ICT(Information and Communication Technology)とは

IT(Information Technology)と言われていたものが、現在はICT(Information and Communication Technology)と言われつつあります。総務省の「IT政策大綱」が2004年から「ICT政策大綱」に変わりました。

ICTは、コミュニケーションが追加されたことに特長があり、 顧客管理ソフトで言えば、 ITは、顧客の基本情報を含めた静的な顧客管理であったものが、 ICTは、顧客とのコミュニケーション履歴まで含めた動的な顧客管理ということになります。

顧客とのコミュニケーション履歴として、たとえば、次のようなものが含まれます。

  • 顧客とのメールのやりとり
  • 営業担当者との商談のやりとり(コンタクト履歴)
  • サポート担当やフィールドサービスが行ったアフターフォロー対応
  • 顧客に受渡した資料や情報
  • ダイレクトプロモーションの履歴
  • 既存客向けのWEBサイトのアクセス情報
  • 購買取引

顧客を起点したビックデータとは

最近流行りのビックデータとは、大量のデータを統計学的な解析を通して、経営に活かす手法になります。 どうしても、ビックデータを解析する手法の話になりがちですが、 顧客情報を起点したビックデータとは、なんでしょうか?

ビックデータを解析すると、この顧客に売れるとか、新しい顧客を発見してくれるとか、こんな商品を新発売すれば売れるとか、 そういう発見があるのでしょうか? おそらく、それは、ちょっと無理だと思われます。

ビックデータと言っても、その実体はスモールデータの集まりであり、 一人ひとりの顧客に対して、次のようなレイアで個客の情報を蓄積しながら、

  1. 顧客名
  2. 基本情報(所属、住所、性別等)
  3. 属性情報(顧客セグメントや顧客ランク)
  4. コミュニケーション履歴(push/pull)
  5. 取引履歴(実際の購買履歴)

つまり、個客が、

  1. 何に関心を持ち、
  2. リアルまたはWeb上で
  3. どんな会話をして、その反応はどうだったのか
  4. そして、何を買ったのか、何を買わなかったのか

ここからわかることは、ビックデータ云々ではなく、 スモールデータだけでも十分に解析価値があり、 そこから新たな営業手法や価値を生み出すことができるはずです。

つまり、ビックデータの最終的な行き着く先は、 実は、1人ひとりのダイレクトな顧客対応の最適化であり、 そのためには、なにより、スモールデータの最適化をまずしなければなりません。


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