Business Challenge story

Fiatでは、カスタマー・サービスの組織下にあるカスタマー・エクスペリエンス・マネージメント部門がIBM SPSSソリューションの管理を行っています。「当社では、2つの主要目標を支えるために予測分析と統計解析を活用しています。第1の目標は言うまでもなくFiatの自動車販売に役立てることです。IBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modelerは、ディーラーがマーケティング予算を最も効率的に配分できるよう、Fiat車の既存顧客とこれから購入する可能性のある顧客について具体的なターゲットを定める上で役立っています。2点目として当社は、新車を購入した顧客とFiatの修理工場を利用した顧客について調査を行っています。そしてこのデータをIBM SPSS Statisticsを使って分析し、当社のディーラーと修理工場に対する顧客満足度という観点から、貴重な洞察を引き出しています」とカスタマー・データベース & ビジネス・インテリジェンス担当マネージャーのGiovanni Lux氏は述べています。

Transformation

マーケティング予算の有効利用

こうした価値ある分析の基盤をなしているのはFiatが構築しているCustomer Analysis Relationship & Experience (CARE) データベースです。ここには6,400万人以上の顧客に関するすべての履歴のほか、6,400万台の車のデータが格納されています。この巨大なデータ・リポジトリーは社内外にあるさまざまなデータ・ソースによって構築されたものです。CAREもIBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modelerで活用できるよう、二次的分析データベースを提供しています。

Lux氏は次のように説明しています。「当社はディーラーに毎月約150の目標を設定しています。例えば、Alfa RomeoがGiuliettaの新型モデルを発売するとします。この場合、ロイヤルティーの高いAlfa Romeoの顧客が、どのような関心を抱くか、ディーラーは電話とダイレクト・メールを使って評価したいと考えるでしょう。また、既存顧客や見込み客をまずは販売店に招待したいと考えますが、その一方で招待が無視されてマーケティング予算を無駄にすることは望んでいません」

さらにこう続けています。「年齢、性別、地域、財務情報、販売後の状況、購入履歴など、10~15項目の変数に基づいて予測モデルを定義することによって、「この地域で新車を購入する可能性が極めて高いのはこの100名で、こちらの100名については、購入の見込みがやや低い」とディーラーに伝えることができます。これにより、ディーラーは各社の予算に基づいて何人に対して、どのような方法で顧客に接触するかを決めることができます。IBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modelerがこの極めて重要なセグメンテーションを可能にします」

Fiatは、IBM SPSS Collaboration and Development Servicesを利用してより信頼性の高い結果が得られる予測モデルを自動化し、適切な人が適切なタイミングで適切な行動をとるために必要な情報を確実に入手できるようにしています。また分析のレポートとモデル化を一元管理することによって、ユーザーの生産性向上とコスト削減を実現しています。

ブランド・レベルでも同様のセグメント化を行い、小型車、中型車および大型車の販売見込みを効果的に予測しています。「どの車を購入するかに関係なく、販売店に来店してもらうことだけを望んでいるディーラーもいるでしょう。一方、『Cinquecentoを一定台数販売しなければならない』と考えるディーラーもいるかもしれません。ディーラーに重点を置くか、ブランドに重点を置くかによってターゲット・セグメンテーションは異なります」とLux氏は述べています。予測モデルは、正確性を維持するため、毎月新しいデータを投入して更新されます。

Benefits

抜本的な改善

IBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modelerを導入する以前は、Fiatは競合他社のソフトウェアを使い、One to Oneマーケティングを展開することでディーラーをサポートしていました。しかしFiatは、IBM SPSSソリューションでは、総所有コストを格段に低く抑えながら、極めて優れた成果を上げられることに気がつきました。結局、同社は相互に接続するデータ管理システムを強化するため、プロバイダーを変更するに至りました。

実際のところ、新しく導入した予測分析とスコアリング・モデルはFiatの期待を上回るものでした。Lux氏はこう述べています。「IBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modelerを活用することで、当社における顧客維持率が7%向上しています。また、Fiatの車を所有する顧客のうち、54%が次回購入時にFiatの他ブランドを選択するようになっています。さらに、マーケティング・キャンペーンに対する顧客の反応率も15~20%上昇しています。これは、IBM SPSSソリューションによって、潜在的な顧客ベースをより正確にターゲットができていることを明確に示すものです」

 

将来の展望

Fiat に満足されていますか?

カスタマー・インテリジェンスの側面については、Lux氏と同氏率いるチームは欧州で年間約20万人を対象にハイレベルの調査を実施し、ディーラーと修理工場の両方のパフォーマンスに対する満足度を評価しています。主な質問は、「あなたが利用したディーラー (または修理工場) をどのくらい推奨しようと思いますか」です。

カスタマー・エクスペリエンス・マネージメント部門は、顧客からの回答をもとに、各顧客が経験したものの中で最も高く評価した点、またこれとは反対に顧客が不満を抱いている理由を理解しようと努めています。顧客満足度の促進要因と阻害要因の両方の特徴をより正確に理解するため、このデータはIBM SPSS Statisticsを使って分析され、分析結果がディーラーと修理工場に通知されています。「すべての結果を要約した月次報告書のほか、お客様へのインタビューを通して入手した自由回答も当社経由でディーラーや修理工場に提供しています。こうしたインテリジェンスを活用して、改善が必要な分野の改善を行っています」とLux氏は述べています。

IBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modelerを使うことによって、Fiatは顧客が特定のブランドやモデルを購入する可能性と購入時期を判断する能力を高め、カスタマー・サービスや製品保証の問題を効率的に分析の上、報告することができるようになりました。最後に、Lux氏は次のように述べています。「顧客の行動を予測し、顧客との関係を強化する能力はFiat Group Automobilesが成功を収めるために絶対に不可欠なものです。最終的には、IBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modelerが当社の自動車販売業務を後押ししてくれているのです。そしてそれこそがFiatの事業展開に欠かせない要素なのです」

 

お客様の声

Fiat Group Automobiles カスタマー・エクスペリエンス・マネージメント部門 カスタマー・データベース &ビジネス・インテリジェンス担当マネージャー Giovanni Lux 氏

「IBM SPSS StatisticsとIBM SPSS Modeler を活用することで、当社における顧客維持率が7% 向上しています。また、Fiat の車を所有する顧客のうち、54%が次回購入時に、Fiatの他ブランドを選択するようになっています」

 

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