流通・小売業の課題解決に役立つ「データ分析の高度化」の進め方　3つの実践例で解説

流通・小売業の課題解決に役立つ「データ分析の高度化」の進め方　3つの実践例で解説

“巣ごもり需要”の高まりやeコマースの市場拡大などで、消費者の購買方法は一気にオンラインへとシフトした。消費者の購買頻度が上がったが、リアル店舗よりも購買定着率は下がる傾向にある。
多くの流通・小売業では、需要予測や在庫管理、サプライチェーンなどの環境変化への対応が困難になっている。また、「カスタマーエクスペリエンス（CX：顧客経験）の最適化」も進める必要がある。それらの課題解決にはデータ分析が必要不可欠だが、従来のマス的な分析手法は非効率であり、十分な効果も期待できない。そのため、「データ分析の高度化」へのニーズが高まっている。
以下の動画では「リゾートホテルの新規顧客獲得」「サブスクリプション型サービスの解約抑制」「携帯電話を販売するECサイトの販促」などの具体例を基に、高度なデータ分析の実践方法を解説。さまざまな分析手法を活用した、パーソナライズされたマーケティング施策の展開イメージも理解できる。