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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。 |
| 開催地 | アルカディア市ヶ谷 （東京都千代田区九段北4-2-25） |
| 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。 |
| 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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