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20140803 株式会社イノヴァストラクチャー紹介資料

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データ解析に基づいた事業開発、マーケティングをサポートする株式会社イノヴァストラクチャーの説明資料です。

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株式会社イノヴァ ストラクチャー

サービス紹介資料

株式会社イノヴァ ストラクチャー

サービス紹介資料

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目次

1. イノヴァ ストラクチャーについて1. 会社概要2. 代表者経歴3. 商品開発事例

2. 御提供サービス1. データ解析に基づいたマーケティングコンサルティング2. データ分析人材の育成

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1-1. 会社概要

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会社名 株式会社イノヴァ ストラクチャー( Innova Structure.Inc)

設立予定 2014 年 6 月 4 日 ( 本格稼働は 8/1 より)所在地 品川区東五反田連絡先 [email protected]

代表者 代表取締役 三好 淳一事業内容 1. データ解析と其れに伴うコンサルティング

2. 事業開発、商品開発コンサルティング3. マーケティングリサーチと其れに伴うコンサルティング4. 講演・人材育成事業5. ソフトウェア開発・販売

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1-2. 代表者経歴

2006 年株式会社インタースコープに入社後、統計解析の基礎を身に着け、国内外大手クライアントの分析課題(セグメント開発、価格弾力性把握、M&Aのためのブランドイメージ把握等)を解決する。

2007 年ヤフーに買収され株式会社ヤフーバリューインサイト所属となる。世界最大手消費財メーカーの需要予測プロジェクトを遂行。また高度な統計解析手法を用いたマーケティングシミュレーションを行えるパッケージソフトの導入を行い社内ベストパフォーマンス賞受賞。

2010 年マクロミルにより買収される。世界初の POSデータと調査データを融合させたマーケティングシミュレーターを起案・上市。その後、スキャン POSデータを扱う QPR事業部に所属、日経リサーチと共同で新商品を開発する責任者となり、飲料食品市場の動向を把握できるレポートサービスをリリース。学習院マネジメントスクールにて講演活動をおこなう。2012 年より市場推計データベース事業を立ち上げる。事業計画作成、商品設計、営業、システム設計、サービスの運用と全業務に携わる。2014 年 4月正式リリース。 7月末退社。

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1-3. 商品開発事例

直感的操作が可能なマーケティングシミュレーター模擬購入実験データより、商品属性や価格を変化させるとシェアを

推計

クライアント 耐久財、消費財、サービス財メーカー

主な使用用途 商品属性、価格決め開発期間 半年役割 起案者・責任者

株式会社マクロミル HP より

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1-3. 商品開発事例

飲料・食品市場における市場推計データベースサービスASP形式で自由自在にマーケティングデータを集計クライアント 消費財メーカー

主な使用用途 市場把握、自社、競合把握

開発期間 2年間

役割 立上げメンバー、商品設計責任者

株式会社マクロミル HP より

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2-1. データ解析に基づいたマーケティングコンサルティング

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現状収益 ● ◆売上 億円、利益 億円KPI 6約 万人の会員

現状 課題 施策案

市場 4000約 億円。市場全体は減少傾●●向だが、ネット は成長。 勤労世帯による市場規模の減少 ●●サービス認知向上による成

長促進

自社 増資をされ成長に向け投資が可能 投資対効果に見合った成長

競合 CVSリアル店舗、宅配店舗、 大手の参入、他社の模倣、競争激化 M&A早期にシェアを獲得する。 。

セグメンテーション、ターゲティング

20 30 DINKS代~ 代の 、子育て中主婦、サラリーマン

ポジショニング●●早く、好きな時間に ができ

る。品質がよい。メジャーである。スマートな。

●●「 なら」のポジショニング強化。 SEOプロモーションの強化。 。

Product 使いやすいシステム。利便性。 品質の向上。ターゲットの細やかなニーズに合うサービス品質の向上。圧倒的なスピード。

Price Middle High~ 市場が成長するに従い、価格競争が激しくなる

価格競争に耐えられる様、コスト構造の見直し。規模の経済がきく様事業の成長を早める。高品質の維持。新しい価値の創出。

Promotion WEB、各種メディアへの露出認知の向上、純粋想起の向上、予算を抑えた上での会員数の増加

ターゲットの媒体をピンポイントで狙う効率的なプロモーション。

Place WEB全国対応、 で完結 拠点の確立?

People ベクトルが同じ強固な 成長にあわせた人材採用、組織構築

Process ポータル、検品、納品機能の管理 システムの効率化?

PhyscalEvidence プライバシーポリシーの設定。 認知率の低さ、セキュリティ ブランド価値の向上、セキュリティ強化、上場

7P

STP

C3

事業

目標● ● ◆年後、売上 億円、利益 億円、上場● 100 ◇ %年後会員数 万人、アクティブ率

1. ディスカッションをしつつ、課題整理(下記簡易例)を致します。

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2. 課題を要因分解し、それに対する施策の ROI を推定

  プライオリティをつけます。

利益増加

売上増加

会員数増加

新規会員増加

認知率向上 効率的なプロモーション

トライアル率向上 初回特典

休眠顧客減少 休眠理由の把握

再利用プロモーション

商品の改善

リピート率向上

プレミアム会員増加

プレミアム会員特徴把握

顧客満足度向上 CS 調査 商品の改善

単価 UP

1 人あたり発注量増加

ターゲットのニーズ把握

商品ラインナップ増加

コスト削減

固定費 チャネルの最適化 拠点の最適化

変動費 シフトの最適化

日、時間単位での需要予測

シフトのシステム化

2-1. データ解析に基づいたマーケティングコンサルティング

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データ解析イメージ(例)

2-1. データ解析に基づいたマーケティングコンサルティング

目的:プロモーションの効率化手法:広告接触でトライアル率を予測する回帰分析効果:この例だと 5 回以上の広告接触しても変わらないため、4かい程度広告接触する様プランニングすればよい広告接触回数

トライアル率

認知率

GRP

タレント A

タレント B

タレント C

目的: TV出稿の見積もり手法: GRP と認知率よりシミュレーション効果:認知者からトライアル者の歩留まり率から逆算して、必要な認知者数を推計。必要な GRP を求める。

大量発注度

週末発注度

深夜利用度

品質重視度

オプション利用度

0

2

4

6

利用履歴セグメント

大量発注層 週末利用層品質重視層

目的:セグメント別施策の実行手法:利用履歴から主成分分析、クラスタ分析等により利用パターンによるセグメント作成。効果:セグメント別に違うニーズを持っており、セグメント別施策をおこなうことでリピート率や口コミが広がりやすくなる。

●●な

◇◇な ▽▽

×× な

目的:ブランドポジショニング確認。手法:イメージ調査と利用時の重視点調査。効果:消費者が求めているベネフィトを提供できているかの確認

ブランドA

ブランドBブランド

C

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人材育成のパターン1. 運用者育成

1. 統計ソフト、b Iツール導入によりデータ解析業務の定型化。2. 定型作業のマニュアル化、運用者の育成

2. アナリスト、データサイエンティスト育成1. 事業課題からデータ解析をおこなうプロセスを OJT で教授2. データ解析手法を一通り講習で教授。3. 御社事業課題とデータ解析手法の対応MAP の作成。講習会の実施。

御社データを用いた統計学、データマイニングについて講習会例1. 実務における統計学、データマイニング2. 分布(平均値、中央値、ばらつき)3. クロス集計、グラフ化4. 因果関係、予測の手法:相関、回帰分析5. 分類の手法:クラスタ分析6. 情報縮約の手法:因子分析、主成分分析7. 直感的に因果関係の整理ができる手法:決定木

ツールの使用方法 R(導入は無料)※プログラミングスキルがある程度必要 SPSS Modeler(導入に 2百万円程度) 

2-2. データ解析人材の育成

IBM   Modeler