── データフォーシーズとはどういう事をする会社ですか？
一言でいうと、マーケティング分野でデータ分析に特化したアウトソーシングをする会社です。社名の「フォーシーズ」は、英語の“Forces(力)”と“Foresees(見通す)”の意味で、『データが企業の将来を見通す力』を引き出す..という思いを込めて命名しました。
── 何のためにデータ分析をするのですか？
1つはマーケティング戦略の為の分析で、もう1つは戦術の為の分析です。戦略というのはマーケティング上ではブランディングと置き換えてもよく、到達目標はブランド資産であると言えます。中長期的にターゲットとするお客様の中にいかに自分たちのブランドを浸透させられるか、というのが一つの大きな目標となります。
ブランドを浸透させるためには3Cという概念が重要です。その中でも最も重要なことが、お客様を知ること、Consumer、CustomerのC。お客様からどう見られているか、自社を知る CompanyのC。競合の中でどう位置づけられているか、Competitor（競争相手）のC。これらマーケティングの３つのCに着目して分析をしています。それをさらにCommunicationに落としこんでいくということで、3CプラスCで全部で合わせて4Cと考えて、データフォーシーズはその4Cにもかけてネーミングしています。
戦略やブランディングを考える際に重要なのはコンセプトを変えない、ということです。自分たちの立ち位置やポジションを確立する為に同じメッセージを伝え続けていく事が重要です。一方で戦術面では臨機応変に、具体的に言うと、相手によって言い方を変えていかなければいけません。3Cの中のConsumerに着目して、そのタイプによってメッセージを変えていく必要があります。購買分析をして、どんな買い方をされている方が次にどんなものが欲しくなるかを見てレコメンドしていく手法がありますが、できれば購買履歴だけではなく心理属性といったところまで踏み込んで消費者の行動タイプ、心理タイプ別にメッセージを用意することがよい戦術ではないかと思います。
このように消費者をいくつかのタイプに分けてアプローチするやり方は、これまで戦略プランニング上は行われていたのですが、実行に移すのは困難でした。例えば「情報に敏感で新しいものに飛びつくアーリーアダプター」が、実際にどこにいるのか、誰なのか、を見つけるのはなかなか難しかったのです。ネットでは、すぐに反応が返ってくるので確かめる事ができるようになりました。ここ２、３年で実績例がだいぶたまってきているのですが、実際に消費者タイプごとに響くメッセージが違っていて、レスポンスに差が出ることが確認できています。戦略仮説は正しかった、と実感しています。
── 具体的に、心理的属性というのはどのように取っていくのでしょうか？
基本的に全員には取れないのですが、統計的アプローチでサンプリングをしてアンケートを取る、といった方法を行っています。それをいかに購買データしかないデータに紐づけていくか、というのがテーマになっていて、これは２、３年前から通販会社様等でもそういった動きが出てきています。
── 日本のダイレクトマーケティングが米国と比べて遅れているところは？
よく『日本はアメリカに比べて10年は遅れている』といわれていますが、なんとなくそういった気はします。その中でもデータマイニングに関して言うと、最近びっくりした事があるのですが、米国のB to Bの会社では分析室、データマイニング室というのがあって、営業マンが担当者のところにルートセールスにいったときに、どの組織のどのクラスの人だと新しい商品を買ってくれやすいとか、そういった分析をわざわざデータマイニングツールを使って大まじめにやっている。もちろんB to Cでは当たり前にやられているし、米国には分析専門の部署が当然のようにどこにでもあります。一方、日本では専門の部署がないところがほとんど。大手のメーカーで一部あるところもありますが、ほとんどないですよね。そういう意味でも遅れていると思います。
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