事業部門との協業紹介！～データ分析から施策案整理までをご支援～

こんにちは！ANAグループのOrbitics株式会社です。

データ分析実務者としてSQL/Pythonを用いたデータ分析業務を主に担当しておりますが、今回は日々行っているOrbiticsのデータ分析業務の一部を皆様にご紹介します！

この記事を通じて、「Orbiticsではただデータを出して終わりでなく、事業部門を巻き込み、その後のビジネスへの活用まで支援する」ことを大切にしていることが読者のみなさまにお伝えできたら嬉しいです。

背景・課題

ANAグループの全日空商事株式会社とその子会社であるANA FESTA株式会社では、国内24のANA就航空港で、各地の名産品や飛行機グッズ・旅行カバンなどを販売する「ギフトショップ」や、スピーディーにお食事を提供する「フードショップ」を展開しています。（ANA FESTA HP）

ANA FESTA事業では、これまでも空港内店舗の利用傾向やエアの利用傾向といったデータから、顧客ニーズの理解を深め、利用者様の利便性を向上するとともに、来店者数・売上金額の向上を目的とした店舗運営・販促施策の改善活動を行っているのですが、新型コロナ禍からの回復も踏まえ、改めて顧客分析を進めることを、ANA グループのマーケティング顧客分析を行う弊社が支援することとなりました。

取り組みご紹介！

今回の分析支援での私自身の担当した業務として、過去資料を踏襲したデータ集計だけではなく、事業担当の皆さんと合同でのワークショップへの参加や、販促キャンペーンに対してどのセグメントで反応があったかといった深堀分析まで挑戦できました。

①、顧客セグメント分け、セグメントごとの特徴をデータから読み解いた分析示唆の提示

今回は航空の利用実績、FESTA店舗の利用傾向から、顧客セグメントを分け、セグメントごとの特徴をデータから読み解きました。
セグメント分けに用いた2つの指標の他に、マイルの積算/償還やAMCアプリの利用頻度、AIエンジン（機械学習予測モデル）を使った搭乗目的予測スコアデータなど、様々な顧客データを紐づけ、顧客セグメントをより深く理解していきました。

 ②、①の結果をもとに打ち手の洗い出し！

最後に、洗い出した打ち手の中でよかったと思うものに全員で投票し、セグメントに対応する打ち手を整理し、具体的なアクションプランの検討につなげられるところまでチームとして提案できました。

学び

この活動を通して、個人的に下記の2点の学びがありました！

①仮説検証サイクルを素早く、正確に回せるかでアウトプットの厚みも変わること

今回、基本的な売上や搭乗履歴の他にも、様々なサービスのマイル積算・償還実績、アプリとのデジタル行動履歴、AIエンジン予測スコアといったANAグループのさまざまなデータスピード感を持って紐づけることができ、
充実したレポートを提供することができました。
分析実務者として、仮説を持ったうえでデータにより検証する重要性を学びました。

②ワークショップ形式で「データからどんな施策が考えられるか」を議論することで、出して終わりでなく活用イメージまでもっていただけたこと

ワークショップでは分析実務者も含め全員が議論することで、データに基づいた施策案を事業担当の方と共に作り上げることができました。
データを活用していただくためにも、事業担当の方と共にアイデアを出すことの重要性を学びました。

実際に店舗に行ってきました！

分析を進めるなかで、自身も実際にFESTA店舗を訪問し、お客様のリアルな行動を観察してみました。
店舗を見に行くと、購買こそしていないが、陳列された飛行機の模型や腕時計などを見るために、店内を巡回するお客様も多くいるという驚きがありました。

データサイエンティストとしては、データベースに入っている購買履歴のデータをメインに分析示唆を考えがちなところもありますが、実際に店舗を見にいくことで知ることができた顧客インサイトは、打ち手の示唆を考えたり、事業担当のみなさんとワークショップを通じてお話したりするなかで、とても役に立ちました。

購買には至っていないお客様の行動からも顧客理解を深めるための重要な示唆が得られることを実感しました。

最後に

Orbiticsでは今回の記事で取り上げたANA FESTAの顧客分析以外にもANAグループの様々な事業の顧客分析を行っているので、他事業の分析を担当した際にも、今回の学びを活かし、より"ビジネス活用につながる"分析示唆を提供していけるようにしたいと思っています。

Orbiticsの魅力についての記事もぜひご覧ください。
また次回のBlogもお楽しみに！

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