テスコ銀行におけるビッグデータの戦略的活用 |
受講区分 | 会場 |
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開催日時 | 2012-06-29(金) 13:30~16:30 |
講師 |
経営企画研究所 代表 丹羽 哲夫 氏 1971年関西大学法学部卒。長銀総合研究所 主席研究員を経て現在経営企画研究所代表。建設省、通産省の委員会委員歴任。著書として「図解でわかるMBO」、「持株会社がわかる本」、「経営計画の立て方・つくり方」、「経営企画部」など多数。専門分野は戦略経営・新事業開発・流通革新。 |
概要 | 銀行・保険・証券などのリテール部門は、激しい競争を勝ち抜く方法を常に模索している。最近では、既存の販促手法に限界を感じ、膨大な金融データというビックデータを活用した顧客行動分析が注目されている。海外金融機関での成功事例を生み出したEBM(イべント・べースト・マーケティング)が注目されているが、有効に活用できる基盤は、各金融機関に必ずしも確立できていない。その主因は、CRM(カスタマー・リレーションシップ・マネジメント)の不十分な活用水準である。しかし、CRMを効果的に使いこなし、流通系銀行としての成功事例をつくったテスコ銀行(イギリス)がある。この成功の要因分析を踏まえて、顧客の金融データと取引データを分析し活用する要諦をみていく。金融機関各社のリテール事業戦略に取り入れられる内容である。 |
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セミナー詳細 |
1.膨大な顧客行動データの注目理由 (1)既存調査手法の限界 (2)顧客の定義とセグメントの重要性 (3)顧客セグメント抽出の各種マーケティング手法と長所・短所 (4)確実な顧客行動データ (5)難しい顧客行動の意味情報把握 2.苦闘する日本企業 (1)EBMの成功事例に魅了される (2)浮き彫りになる多くの課題 (3)CRMも使いこなせた金融機関は少ない (4)何が原因なのか 3.成功したテスコ銀行 (1)解明の手掛かりとなる流通系銀行 (2)テスコ銀行の成長の軌跡 (3)ポイントカードが出発点 (4)試行錯誤の顧客セグメント (5)購買データの独自分析で効果 (6)購買データと金融データの連結に成功し銀行に参入 4.意味情報把握の鍵=商品DNA (1)分析力をもつ黒子の存在 (2)明確な顧客戦略とセグメント (3)蓄積データのボリュームも重要 (4)分析の前に仮説設定 (5)独自の商品DNAを開発 5.銀行での活用 (1)日本の銀行の事例 (2)テスコ銀行を研究しCRMの進化を図る企業 (3)分析対象の顧客分類 (4)金融商品別DNA (5)活用の前提 (6)顧客行動情報の意味情報転換 6.保険への応用 (1)保険会社での不十分な顧客セグメント (2)銀行窓口が伸びる理由 (3)欠けている保険商品DNA (4)営業職員や代理店との連携 7.証券への応用 (1)ネットで売れにくい投資信託 (2)対面かネットかの問題以前 (3)顧客戦略の明確化 (4)顧客セグメントの分析 (5)投資信託DNA (6)店頭相談員や外務員との連携 8.質 疑 応 答 ※ 録音・ビデオ撮影・PCの使用等はご遠慮下さい |
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