ROI事件ファイル No.315｜『MDF社の見えない顧客』

第一章:データという幻想——数字はあるが、見えない

KoikeのLOGIC事件が解決した翌週、今度は東京からアウトソーシング企業の顧客分析に関する相談が届いた。第二十六巻「再現性の追求」の第315話は、バラバラのデータを統合し、強みと弱みを正直に見つめる物語である。

「探偵、我々には顧客データがあります。ECサイト、コールセンター、店舗……それぞれに膨大なデータがあります。しかし、統合されていません。『どの顧客が一番価値があるのか』『なぜリピートしないのか』が分かりません。データはあるのに、何も見えないのです」

MDF Solutions社 のマーケティング部長、港区出身の藤田美咲は困惑を隠せずにベイカー街221Bを訪れた。彼女の手には、3つのシステムから出力された顧客データの束と、それとは対照的に「分析不能」と記された経営会議の資料が握られていた。

「我々は東京で企業向けのアウトソーシングサービスを提供しています。コールセンター運営、データ入力、事務代行……様々な業務を請け負っています。そして、自社でもオンラインショップを運営しています。文具、オフィス用品を販売しています」

MDF社の顧客データ分断: - 設立:2010年(BPOサービス) - 年間売上:28億円(うちオンラインショップ6億円) - 顧客数:EC 18,000人、コールセンター経由 5,000人、店舗 2,000人 - データ管理:3つのシステムで別々に管理 - 問題:顧客の全体像が見えず、リピート施策が打てない

藤田の声には深い焦りがあった。

「問題は、同じ顧客が複数のチャネルで購入しているのに、それが分からないことです。ECで購入した顧客が、コールセンター経由でも購入しているかもしれません。でも、システムが別々なので、紐付けられません。顧客ID、メールアドレス、電話番号……どれも統一されていないのです」

典型的なデータ分断の例:

顧客Aさん(実在する同一人物):

ECサイトでの記録: - 顧客ID:EC-10234 - 名前:佐藤花子 - メールアドレス:hanako.sato@example.com - 購入履歴:文具セット(2,800円、半年前) - リピート:なし

コールセンターでの記録: - 顧客ID:CC-5678 - 名前:サトウハナコ - 電話番号:090-1234-5678 - 問い合わせ:「EC注文の配送遅延」 - 購入履歴:記録なし(ECの情報が見えない)

店舗での記録: - 顧客ID:ST-9012 - 名前:佐藤 花子 - 購入履歴:ノート3冊(1,200円、先週)

3つのシステムに同じ人が別人として記録されている

藤田は深くため息をついた。

「Aさんは実は優良顧客かもしれません。EC、コールセンター、店舗で合計4,000円購入しています。でも、我々のシステムでは『ECで一度だけ買った人』にしか見えません。リピート施策の対象外です。このような顧客が、何人いるのか……」

第二章:分断という盲点——強みが見えない理由

「藤田さん、現在、顧客分析はどのように行われていますか?」

私の問いに、藤田は答えた。

「各部門が個別に分析しています。EC部門は『EC顧客の購入履歴』を分析。コールセンター部門は『問い合わせ内容』を分析。店舗部門は『来店頻度』を分析。でも、横断的な分析はできません。統合する予算も時間もありません」

現在のアプローチ(部門別分析型): - 分析:各部門が独立して実施 - 問題:顧客の全体像が見えない - 結果:強みも弱みも把握できない

私は自社の現状を正直に見つめる重要性を説いた。

「強みを活かすには、まず弱点を知る必要があります。SWOT分析——Strength、Weakness、Opportunity、Threat。内部と外部、良いことと悪いこと。この4象限で現状を整理すれば、打つべき手が見えてきます」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「強みを語る前に、弱みを直視せよ。SWOTで現実を四角に切れ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「見える化とは、現実と理想の間に橋を架けること。弱みを認めることが、第一歩だ」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「SWOTは現状把握の技術。Strength・Weakness・Opportunity・Threatの4象限で、戦略の起点を見出せ」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「SWOTフレームワーク」を展開した。

SWOTの4象限:

内部要因:
- Strength(強み):自社の優位性
- Weakness(弱み):自社の課題

外部要因:
- Opportunity(機会):外部の好機
- Threat(脅威):外部のリスク

「藤田さん、MDF社の現状を、SWOTで整理しましょう」

第三章:四角という鏡——正直な現状把握から始まる

Phase 1:SWOT分析ワークショップ(1週間)

経営陣、各部門長20名を集め、SWOTワークショップを実施した。

ルール: - 各自が付箋に「強み」「弱み」「機会」「脅威」を書き出す - ホワイトボードに貼り、グルーピング - 重複を統合し、優先順位をつける

Strength(強み):

1. 豊富な顧客履歴データ(記載数:15人)
2. EC:18,000人、コールセンター:5,000人、店舗:2,000人

3. 過去5年分の購入履歴、問い合わせ履歴

4. 複数チャネルでの顧客接点(12人)

5. EC、コールセンター、店舗の3チャネル

6. 顧客との接触頻度が高い

7. BPO事業のノウハウ(10人)

8. データ処理、分析の技術力がある

9. 他社のデータ分析を支援してきた実績

10. 顧客の信頼(8人)

11. 問い合わせ対応の評価が高い(満足度4.2/5)

Weakness(弱み):

1. システム間の連携不足(記載数:18人)
2. EC、コールセンター、店舗のデータが統合されていない

3. 同一顧客を識別できない

4. KPIが部門ごとに異なる(14人)

5. EC:売上、コールセンター:対応件数、店舗:来店数

6. 全社での成果比較ができない

7. リピート顧客の分析が属人化(11人)

8. 担当者の経験と勘に依存

9. データドリブンな判断ができない

10. どこから改善すべきか不明瞭(9人)

11. 改善の優先順位がつけられない

藤田は深く頷いた。

「『システム間の連携不足』が一番の弱みですね。18人が指摘しています」

Opportunity(機会):

1. データドリブン施策の実現余地(記載数:12人)
2. 業界全体でデータ活用が進んでいる

3. BI導入で差別化できる

4. オムニチャネル戦略の可能性(10人)

5. EC、コールセンター、店舗を統合すれば、顧客体験が向上

6. クロスセル・アップセルの機会

7. 競合の遅れ(8人)

8. 同業他社もデータ統合ができていない
9. 先行すれば優位に立てる

Threat(脅威):

1. 顧客離脱の加速(記載数:11人)
2. リピート率が低下傾向(前年比-8%)

3. 競合のEC強化により、顧客流出

4. データ分析人材の不足(9人)

5. 社内にデータサイエンティストがいない
6. 外部に依頼するとコストが高い

Phase 2:SWOT分析の統合と優先順位付け(3日間)

4象限を統合し、戦略を導出した。

クロスSWOT分析:

【強み × 機会】
- 豊富なデータ × データドリブン施策
  → データ統合とBI導入で、オムニチャネル戦略を実現

【強み × 脅威】
- 複数チャネル × 顧客離脱
  → チャネル間の顧客を可視化し、リピート施策を強化

【弱み × 機会】
- システム連携不足 × オムニチャネル
  → システム統合が最優先課題

【弱み × 脅威】
- 分析の属人化 × データ人材不足
  → BIツール導入で、属人化を解消

結論: 「データ統合 + BI導入」が最優先テーマ

Phase 3:データ統合プロジェクトの立ち上げ(1ヶ月)

SWOT分析の結果を元に、プロジェクトを開始した。

プロジェクト目標: 部門横断の顧客分析基盤を整え、意思決定の一枚絵を作る

投資: - データ統合基盤(CDP:Customer Data Platform):1,200万円 - BIツール(Tableau):年間180万円 - データ移行・クレンジング:500万円 - 合計:1,880万円

第四章:統合という視界——一枚絵が意思決定を変える

Phase 4:データ統合の実施(3ヶ月)

3つのシステムのデータを、CDPに統合した。

統合ルール: - 顧客の同一性判定:メールアドレス、電話番号、氏名(表記揺れ対応)で照合 - 統一顧客ID付与:「MDF-XXXXX」 - 購買履歴の統合:EC、コールセンター、店舗の全購入を1つに

3ヶ月後:

統合前: - EC顧客:18,000人 - コールセンター顧客:5,000人 - 店舗顧客:2,000人 - 合計:25,000人(名寄せ前)

統合後: - 実顧客数:16,800人 - 発見:8,200人(33%)が複数チャネルで購入していた

顧客Aさん(冒頭の例)の統合後:

統一顧客ID:MDF-10234
名前:佐藤花子
メールアドレス:hanako.sato@example.com
電話番号:090-1234-5678

購入履歴:
- ECサイト:文具セット(2,800円、半年前)
- 店舗:ノート3冊(1,200円、先週)
- 合計:4,000円

問い合わせ履歴:
- コールセンター:配送遅延(半年前)

顧客ランク:優良顧客(複数チャネル利用)

藤田は驚愕した。

「Aさんは『一度だけ買った人』ではなく、『複数チャネルで購入する優良顧客』だったのですね……」

Phase 5:BIダッシュボードの構築(1ヶ月)

統合データをBIツールで可視化した。

経営ダッシュボード(Tableau):

KPI1:顧客価値の可視化 - 顧客のLTV(生涯顧客価値)ランキング - 上位10%の顧客が売上の52%を生んでいることが判明

KPI2:チャネル横断分析 - 単一チャネル利用者:11,600人(LTV平均 3,200円) - 複数チャネル利用者:5,200人(LTV平均 18,400円) - 発見:複数チャネル利用者のLTVは5.75倍

KPI3:リピート率の可視化 - 単一チャネル利用者のリピート率:18% - 複数チャネル利用者のリピート率:62%

KPI4:離脱顧客の分析 - 離脱理由トップ3: 1. 配送遅延(28%) 2. 商品在庫切れ(22%) 3. 価格(18%)

Phase 6:施策の実行(3ヶ月)

統合データとBIを元に、施策を実行した。

施策1:複数チャネル利用の促進 - ECで購入した顧客に、店舗の来店クーポンを配信 - 店舗で購入した顧客に、ECの初回割引を案内 - 結果:複数チャネル利用者 5,200人 → 7,800人(+50%)

施策2:上位10%顧客への特別対応 - VIP顧客(LTV上位10%)に、専任担当者を配置 - 新商品の先行案内、誕生日プレゼント - 結果:VIP顧客の年間購入額 +32%

施策3:離脱防止施策 - 配送遅延時に、自動フォローメール+クーポン配信 - 在庫切れ商品の再入荷通知 - 結果:離脱率 12% → 7%(42%削減)

第五章:可視化という力——12ヶ月後の組織変化

12ヶ月後の成果:

財務成果: - オンラインショップ売上:6億円 → 8.4億円(+40%) - 顧客のLTV:平均 5,800円 → 平均 9,200円(+59%) - リピート率:18% → 38%(+111%) - 投資回収期間:8.9ヶ月

組織の変化:

部門の壁を越えた意思決定: - 週次で経営陣が統合ダッシュボードをレビュー - 部門ごとのKPIではなく、全社のLTVで評価 - EC部門、コールセンター部門、店舗部門が連携

藤田の感想:

「SWOT分析をするまで、我々は『データがある』と思っていました。でも、実際には『データがバラバラにある』だけでした。

弱みを直視したことで、『システム連携不足』が最大の課題だと分かりました。そして、それを解決するために、データ統合とBI導入を決断しました。

今では、経営会議で『この顧客層はどうなっている?』と聞かれたら、即座にダッシュボードで答えられます。データが一枚絵になったことで、意思決定のスピードが10倍になりました」

経営陣の評価:

社長: 「以前は、各部門が『うちの売上は上がった』『うちの来店数は増えた』と報告していました。でも、全社で見ると売上が伸びていませんでした。なぜなら、同じ顧客を複数回数えていたからです。

統合後、実顧客数は25,000人ではなく16,800人だと分かりました。そして、複数チャネル利用者がLTVの52%を生んでいることも分かりました。

この『一枚絵』があったからこそ、複数チャネル促進施策に集中投資できました」

第五章:探偵の診断——弱みを認めることが強みになる

その夜、SWOTの本質について考察した。

MDF社は、データを持っていた。しかし、バラバラだった。強みを活かそうにも、弱みが見えていなかった。

SWOT分析で現状を4象限に整理したことで、真実が見えた。「システム連携不足」という弱みが、最大の課題だった。そして、それを解決することが、「豊富なデータ」という強みを活かす第一歩だった。

「強みを語る前に、弱みを直視せよ。SWOTが、現実を四角に切り、次の一手を照らす」

次なる事件もまた、SWOTが現状を整理する瞬間を描くことになるだろう。

「強みを活かすには、まず弱点を知れ。SWOT分析で内部と外部を見渡せ。一枚絵が、組織を変える」——探偵の手記より

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