■概要
マーケティングの重要性が益々高まっています。業種のボーダレス化が進み、マーケターのみならず、様々なビジネスパーソンに「マーケティング的な思考」が求められています。勘や経験ではなく、具体的なデータに基づいたアプローチが必要とされる時代です。
また、市場や生活のデジタル化によって、その方法論は実に多様です。基礎の基礎からマーケティングを学びたい、デジタル時代の新手法を知りたい、効果的なマーケティングを行いたい、企業の最新事例を知りたい、顧客との関係性を強化したい、など様々な課題に取り組んでゆきます。
課題解決には、様々なテーマ設定が考えらますが、今年度は次の３テーマを設定します。
(1) ＣＲＭ研究会 （リーダー：逸見光次郎）
(2) マーケティングシステム活用研究会（リーダー：石田麻琴）
(3) AI・データ活用のためのコンプライアンス研究会（リーダー：佐藤市雄）
３研究会は、それぞれのリーダーが主宰し、それぞれに開催します。開催日は重なっておりませんので、３研究会への複数参加も可能です。どの研究会に参加するか、本グループのキックオフを次の日程で開催しますので、そこでご決定ください。
日時： 2019年6月6日（木）17:45～19:45
場所： 日本テラデータ（六本木）
CRMにおけるデータの活用は、例えばカタログ通販企業の場合、すべての受注において、個人IDと商品カテゴリ&コードが紐づいています。ここから様々な分析が出来ます。過去の年次売上を、顧客のRFMで割ると、例えば入会年次と年間購買額を見ることで、長く利用している入会年次の古い顧客ほど、単年購買額も経年購買額も高く、利益貢献が高いロイヤリティの高い顧客であることがわかります。またそのロイヤリティの高い顧客群の経年購買カテゴリを見て、メイン購買カテゴリとサブ購買カテゴリを見いだし、同様の購買行動をしている年次の浅い顧客に、的確なリコメンドを行うことで、次の世代の高いロイヤリティ顧客群を作ることが出来ます。同様の事は店舗をもつ小売業にもあてはまります。昔は分解できなかった客数が、ポイントカードやITの進化により、新規/既存に分解できるようになりました。レジ通過客数の5、6割が見えたら仮説が立てられます。いままでの商品と売り上げ重視から、顧客と利益(販促費用対効果)に変わるタイミングなのです。しかしながらまだこの変化に気づかない経営者が多いのです。 本研究会では、先端事例の事例研究や、マーケティング担当者との討議を通して、新時代の「マーケティング」を探ります。
■リーダー（L)とサブリーダー(S)
L：逸見光次郎（オムニチャネルコンサルタント）
S：星 祐輝 （三越伊勢丹ホールディングス）
S：武藤 奈緒子（みずほ銀行）
■参加者
・基礎の基礎からマーケティングを学びたい
・デジタル時代の新手法を知りたい
・効果的なマーケティングを行いたい
・企業の最新事例を知りたい
・顧客との関係性を強化したい 方など
■開催頻度
・全５回（7月、9月、10月、11月、1月、2月を予定）
■難易度
初級～中級
■アウトプット
調整中
昨年度、本研究会は、マーケティングオートメーション（MA）ツールを実際に用いて、JDMCのマーケティング実証実験を行いました。その実践から生まれた成果や課題を整理して、更にブラッシュアップしたマーケティング手法を構想します。また、見込み客データをのMAツールでの実践活用を発展させ、マーケティングリサーチなど、幅広くマーケティングに必要なデータ収集と活用を実現するための手法を体系化します。
「前期の整理」と「次の構想」を体系化し、「マーケティング実践プログラム」を作成します。これは、マーケティングを展開するために必須となる知識と実践を集約した「座学＋ワークショップ」で、今秋に青山学院大学での授業で扱われることが予定されています。
■リーダー（L)とサブリーダー(S)
L：石田麻琴（ECマーケティング人財育成）
S：加藤 健一郎（デロイト トーマツ）
S：堀 雄介（東京商工リサーチ）
S：仲谷 靖洋（アシスト）
■参加者
マーケティングシステムを運用する方、マーケティングシステムの運用について教える立場にある方（なる可能性がある方）、マーケター。
■開催頻度
・開催は5月下旬からスタート。企画会議と研究会の2本を走らせる。企画委員会は開いた場とし、情報のキャッチアップにも活用。
・5月～9月までは企画会議と研究会を走らせる。
・青学授業がある10月～12月は企画会議と授業の2本立て。
・1月～2月で実践プログラムのFBをおこなう。1月～2月は企画会議と研究会の2本立て。
■難易度
初級～中級
■アウトプット
「マーケティング実践プログラム」（座学とワークショップ）の作成
AI・データ活用が更に企業活動で重要になっていく中で、活用を促進していくために、セキュリティやコンプライアンス、個人情報保護が社内規定や、社外との契約を厳格に取り扱っていく必要があります。誤ったデータの取扱をすることは経営における大きなリスクに繋がります。データを戦略的に収集し、適切に管理されてすることで活用が本格化させることができます。そのための契約、コンプライアンス、個人情報保護についての実務対応を検討し、データの活用、オープンデータの利用、データエクスチェンジを企業として戦略的に活用できる基礎となる研究を実施します。
■リーダー（L)とサブリーダー(S)
L：佐藤市雄（SBIホールディングス）
S：神嶌 潔 (マクニカネットワークス)
S：安井 秀一(日本電気)
S：野口 泰史(エプソン販売)
■参加者
AI・データの利活用、外部データ活用、データエクスチェンジを初めようとする方、推進中、実施中の方
AI・データの利活用、外部データ活用、データエクスチェンジに興味がある、重要だと考える方
AI・データについての契約・コンプライアンス・個人情報保護に悩んでいる実務者、法務担当者
AI・データについての契約・コンプライアンス・個人情報保護について一緒に研究いただける弁護士、法務関係者
■開催頻度
年８回程度。(1) ＣＲＭ研究会、(2) マーケティングシステム活用研究会と重ならないよう設定。
■難易度
初級～中級
※ご参考
【適用分野】
（ ）1.データマネジメント概念
（〇）2.データマネジメント実践
（〇）3.データガバナンス概念
（〇）4.データマネジメント人材
（〇）5.データマネジメント勉強会
（ ）6.その他
【ITキーワード】
（ ）1.アプリケーション統合
（〇）2.データ統合
（〇）3.ビッグデータ分析もしくはBI基盤構築
（ ）4.ナレッジ共有の基盤整備
（ ）5.業務システムの整備
（〇）6.データの流れの整理
（ ）7.データモデリング
（〇）8.データクレンジング
（〇）9.データ辞書の整備
（〇）10.マスタデータ管理（MDM）
（〇）11.情報分析・活用支援組織の設立
（〇）12.データ管理（データクレンジング等含む）組織の設立
（〇）13.データサイエンティスト組織の設立
（〇）14.ソーシャルデータの収集およびビジネス活用
（〇）15.マシンセンシングデータ（IoT)の収集およびビジネス活用
（〇）16.人工知能（AI）のビジネス活用
（ ）17.MA（マーケティングオートメーション）のビジネス活用
（〇）18.その他（契約、コンプライアンス、個人情報保護）
【ビジネス要素、技術要素】
コンプライアンス