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東風 データベースマーケティングの適用例∴ ∵一二．、分野

データベースマーケティング

金 融 リテールバンキング，個人資産運用管理，リスビッグバンの大波にさらされている金融をはじめ，ク管理（与信高精度化）流通。通信。製造業を含むさまざまなビジネス分野で流 通 ダイレクトメール最適化，在庫管理，販売動向分析

グローバル化にともなう競争の激化が進んでいる。こ通 信 顧客維持のための解約防止，料金プラン最適化の競争を勝ち抜くためには，急速に変化する市場の状製造業 サプライチェーンマネージメント況を正確にかつすばやく把握し，迅速に意思決定を行う必要がある。

【【−マイクロセグメンテーション：顧客をきめ細かく

このような状況の下で，情報技術の果たす役割はまセグメント化し，…肌 マスカスタマイゼーション：セグメントごとに異すます重要になってきている。データウェアハウスとデータマイニング，その応用としてのデータベーーケティングは代表的な例である。本稿では，データベースマーケティングへの応用という観点から，デー

スマなる価格とサービスを設定し，− マイクロキャンペーン：セグメントごとに最適な製品戦略でアプローチすること，タマイニング技．術に要求される機能とその実用化状況がデータベースマーケティングの考え方である。最近について概観する。

ではこの考え方を，「個々の顧客との関係を密接に保・ ・・、 ∴：・ ：1‥ 、・・．・・：

年齢や職業などの顧客属性，商品購買履歴などの取引情報などを顧客データベースとして蓄積し，その情報をもとに種々のマーケテイングを行うことを総称してデータベ山スマーケテイングと呼ぶ。「作れば売れる」から「売れるものを作る」，さらに「誰にどうやって売るか」がますます重要になっている時代に，顧客情報を徹底的に活用したマーケテイングを行うことち，長期的な関係を築く」という観点から，CRM（Customer Relationship Managememt）と呼ぶことがある￠

衰且はデ山夕べースマーケテイングが適用される例を，代表的な分野別にまとめたものである。

3の デ血夕べ画ス▽血ケティンダにお柑る‥・・、 −−‥∴：… ●・∴−∴・；■‥こべ‥、、：ニ‥・ド、・了‥．．・イ
デー夕べースマーケテイングを実際に行うためには，は9 現代の企業にとって必要不可欠ということができ顧客データベースの構築と，そのデータベ「スの利用る。

捜術の洗練化が必要である。前者がデータウェアハウ

データベースマーケティングの本質は「市場と顧客ス，後者がデータマイニング技術に関係する。のセグメンテーションと差別化」である⑳ 市場を多数の不特定顧客の集まりと見なすのではなく，さまざま3．1 デ仙タワエアハウスな特徴をもった「個客」の集まりと見なし，最適な商データベー

スマーケティングにおけるデータウェア品を最適な価格でタイミングよく供給すること，そのハウスでは，顧客に関する情報ソースが多様であるこ

ためにとが第1の特徴である◎ これには入会時などに得られる顧客属性，オンラインシステムに蓄積される取引履

まえだ あきら ㈱日立製作所 システム開発研究所

歴，店頭または電話でのコンタクト履歴，アンケート〒215−0013川崎市麻生区王禅寺1099

への回答結果などが含まれる。これらの情報は，情報6晋⑳（28）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズDリサーチ

の発生場所・発生頻度・表現形式がそれぞれ異なるが，OLAP（OnLineAnalyticalProcessing）と呼ばれるこれらの情報を一元管理し，常に鮮度と品質を一定レ多次元データベースなどが含まれる．

ベルに保つことがデータウェアハウスの役割になる．

一方の仮説発見型の手法はAI技術との関係が深く，第2の特徴は，データウェアハウスに蓄積された情データ自身から規則性や因果関係などの知識を自動的報が複数の周辺システムから多様な形で利用されるこに発見することを目指しており，KDD技術（Knowl−とである．これにはオフライン的な分・析業務やキャン

edgeDiscoveryfromDatabases）と呼ばれることもペーンマネージメントシステムによるオンライン的なある．ルールインダクションや決定木の自動生成などデータアクセスなどが含まれる．したがって，さまざが代表的な仮説発見型の手法である．以上の分類の概

まな用途にそれぞれ適した形式でデー要を図1にまとめておく．

タを提供するよ

うにデータウェアハウスを構成する必要がある．

これらのデータマイニング技術をデータベースマー

第3の特徴としてはデータの論理的な単位の変換がケティングで活用する際に重要なことは，市場と顧客ある．データベースマーケティングにおいては，個々への具体的なアクションに結びつく情報が得られるかの顧客が分析の主な視点になる．しかしオンラインシどうかという点である．分析的な手法にしても予測的ステムで生成される生の情報はトランザクションレベな手法にしても，現実のアクションにつながらない知ルでの情報である．金融なら個々の取引，流通なら識には価値がない．例えばある年齢層・年収のレンジPOSデータなどがこれにあたる．トランザクションに入る顧客は現金自動支払機の利用が多い，という知を論理単位とした生の情報をそのままデータウェアハ

識を得られたとしても，その知識を新しいサービスにウスに格納しても，顧客を論理単位とした分析アプリ

よる顧客満足度の向上や，手数料収入の向上に結びつケーションからのアクセスはきわめて非効率になる．

ける施策がなければ活用する手段がないことになる．

したがって生データを格納したマスターデータウェア

このような事情から，データベースマーケティング

ハウスとは別に，トランザクションレベルの情報からシステムにおけるデータウェアハウス／データマイニ

顧客を特徴づける情報（顧客プロファイル）に変換しング技術は，単なるデータ分析システムとしてよりも，たデータを格納するオペレーショナルデータウェアハ

キャンペーンマネージメントなどのアプリケーションウス（データマート）を構築する必要がある．に組み込まれた形で利用されることが重要になってきている．このようなシステムでは，分析・予測といっ3．2 データマイニングたそれぞれの手法が単独で利用されるというよりも，利用技術としてのデータマイニング技術には，さまアプリケーションの機能を実現するためにさまざまなざまな要素が含まれる．データマイニング技術の分類形で組み合わされて利用されることが多い．

に関しては多くの文献で詳しく解説されているが，デ次章では「アクションに結びつく知識の発見と活ータベースマーケティングでの活用という観点からは，用」という観点から，データベースマーケティングシ分析的な手法と予測的な手法という分類が重要である．

ステムの構成と，データマイニング技術の活用形態に分析的な手法は市場と顧客の振る舞いをユーザ（マーついて述べる．

ケティング担当者や企画立案担当者など）が正確に理解するためのものであり，予測的な手法は主に計算機によって市場と顧客の将来の振る舞いを予想する手法である．
さらに分析的な手法は仮説検証型と一仮説発見型に分類することができる．仮説検証

分析型手法 −ユーザに理解できる形の知識を出力
仮説検証型手法 −「人に学ぶ」、ユーザの仮説を定量的に検証・データ可視化手法
・多次元データベース（OLAP）

仮説発見型手法 −「データに学ぶ」、未知の知識を自動的に発見

型は主にユーザの持つ仮説（発想）から出リレールインダクション発し，その仮説をデータに照らし合わせて・決定木自動生成定量的に検証していくための技術である．
仮説検証型の手法には，データから多種の予測型手法 一計算機が実行できる形式で知識を出力
・ニューラルネットワークー事例ベース推論

グラフや多次元散布図を生成するデータ可・統計手法（重回帰分析、クラスタリング）

視化（Visualization）手法や，一般に1998年12月号

・統計手法（因子分析）

図1データベースマーケティングで活用されるデータマイニング手法の分類© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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蕊判輌軒昆再成就酢鞘軸釦満頓−ィングシステムの構成

図ほ デー一夕ベースマー¶ケテ、一−・ ・・・ ‥．

個々の手法は，公開されたAPI（Application］靴0一− 〜

駅amImterface）をもつ部品として提供される。アプ

こ− こ：‡ミミご、リケし・【Ⅳ−ションは，分野ごとに必要な機能を組み込むことによってデ」タマイニングの機能を利用する。

データベ血スマーケテイングシステムでは写 さまざ

まな観点から顧客情報を分析し，適切なアクションをデ山夕べし−¶スマーケテイングでは，市場動向分析だ

立案0実行し，結果を評価して顧客情報にフィードバ

けでなく，顧客生涯価値 乱TV：LifeTimeValue）

ー・ ・−・ ■ ■、 ● 、●、 一の予測山評価，キャンペーンの実行B管理，新商品設クルをトータルにシステム化する必要がある＝，通常の計のためのシミュレーションなどのアプリケーション

データマイニングッふルでは，上記サイクルのを有機的に結合したシステムとして実現する必要があ

PLANに対応する分析機能だけが強調される場合もる。ニれらのアプリケーー・ション群を，顧客情報を統合

あるがヲ 実際の応用では，分析結果をどう活欄するか管理するデ」一夕ウェアハウスを「仁一心として構成するこがより重要なポイントになる。とになり9 このようなシステムではデータマイニング

このような情報システムとしての要■求を考えると，機能は後者の組み込み型として提供されることが必要

将来のデータマイニングッールは9となる。園2にこのような考え方によるデータベース− 多数の分析機能を備えた統合分析バッケ㌦【ジマーケティングシステムの構成図を示す。
園3はヲ クライアントーサーバによるデータウェア

ー アプリケーション固有の機能を実現するための組ハウス／データマイニングシステムの一般的な構成でみ込み指向ツール群の2つに分化することが予想される。前者は分析機能ある。この構成では，データウェアハウスは顧客情報を充実させ，さまぎまな分析手法を共通のインタフェを一元管理しラ グライアントからの要求に応えて検索ースで利用可能とすることにより9 手法間の比較検討処理の実行。結果の転送を行う。分析クライアント側を容易にし9 より高度な分析環境を提供することを目

では，転送されたデータに対して，さまざまな分析を的とする。♪ 後者のアプローチでは，分析①予測などの有う。

アクセス

デⅦ夕闇饗
検索処理

‥一寸ご∵、．・′：一寸もーニ、一熱意欝離愛鷹

ビジュアライゼ側ション

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1−・一転送・；†．‥・＝
閻3 クライアントーサーバ構成によるデータウエアハウス／データマイニングシステム
6習望（30）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレー【ションズ。リサーチこのシステム形態では，次のような問題点

他アプリケーションへのデータマイニング機能の提供が生じる．

− エンドユーザ教育の問題：データマイニ

ング分析は企業内の限られたユーザしか使いこなせないことが多く，大部分のユーザは単なるデータ検索機能しか利用しない，ということになりやすい．

一マイニング結果のシステム展開（deploy−ment）の問題：分析結果はクライアン
ト側にあり，分析の結果得られた知識・モデルを他のアプリケーションに組み込み，企業全体で活用するためには別のステップが必要になる．
− データウェアハウス運用管理の問題：大量のデータ転送によるネットワーク負荷

図4 データマイニングサーバの構成を軽減するために，アプリケーションまたは利用部門ごとにデータウェアハウスを分割すタウェアハウスに組み込んだことにより，従来の検索るなどの階層化が必要になる．これにともなって機能に加えて，未知のパターンを発見する分析・探索データウェアハウスの運用管理が複雑になる．

機能，将来の動向を予測する予測・推論機能，さらには市場の時間的変化を自動的に検出する監視機能など

5．データマイニングサーバアーキテクチャが付加されたように見える．すなわち，データウェア

図3のシステムの問題点を解決し，図2に示すデーハウス自身が文書やマルチメディアデータの格納・管タベースマーケティングシステムを実現するためには，理機能により高機能化が進むとともに，データマイニデータマイニング機能をデータウェアハウス側に組みング機能のサーバ化によって，より高度に加工された込み，図2の周辺アプリケーションは必要な機能を組情報と知識を提供することができる。これはデータウみ込んで利用することが必要となる。本稿ではこのよェアハウスを高付加価値化すると同時に，字義どおりうな構成をデータマイニングサーバと呼ぶことにする．の「データ倉庫」から，ノウハウの共有とアプリケー

図4にデータマイニングサいバの構成を示す。このション構築のプラットフォームとしての役割を担うも構成では，データマイニング機能は分析エンジンとしのへ進化させるものであると言える．てデータウェアハウスと同じサーバに組み込まれる．

このデータマイニングサーバアー

キテクチャの1つ

図3と同様の分析では，クライアントから分析要求をデータマイニングサーバに送り，検索サーバは分析を実行して結果をクライアントに返す．分析結果はサーバ側に蓄積され，知識配布機構を通じて他のアプリケMションで共有できる．また分析クライアントは，簡単な分析要求の指示と結果の表示機能でデータ文書DB統合
マルチメディア化
オブジェクト指向DB＋高次加工情報
知識の提供

あればWebブラウザで十分である．このような構成にすることにより，前章で指摘された問題点が解決されていることが分か＋→

ノウハウ共有nアプリケーション構築
プラットフォーム

る。

図5は，データマイニングサーバを機能
デ」タウエアンlウス面から見たものである．アプリケーション
から見れば，データマイニング機能をデー
1998年12 月号

点付加腐遷化感度
図5 データマイニングサーバによるデータウエアハウスの高付加価値化© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（31）673

図6 DATAFRONT／Serverによるデータマイニングサーーバの構成の実現例として（株）田立製作所が開発したⅢATA−ベースマーケテイングがビジネス的に最も進んでいる。

FRONT／Serverの構成を図6に示す。この例では表1に挙げた分野を含めて，多くの手法が適用され，個々のマイニング機能は分散オブジェクトとして実装着実に効果が上げられている怜 このように実用化が進され，アプリケーションから必要な機能を標準的なイ

むにつれヲ 新しい手法￠アルゴリズムに対する期待とンタフェースによって呼び出すことができる。また，ともに，いかにこれらの技術を実用システムで活用すデータマイニング結果はⅥrebページとして配信するるかという面からの技術開発へのこ…ズが急速に拡大こともでき，イントラネットアプリケーションとしてすると考えている小 本稿で紹介したデータマイニングも利用可能なように設計されている8サふバもその1つであり9 今後このようなシステムア
叫クテクチャの面からの研究開発により，データマイ＼ ．・・．・

ニングが真に実用的な捜術として発展することを期待

データマイニングの実用化という意味では，データ6冒砲（32）する。

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