などのFVNOのオリジナルのブランドを展開。通信インフラの販売代理業の知見を生かし、ECサイトの運営や、情報発信メディアを運営。
- 事業内容
- MVNO事業
- マネタイズ
- サブスクリプション型課金
- 課題
- 既存顧客向けのより高度なデータ活用推進
課題
・顧客対応に必要な基本データ管理はできているが、LTV向上に必要なデータ管理はできていなかった ・広告運用のようなPDCAサイクルを既存顧客向けの施策ではできていなかった ・自社開発のデータベースで顧客管理を行っていた為、非定型なデータ分析をする際に他部門への依頼が必要で、タイムリーなデータ活用ができていなかった
成果
・週単位でスコアリング更新→ターゲットリスト化→施策アクションの運用というPDCAサイクルが実現できた ・1日単位でユーザーデータが更新される為、タイムリーなターゲットリストが作成でき、適切なタイミングで効果的なコミュニケーションを実現できた
インタビューイーについて

株式会社ALL CONNECT
(左)OEM・VNOストック事業本部 第一事業部 部長
Mさん
株式会社ALL CONNECT
(右)執行役員 OEM・VNOストック事業本部 本部長
Aさん
仮説を持ったアクションと検証サイクルを実現 既存顧客版のGoogle Analyticsのようなデータ分析体制を構築
既存顧客からの収益拡大にはデータ整備が必要不可欠
— KiZUKAI活用前の課題についてお聞かせください
(Aさん)課題はLTV向上を行うために必要なデータ環境の整備でした。と言いますのも、顧客対応に必要なデータ管理はしておりましたが、LTV向上に必要なデータ管理はあまり行えていない状況でした。 元々、私は広告チームにおり主に新規顧客獲得のためにGoogle広告などを運用しておりました。その際は様々なデータを活用し、広告の最適化を行っておりました。既存顧客からのLTV向上のために同様な取り組みを行いたいと考えましたが、そもそもGoogle広告のようなシステムはなく、データ分析から施策までをほぼマンパワーで回さなければならない状況でした。 広告運用チームのときもデータをフル活用できるようになるまでにはかなりの時間を要したため、今回はどのように進めると最短距離になるのか、とても悩んだことを覚えています。 (Mさん)弊社の顧客管理のデータベースが自社開発のため非定型なデータ分析をしようと思ったらシステム部署に依頼する必要がありました。データは溜まっていますが、スピード感を持ってPDCAを回すといったことはなかなか難しい状態でした。 (Aさん)課題はLTV向上を行うために必要なデータ環境の整備でした。と言いますのも、顧客対応に必要なデータ管理はしておりましたが、LTV向上に必要なデータ管理はあまり行えていない状況でした。 元々、私は広告チームにおり主に新規顧客獲得のためにGoogle広告などを運用しておりました。その際は様々なデータを活用し、広告の最適化を行っておりました。既存顧客からのLTV向上のために同様な取り組みを行いたいと考えましたが、そもそもGoogle広告のようなシステムはなく、データ分析から施策までをほぼマンパワーで回さなければならない状況でした。 広告運用チームのときもデータをフル活用できるようになるまでにはかなりの時間を要したため、今回はどのように進めると最短距離になるのか、とても悩んだことを覚えています。 (Mさん)弊社の顧客管理のデータベースが自社開発のため非定型なデータ分析をしようと思ったらシステム部署に依頼する必要がありました。データは溜まっていますが、スピード感を持ってPDCAを回すといったことはなかなか難しい状態でした。 スクリーン リーダーのサポートを有効にする スクリーン リーダーのサポートを有効にするには、⌘+option+Z を押します。キーボード ショートカットの詳細については、⌘スラッシュ を押します。
既存顧客版のGoogle Analyticsみたいなもの
— KiZUKAIの導入背景についてお聞かせください。
KiZUKAIを初めて知った時は、こんな助け舟みたいなツールがあるんだと思いました。既存顧客管理に特化したGoogle Analyticsと言えばよいでしょうか。これならば新規顧客獲得の広告運用をしていた時のように、既存顧客に対して、正しいタイミングで、正しい情報 を提供するようなコミュニケーションを行えるかもしれないと思えました。
ユーザーの行動データを組み合わせて新しいスコアリングリストにアプローチ
— KiZUKAI活用後の感想・成果をお聞かせください
(Aさん)KiZUKAIの凄いところは、既存顧客の管理は日時での差分管理である、というコンセプトにて設計されているところだと考えています。これにより1日単位でユーザーの変化を追いかけ、それに合わせてターゲットリストを自動更新してくれるのは本当に助かります。 (Mさん)過去には他社さんにデータを渡して1週間くらいかけてデータを分析してもらったことはあったんですが、KiZUKAIではビッグクエリに直接入ってもらい構築できたので、リアルタイムで数字が見えるのは大きかったですね。データも分析して終わりではなくて、KGIやKPIはなんだっていうところから、細かくシミュレーション、レクチャーを頂けたのはとても助かりました。スコアリングが毎週のように更新されて、それをすぐリスト化してコミュニケーションを取りますっていうのは、自分たちだけでやるには人手も足りず、実現は難しかったと思います。 (Aさん)スコアリングリストの可能性はとても感じています。導入して約1年半で色々施策を実行してきました。今後はさらに様々なデータを組み合わせてスコアリングの精度を上げていく 予定です。今後益々、我々の課題解決のためにはKiZUKAIをフル活用していきたいと考えています。

— KiZUKAI導入後のKPI設計の変化についてお聞かせください。
(Aさん)LTV向上のためにはユーザーとの適切なタイミングでのコミュニケーションが必要だと感じています。 これまでは施策を行ったとしても、結構時すでに遅しの場合が多くて。 どのタイミングだとよかったのか?を考えていくと、最終的には天気予報のような予測が必要になってくると考えます。 ユーザーの過去の行動データを使って、ユーザーの未来予測を高い精度で行えるようになると最高だと思っています。やはりそこにスコアリングの価値が出るかと! (Mさん)スコアリングリストを出してコミュニケーションを取った時の伸び方は結構な数でしたので、利用した反応は良かったのかなと思っています。 結果が出なかったとしてもスコアリングした人に対してコミュニケーションを取ってみて、このリストにAのアプローチがダメなのかが分かるだけで全然違います。 今までは漠然とした範囲でしか見れておらず、どれが正しいのか、何が刺さっているのかの判別が分かりづらい状況だったので大きく改善されました。
既存顧客領域で管理、分析、アクションまで一気通貫してやりたい
— 今後のお取り組みやKiZUKAIに期待することがあればお聞かせください。
(Aさん)広告運用と同様に既存顧客に対しても適切な施策をどんどん回していきたいと思っています。管理と分析まではKiZUKAI上にて行えるため、今後はアクション部分 についてもワンストップで行えるようになると嬉しいですね。KiZUKAIには引き続き我々とユーザーを適切につなぐ役割を担って頂けることを期待しています。
本日は貴重なお話をいただきありがとうございました。