CCCMKホールディングスの保有データ活用事例 とデータアナリストの課題

1アジェンダ

1.CCCMKホールディングス株式会社 ご紹介

2.自己紹介/経歴

3.事例

4.データアナリストとしての考え、課題

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１. CCCMKホールディングス株式会社 ご紹介

CCCグループ
ライフスタイル提案×DBマーケティングのネットワーク組織“カルチュア・インフラを作っていくカンパニー“

TSUTAYA DX

地域

GlobalBusiness

STARBUCKS

JSS

Company

Company

Company

Company

Company
カルチュア・エンタテインメント
株式会社

BOOK STORE
Company株式会社
Catalyst・Data・Partners

蔦屋書店
Company
カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社

デジタルハリウッド

公共サービス企画

株式会社

Company

ライフスタイルラボ

CAFE＆LOUNGE
企画本部

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マーケティング・ソリューション事業
ポイントアライアンス事業

Company

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CCCMKホールディングスの会員基盤※T会員数（Tカード保有・名寄せ）

年間利用者数 約7,000万人

規模

日本総人口の１人につき１ID（重複なし）で管理

年間利用者

55.1％

頻度

2022年12月末時点

6,951万人

約5割が月に1回以上利用
T会員全体の30.0%

T会員全体の52.6%

種類

4,986社でTポイントが貯まる・使える

2022年12月末時点
国内外の実店舗（自治体含む）Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved.

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CCCMKホールディングスの保有するデータ※T会員数（Tカード保有・名寄せ）購買2022年12月末時点

購買情報をレシート単位で保有
Tポイント提携企業での購買6,951万人・いつ ・どこで・何を ・いくらで ・何個購入したのかをレシート単位で保有

T-DB
Entertainment
cosme
Food
Car
Commodity
FashionFinance項目

クレジットカード
決済履歴

Tカード
購買履歴

誰が○

○

いつ○

○

どこで○○

何を×○

どのくらい×○

いくらで総額それぞれ約7,000万人の会員情報

属性

※一部抜粋

食品・日用雑貨
スーパー

コンビニ

ドラッグストア

マルエツ

ファミリーマートウエルシア

ホームセンター島忠

ライフスタイル

雑誌・書籍

車

カメラ

TSUTAYA
蔦屋書店

ＥＮＥＯＳ
オートバックス

カメラのキタムラ
スタジオマリオ

連携データ

その他

※一部抜粋

基本属性

生活属性

WEB行動

TV視聴

会員基本情報性別、年齢、生年月日、居住地 等

ライフスタイル
アンケートの回答情報
年収・既未婚・子どもありなし 等

Yahoo! JAPANと連携
インターネット上の行動履歴からの推計データ

1秒単位のTV視聴データ
地デジ、BSのLIVE・録画視聴 等
視聴者購買分析も可能

アクションスポット
購買履歴と住所情報を掛け合わせた、居住地ではない「活動地」の特定・行動分析

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志向性（顧客DNA）
衣食住遊働などを中心に多数の項目で実購買履歴からスコアリング等

電話帳
電話帳データと連携
個人事業主（美容院、歯医者…
等）などの特定が可能

マンション
マンションデータと連携
賃料平米単価、売買価格、築年数等

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CCCMKホールディングスによるソリューションサービス

分析
市場環境の的確な把握
市場/顧客/ターゲット

効果検証

1つのIDで、繋がる

ID-POS購買検証
施策結果検証プロモーション
約7000万人の購買情報等を活用した分析・検証、プロモーション

ターゲット把握インサイト・潜在ニーズの発見
共創/顧客/ターゲット

プランニングマーケティングソリューションご提案
プロモーションプランニング

シングルIDで一気通貫でPDCAを回すことができることを強みに様々な企業様のマーケティング課題解決のお手伝いをしています。
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2. 自己紹介 / 経歴

自己紹介 / 経歴
西山 亮太郎CCCMKホールディングス株式会社
ビジネスデータアナリシス第1

経歴

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2020年4月～同年9月

カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社に新卒入社。
データアナリストとしてのキャリアを開始。
Tポイント加盟企業のマーケティング支援を行った。

2020年10月～現在社内異動により、Tポイント加盟企業の支援を離れ、未加盟企業へのマーケティング支援に。
メーカー、金融保険、学習塾等、様々な企業様と関わっている。

3. 事例

事例① 西九州新幹線開通の影響分析▼前提
西九州新幹線の利用者の分析を行い、公益財団法人九州経済調査協会様と共同でプレスリリース・セミナー発表。

▼分析内容
Tポイント提携先様の購買履歴を使用し、西九州新幹線駅周辺でTカードを利用した人を抽出。
その人たちを西九州新幹線利用者とし、開通前利用者と開通後利用者の特徴を比較。
また、旅行好きの人をクラスター分析しタイプを5つに分け、各クラスターの全国の旅行地の利用割合を集計。
西九州新幹線の利用者割合と比較することで、今後の課題を把握。
※西九州新幹線の開通前と開通後利用者の比較

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※クラスター分析結果

事例① 西九州新幹線開通の影響分析▼分析結果
西九州新幹線の利用者は、旅行好きなアクティブミドル層。
他の観光地と比較すると、若者や親子連れを取り込めていない。

▼今後の活用今回作成したクラスターを、”旅好きデータベース”としてデータベース化。
全国主要都市/観光地の旅行者を知ることが出来るため、街づくり計画・旅行ツアーや商品開発等に活用可能。
近日リリース予定。

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事例② セグメントパネル▼内容
T会員へのプロモーションに使えるセグメントをパネル化し、弊社サイト上に公開。
実際にのプロモーションでよく使用するセグメントとその規模を誰でも確認することができ、企業様が弊社を利用する際のイメージを付けることが出来る。
※「既婚」 かつ 「自動車保有」の選択例。実際はTableau上でのご操作が可能です。

DLページ : https://www.cccmk.co.jp/white papers/whitepaper11※お客様の企業情報入力が必要となります

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4. データアナリストとしての考え、課題データアナリストとしての考え、課題▼「データ」の良さ、面白さ①数字で語ることで納得感があること└社会人歴が浅い私であっても、数字を元にした提案であれば説得力がある②ただ、その「データ」をどう見せるか？が腕の見せ所。
└優れたデータアナリストは、分析の目的を考え、それに沿った分析をし、必要最低限の情報量にすることが出来る。
分析の目的や提案相手のデータスキル次第では、複雑な分析よりも単純集計が正解になることもある。

▼課題
弊社含め、まだまだ企業様それぞれが保有しているデータ、世の中に溢れているデータを活用しきれているとは言えない。
既にあるデータを上手く使えば、さらに成果を上げることが出来るはず。
複雑な分析である必要は必ずしもないし、複雑な分析であっても、AI/LLMが代替するようになるのでスキルがだんだん不要になってくる。
なので、自分自身も、目的に沿ったデータの使い方を提案出来るデータアナリストになりたい。
候補はAIが出してくれるかもしれませんが、最終的な判断は人の力が必要。
今後の社会でより一層求められる職種、役割になるはず…

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