返品
大規模小売店は、実店舗やオンライン販売、ソーシャルメディアチャネルからの詳細な販売関連の情報を保持している。ビッグデータの収集とレポートのおかげでこれらの小売店は効果的な営業を行い、売上を伸ばすことができている。しかし倉庫では、商品の問題に起因する返品が山積みになり、利益をむしばむことになる。返品処理は面倒で時間がかかる。顧客にとっても倉庫にとっても返品は悪夢と言える。そして、返品がスムーズに処理されなかった回数は行き当たりばったりに報告され、そうした返品処理に不満を持った個々のコンシューマーが会社にどのようなイメージを抱くようになるのかと関連付けられることはない。ある日、営業担当者が新製品のプロモーションで顧客に電話をかけたと考えてほしい。その際、顧客から「この製品を1度使ってみたけれど、使い物にならなかった。しかも、返品してお金が返ってくるのに6カ月もかかった。あなたの会社の製品はもう使わない」と言われるのだ。営業担当者は「えぇっ！？どうしてそんな状況になったんだろう？」と思うはずだ。
要するに、ビッグデータによって「全方位」的な観点からの顧客理解が可能になってはいるものの、多くの企業はいまだにその道の半ばにいる。過去2年において、企業は顧客をよりよく把握するために、IoTや社外のさまざまな形態のデータを社内システムに取り込むという目標に向けて大きく歩を進めてきた。しかし、顧客を全方位的な観点から理解するうえで必要となる、倉庫やコールセンター、カードサービス部門といったバックオフィスの価値を高め、社内でじっくりと時間、労力、コストをかけてこういったシステムをカスタマーインテリジェンスに結びつけていくという作業は、現時点でまだ残されている。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
