Analyticsサービス一覧（ファイナンシャルアドバイザリー）

高度なアナリティクス環境や大量のデータを一元管理する情報基盤ソリューションなど、常に先進的なソリューションを策定し、ビジネスにおける意思決定までのプロセスの継続的な効率化と高度化に貢献する最善のソリューションをご提供します。

1． カスタマーアナリティクス
2． マーケティング
3． エリア分析
4． 需要予測
5． 最適化
6． Forensic Analytics
7． NLP（自然言語処理）ソリューション
8． KPIの見える化サービス

1．カスタマーアナリティクス

顧客・購買データに基づき先進的アナリティクス技術を活用することで、「顧客接点の見直し」に関する意思決定を支援するサービスです。 業界に精通した専門家とデータ分析の専門家の知見･経験に基づき開発されたツールやモデルを用い、現在まで“活用されていなかった“各種顧客・購買データを有効活用することで、新たな発見へと導きます｡新規顧客獲得や、休眠顧客再活性、離反顧客数低減などへのアプローチに効果的なマーケティング戦略策定を支援し顧客収益の最大化へと導きます。

顧客行動分析
膨大なトランザクションデータから顧客一人一人の購買行動を分析することで、自社が保有する顧客の購買傾向・趣向などの現状把握を行い、クロスセル・アップセルの見込みがある顧客像を推定します。さらに、顧客のロイヤリティー向上に向けたマーケティング施策効果を検証・評価し効果的な施策の立案まで包括的にサポートし利益の最大化を支援します。

顧客生涯価値（Life Time Value「LTV」）分析
LTVとは顧客生涯価値を統合的に計測するための指標で、顧客が取引を継続している期間中に自社に対してどれくらいの利益をもたらしたかを示します。企業は新規顧客獲得に向け、さまざまな施策に投資を行います。そうして獲得した顧客との取引を継続させ、顧客ロイヤルティを向上させることによりアップセル・クロスセルが見込まれ、LTVの向上が期待できます。そのため顧客の購買傾向に基づきLTVを予測し、中長期的に収益の最大化が図れる最適な投資判断を支援します。

顧客セグメンテーション（優良顧客特定 ）
顧客属性情報と購買データから顧客の購買パターンと商品選好傾向を分析し、類似した特徴を持つ顧客のグループ化（セグメンテーション）を行うことで、ターゲットを絞りこみパーソナライズされた施策（レコメンデーション）の企画立案を支援します。

商品分析
自社の取り扱うサービスや製品の購買データを商品マスタ情報などと併せて分析することで、そのサービスや製品の市場または製品カテゴリー内での位置づけを明らかにします。これによりサービスや商品の強みや弱み、また改善点を見いだし売上げ増加や新規顧客獲得につながる施策立案を支援します。

顧客満足度分析（Webアンケート分析）
自社で取り扱う製品やサービスについてWebアンケート調査を行い、顧客の満足度に影響を与える要因の特定や製品やサービスに対する他者への推奨意向向上に向けたアクションを導出します。そのためにアンケートの設計から分析や解釈までを一気通貫して包括的に支援します。

2．マーケティング

カスタマージャーニー設計などの顧客獲得計画に応じた分析や、顧客層把握から顧客獲得施策の立案と効果測定、並びに成果向上にむけた改善まで、一連のPDCAサイクルの効率化・最適化を支援するアナリティクスサービスです。業界に精通した専門家とデータ分析の専門家の知見・経験に基づき開発された手法により、企業内のデータと消費者調査などの外部データを組み合わせ、有用な示唆を提供します。顧客ターゲットを明らかにし、顧客獲得戦略を高度化することでマーケティング投資対効果の向上に導きます。

例）
・医薬品、医療機器メーカー等向けRWD（リアルワールドデータ）解析

・デジタルマーケティング戦略におけるSNS分析

広告効果測定
テレビ、CM、新聞、雑誌、またウェブ媒体などに出稿した広告宣伝に対し、広告を打つ前後でターゲットの意識や感情、行動に、どのような変化があったのかを測ります。広告展開の目的がどの程度達成されたかを定量化し広告効果を最大化するために、測定に用いる指標の検討から測定結果の分析に至るまでを広く支援します。

デジタルマーケティングKPI分析
デジタルマーケティングの効果的な活用には最終ゴール（目的）の設定と目的達成に向けたKPIの設定が重要な鍵となります。「営業・マーケティング活動の効率化」や「費用対効果の向上」などの目的に合わせ、適切なKPIの選択やどのKPIの組み合わせが目的達成の度合いを測るために最適かを明らかにすることでデジタルマーケティングの効果向上に向けた支援をします。

価格分析 
商品の価格は自社の利益に直接的な影響を与える重要な要素です。また消費者にとっては商品の価値や品質を測る指標で、購入の意思決定を左右しますが、消費者に好意的に受け入れられ、かつ自社の利益も見込める最適な価格設定は容易ではありません。そのため価格設定に際し、商品の消費者となるターゲット層を設定し、ターゲット層の人々が商品価格について高い・安いと感じる理由などをアンケート調査で分析することにより顧客理解を重点とした価格の意思決定を支援します。

潜在顧客分析
潜在顧客とは自社の商品やサービスを認知していない顧客層で、存在を知れば購入や利用の可能性がある顧客です。何かきっかけを与えることでニーズを認識させ、認識させたニーズと自社の商品やサービスを紐づける施策や情報を展開していくことで見込み顧客化させることが可能です。見込み顧客になる可能性の高い潜在顧客層や行動特性を明確化することで、潜在顧客への適切なアプローチの選択を可能とし、潜在顧客獲得により自社の商品・サービスを提供できる顧客層を拡大するための支援をします。

ターゲットペルソナの特定
ペルソナとは自社のサービスや製品を購入する典型的なユーザー像で、年齢や性別などの属性で絞り込んだ「ターゲット」に対し、ライフスタイルや趣味嗜好などの定性的な情報を組み込み想定したマーケット上の人物像です。「ペルソナ」を設定しユーザーをより具体化することで、サービスや商品の開発・改善から販売までにおける一連のマーケティング戦略策定の効率化を支援します。

消費者行動分析（アンケート）
消費者の購買行動に何が強く影響を及ぼしているのかについてアンケート調査を実施し、調査結果を分析することで効果的なブランディングやプロモーション活動の策定を支援します。消費者がどのような思考・心理で購買に至ったかの思考プロセスを分析することで、効果的なマーケティング活動の意志決定が可能になります。

3．エリア分析

新規出店や拠点再編・統廃合の検討に際して統計モデルを活用した拠点戦略を支援するアナリティクスサービスです。業界に精通した専門家とデータ分析の専門家の知見・経験に基づき開発されたツールを活用し、企業内のデータと地理情報などの外部データの組合せから得られる統計モデルを用いた新しい分析アプローチで、拠点戦略に関して効果的な意思決定を支援します。

商圏分析
顧客データなどの内部データや統計指標などの外部データを組み合わせて分析することで、自社店舗や出店候補地周辺の市場規模、地域特性、また自社店舗の実勢商圏を把握することを可能とし、出店・販売戦略やプロモーション施策などのマーケティング戦略策定および設備の投資判断を支援します。

拠点統廃合分析
店舗等の拠点統廃合に際し、既存店舗の商圏や各店舗間の商圏の重複度、また商圏の将来ポテンシャルを顧客データや拠点毎の業績等の内部データおよび統計指標などの外部データに基づき分析し、客観的なデータに基づく拠点戦略の意思決定を支援します。

4．需要予測

企業内のデータと外部データを活用し、業界に精通した専門家とデータ分析の専門家の知見・経験に基づき需要予測シミュレーションを提供するアナリティクスサービスです。モデリング・評価・検証を繰り返しながら、分析対象のデータ特性に応じたより精度の高いモデルの構築を進め、予測の精度を向上させ、予測に基づく意思決定の効率化を支援します。

需要予測モデル構築
商品情報、小売情報、在庫・配送情報などの内部データと、人口密度、市場占有率などの外部データを組み合わせることで、将来の需要を予測するモデル構築を行います。各分析対象のデータ特性に応じた精度の高い予測モデルにより、定量的観点に基づく意思決定を支援します。

例）

• 地域の特徴を踏まえたポスト・コロナにおけるタクシー利用の需要予測
  
• 宿泊関連業における新型コロナウイルス感染症の影響を踏まえた宿泊需要予測 第3弾
• 宿泊関連業における新型コロナウイルス感染症の影響を踏まえた宿泊需要予測 第2弾
• 宿泊関連業における新型コロナウイルス感染症の影響を踏まえた宿泊需要予測
• 不動産業界における新型コロナウイルス感染症の影響を踏まえたオフィス賃料の予測
  

売上/コスト予測モデル構築
需要予測モデルの計算結果を応用し、将来の需要に伴って発生する売上高・コストを予測します。精度の高い需要予測モデルをベースにすることで精緻な将来売上高・コストの見積もりを可能とし、定量的観点に基づく財務シミュレーションや利益改善策立案などをワンストップで支援します。

生産スケジュール予測
需要予測モデルを応用して得られた生産量予測結果に基づき、製品の生産スケジュールを予測・計画します。企業内外のデータを活用した精緻な需要予測モデルと、生産体制などのファクターを組み合わせることで、定量・定性的観点に基づいた効率的な生産計画立案を支援します。

故障予測
製造、運輸・物流、情報通信業界などの現場機器に取り付けられたセンサーから得られるデータを活用して、各機器の故障が発生するタイミングを予測します。この故障予測結果を活用することで、まだ使用できる部品を交換する際に発生する余剰コスト抑制の他、想定外の機器の停止による運用計画の遅延・復旧コスト発生の抑制を図り、効率的な管理体制構築を支援します。

5．最適化

ビジネスに関する内部環境要因と外部環境要因のデータを適切に組合せることで、最適化対象のコスト最小化や利益最大化を支援するアナリティクスサービスです。業界に精通した専門家とデータ分析の専門家の知見・経験に基づき、最新の定式化手法を用いて最適化モデルの構築を支援します。

例）
・M&Aにおける最適化の視点

製品ラインナップ最適化
製品の売上や利益率を考慮し、製造コストとの兼ね合いで利益を最大化させる製品ラインナップを選定します。対象製品の現状の生産計画と最適化ラインナップとの乖離を把握することにより、生産計画の見直しを含む経営上の意思決定を支援します。

在庫補充タイミング最適化
適正在庫を維持しつつ配送コストや管理コストなどを最小化させる在庫補充タイミングの策定を最適化アプローチによって支援します。さらに、需要予測シミュレーションを用いてより効率的な適正在庫補充タイミングを最適化する組み合わせを探索し、コストをより最適化する計画策定を支援します。

6．Forensic Analytics

不正調査やコンプライアンスモニタリングの局面において不正調査の専門家とデータ分析の専門家の知見・経験に基づき調査目的に沿ったデータ分析を提供するアナリティクスサービスです。調査対象期間の全データを活用することで、網羅的な調査を可能とし、理論的かつ客観的なデータを活用したアプローチにより第三者への説明力の向上が可能となります。

不正調査
企業の抱えるリスクや不正スキームをベースに、請求書や経費申請などの内部データから不正に関連する可能性が高い疑わしい取引を機械的に抽出しデータ分析を行います。抽出した疑わしい取引を担当者、拠点または取引の時間帯などの複数の観点から客観的に分析・調査し、調査結果の第三者への説明まで包括的に支援します。

7．NLP（自然言語処理）ソリューション

業界に精通した専門家の知見・経験とデータ分析の専門家によるテキストマイニング技術で、企業活動で得られた、あらゆるテキストデータから定量的な分析に基づく意思決定を支援するアナリティクスサービスです。手作業では不可能であった大量のテキストデータを利用し、定量的観点からの示唆出しを自動的に行うことが可能となります。

例
・COVID-19関連研究動向の国際比較

Voice of Customer(「VoC」）
コールログなどの顧客の声のテキストデータから顧客の期待や行動を理解し、施策に繋げることで経営品質の向上や顧客保護・顧客満足度向上を目指すアプローチです。大量のテキストデータに自然言語処理の手法を用いて重要トピックを自動的に抽出し、顧客ニーズや自社の問題点を的確かつタイムリーに把握することで業務効率化、顧客対応の品質向上、製品開発や改善、また解約行動の兆候や評判低下の早期検知を支援します。

特許ライセンシー探索
ライセンスアウト（売却、他者への使用許諾）の候補となる特許の抽出には、自社が有する広範な領域に渡る特許ポートフォリオを整理し、その中で優位性を持つ技術領域を見極めることが重要になります。特許ライセンシー探索では、自社が所有する特許に関する情報を自然言語処理の手法を用いて分類・整理し、出願数や占有率といった指標を用いて分析することで、効率的でスピーディーにライセンスアウトの対象となる特許の絞り込みとライセンシー候補の抽出を支援します。

Tech-Scouting
技術力が鍵となるM&Aや研究開発などの提携先の検討において、特許・論文情報を活用し、対象会社・提携先候補の技術力の評価や重要な研究機関・研究者の探索を支援します。技術力の評価では特許・論文情報の技術名・応用例に基づき技術マップを作成し、業界内や競合他社に対する技術的優位性を検討します。またネットワーク分析を用いて論文間の引用被引用関係などの繋がりを見える化することより、単純な被引用数だけでは見えてこない重要な技術を有している研究機関・研究者を明らかにします。

8．KPIの見える化サービス

業界に精通した専門家とデータ分析の専門家の知見・経験を集結し、ビジネス課題に応じた各種分析を直感的にわかりやすく可視化した分析レポートをクイックに提供するアナリティクスサービスです。データに関する様々な課題に対して目標定義、データ構築、見える化、定着までの一連のデータ活用フロー構築を設計・支援します。どのようにデータに対してKPIを設定し運営するかの体制作りや目標設定の支援に始まり、多種多様なデータを分析可能な状態へと構築・整備し、直観的に分かりやすく可視化することでデータ活用体制の定着化を支援します。

Financial Analytics on Cloud
FinACは、オンライン上のデータ分析業務プラットフォームです。財務データやトランザクションデータなど粒度の異なる複数のデータソースを加工・結合し、各種分析を直観的にわかりやすく可視化することで、重要指標が容易に把握できます。FinAC導入により分析プロセスの効率化が見込まれ、新規システム導入と比較してスピーディーにいつどこからでもオンラインで分析レポートの閲覧が可能となります。