「売り上げにつながるDX」を実現するために──コロナ禍で加速する一般消費財業界のDX、その最新動向
デジタルトランスフォーメーション（DX）があらゆる企業にとって喫緊の課題となっている中で、コロナ禍において一般消費財業界のDXも一気に加速しています。博報堂ＤＹグループで一般消費財メーカーのDXを支援している3人のメンバーに、DXの最新動向と、「売り上げにつながるDX」の可能性について語ってもらいました。
佐藤 正徳
博報堂 第一BXプラニング局 マーケティングプラニングディレクター
西村 啓太
博報堂ＤＹホールディングス マーケティング・テクノロジー・センター
グループマネージャー
株式会社Data EX Platform COO
髙橋 潤
博報堂CMP推進局 ストラテジックプランニングディレクター
DXは一般消費財メーカーにとっての死活問題に
──コロナ禍以降、一般消費財（以下、CPG）業界におけるDXが加速しているようですね。
- 佐藤
- 自動車などの耐久消費財業界では以前からDXが進んでいましたが、コロナショックによる巣ごもり生活の中でEC利用が拡大したことや、実店舗での非接触型の決済としてキャッシュレスの仕組みが拡大したことなどを背景に、 CPG業界にも DX推進は必須の取り組みであるという認識が一気に広がりました。現在では、DXはCPGメーカーにとって死活問題であるという認識がほぼ定着したように思います。そしてそれは単にECで商品を売るということだけではなく、組織や事業構造を変革し、新しい勝ち筋を模索しようという動きへ広がっています。
──以前からDXに取り組んできたCPGメーカーは、コロナ禍で売り上げを伸ばしたのでしょうか。
- 佐藤
- ECやD2Cを中心に商品を販売してきていたブランドの中には、かなり売り上げを伸ばしているものがあります。特にD2Cの中には、急成長したことでマス広告を展開するなど、積極投資を行う新興系ブランドも増えています。
──CPGメーカーの具体的なDXへの取り組みについてお聞かせください。
- 佐藤
- 例えば、特に大手メーカーを中心に、グループ内の各社で個別に収集し管理していた顧客データを横断的に活用できるデータ基盤をつくる、DX専門部署を新設する、商品開発からアフターサポートまでのすべてのプロセスをデータ中心で進める仕組みをつくるなど、データを統合・拡充し、ビジネスモデルを進化させていくことを、成長戦略として掲げて取り組まれています。
ただ、多くのメーカーに共通して、複数の部署でバラバラに管理されているデータを統合する難しさに直面されていて、活用にあたって本当に必要なデータが足りない・最適な人材がいないということも現状の課題になっています。
メーカーがプラットフォーマーと協業する意味とは
──そういった取り組みが進むことによって、どのようなビジネス施策が可能になるのでしょうか。
- 佐藤
- 既に活発になりつつあるのが、データを活用したCRMです。これまでの商流では、CPGは流通を経由して生活者に届けられることが多かったので、メーカーが生活者と直接つながるのは簡単ではありませんでした。しかしここ最近は、ECによってメーカーが直接生活者とつながる、あるいはプラットフォーマーと協業しながら、生活者と直接つながっていくという動きが顕著に見られるようになっています。
- これまでのように、プラットフォーマーを「売り場」や「広告メディア」としてだけ捉えるのではなく、データに基づいて生活者とつながる・つながり続けていくためのマーケティングのパートナーとし捉えるケースが増えています。また、プラットフォーマーと協力しながら、商品の「サービス化」を行う取り組みも活発になっています。
──なぜ、メーカーがプラットフォーマーと協業する必要があるのでしょうか。
- 佐藤
- 既に顧客データを多く持ち、物流機能なども持つプラットフォーマーと協業することが、メーカーが単独で顧客とつながろうとするよりも、規模、コスト、時間などの点で有効だと感じられているからです。
直販サイトを立ち上げて、顧客データの収集・分析を自社で行うという方法もありますが、そのためには多くのコストや時間がかかります。それよりも、すでに多くのユーザー情報を蓄積しているプラットフォーマーと協業した方がいいという判断があると考えられます。また、プラットフォーマーの多くは、独自の物流の仕組みをもっています。その仕組みをメーカー側が活用できるというメリットもあります。 - 同時にプラットフォーマー側にも、メーカーがユーザーデータを利用できる仕組みを提供し、新しい価値を生み出すことが、収益向上につながるというメリットがあります。現在のところ、国内のいくつかのプラットフォーマーは、CPGメーカーとの協業を積極的に進めています。今後は、メーカーとプラットフォーマーが商品開発、テストマーケティング、プロモーション、サービス提供までを一気通貫で行う様なケースも増えてくるのではないかと思います。
- ちなみに、メーカーがユーザーのことを知る方法の一つとして、これまでは自社のホームページを訪問したユーザーの情報である Cookie データを活用するというやり方もありました。しかし、来年予定されているGoogleの3rd Party Cookieの規制などにより、Cookieデータの活用が制限されることになります。そのため、多くのメーカーがユーザーデータを集める新しい仕組みづくりを模索するようになっています。
商品の売り上げを確実に向上させるDX
──すでに実現しているプラットフォーマーとCPGメーカーの協業はありますか。
- 佐藤
- いくつかあります。例えば、IoTを中心としてアプリに蓄積されたユーザーデータとプラットフォーマーに蓄積されたユーザーデータを連携させて、お客様の課題解決に向けたサポートを行ったり、商品の利用促進を行うケースや、メーカーがキャッシュレス決済のプラットフォーマーと連携したりと、顧客ごとにパーソナライズされたインセンティブを提供するといったケースです。
- 高橋
- プラットフォーマーと協業することのメーカーのメリットの一つに、生活者ひとり一人に合わせたダイナミックプライシングができることがあります。従来の販売モデルですと、顧客ごとに異なる値引き率を設定するといった施策を実現させることはなかなかできませんでした。しかし、プラットフォーマーと連携し、顧客データを有効に活用することで、プライシングをパーソナライズする仕組みをつくることが可能になります。
- 一方で、流通側のDXも進んでいます。今後、実店舗におけるデータ活用が進めば、メーカーと流通の新しいパートナーシップの形も生まれるはずです。DXによって、メーカー、流通、プラットフォーマーのそれぞれがメリットを得られるようなモデルが生まれるのが理想だと思います。
- 西村
- CPGのサプライチェーンを考えれば、メーカー単体でのDXには限界があると言ってもいいかもしれません。流通やプラットフォーマーと連携することを前提にしたDXの方向性を考えるのがベターだと思います。
──プラットフォーマーとの協業による商品の「サービス化」の例もお聞かせください。
- 高橋
- 商品を「売り切る」モデルから、商品販売後も生活者と「つながり続ける」モデルへ。あるいは、商品だけで生活者の課題を解決するのではなく、商品に付随するサービスを提供することによって、生活者の課題を継続的に解決していくモデルへ──。そんな動きがDXによって生まれています。
- 例えば、ヘアケア商品メーカーが、AR（拡張現実）の技術を使って商品の利用効果をシミュレーションする仕組みをつくったり、飲料メーカーが、アプリと自販機を組み合わせて健康習慣を個別にリコメンドする仕組みをつくったりしています。いずれも、テクノロジー活用によって、よりユーザーの生活に寄り添った価値提供を実現させながら、売り上げ拡大にもつなげている好例ではないでしょうか。
博報堂ＤＹグループが果たすべき役割
──CPGメーカーとプラットフォーマーの協業において、博報堂ＤＹグループはどのような役割を果たすことができるのでしょうか。
- 高橋
- CRMや商品に関わる付随サービスに活用できるツールを、メーカーに提供するプラットフォーマーが増えてきています。しかし、それらはより広範囲の業態やカテゴリーにおける共通の課題を解決できる設計となっているが故に、メーカー個別の課題に対しては必ずしも対応しきれていないのが実情です。私たちの役割の一つは、長年クライアント課題と向き合ってきた知見を元に、クライアントとともにそれぞれの課題を踏まえ、プラットフォーマーの持つデータそのものの活用を設計してゆくことであると考えています。
- 一方で、私たちが把握しているクライアントが抱える課題をプラットフォーマーに伝え、活用現場起点でのツール開発を支援してプラットフォーマーへの価値還元を行うことも私たちができることの一つです。プラットフォームに蓄積している生活者の行動データから、生活者の興味や悩みなどを読み解き、潜在的な生活者のニーズを抽出し、それをメーカーとともに解決していく──。そんなツール設計をサポートできればいいと考えています。
──生活者発想やクライアント視点でデータの活用の仕方をプラットフォーマーに提案していくわけですね。
- 高橋
- そうです。その取り組みによって、プラットフォームにおける広告配信の精度を向上させたり、これまでになかった広告展開を実現したりすることもできると思います。
ECでの購買行動を把握できるソリューション
──プラットフォーマーとの協業支援以外にも、メーカーのDXを支援する取り組みはありますか。
- 西村
- 顧客ニーズを十分に把握するには、自社が保有する顧客データだけでは十分ではありません。それを補完する方法の一つがプラットフォーマーとの連携ですが、もう一つの方法として、外部のEC購買データを活用するやり方があります。そのデータがあると、自社の商品を買っている人が、ほかにどのようなカテゴリーのどのような商品を買っているかがわかります。これにより、それぞれの顧客に向けたより効果的なアプローチができるようになります。
- 一つの仕組みとして家計簿アプリベンダーの機能を活用した、データ共有のソリューションがあります。これは、生活者が自分の意志で、さまざまなECサイトに蓄積された購買行動情報をメーカーなどの企業に提供できるというものです。
- 重要なのは、本人の許諾のもとに、安心安全に購買行動データが企業に提供される点です。個人情報保護法には「開示請求権」という条項があります。生活者が自分の意志でEC事業者やプラットフォーマーがもっている情報の開示を請求できる権利です。このソリューションは、そのルールに則ってつくられています。
──生活者が情報を開示するメリットとは。
- 西村
- ECやインターネット利用時の利便性が向上することです。これを「パーソナルユーティリティ」と呼んでいます。情報を提供することによって、自分にとってより有用な情報が届いたり、現在使っているサービスがより使いやすくなったりするというメリットが生活者にはあります。その点をしっかりお伝えしていけば、より多くの生活者にデータ提供を許諾していただけると私たちは考えています。
──外部のEC購買データを活用することで、具体的にどのような施策が可能になるのでしょうか。
- 西村
- 例えば、自社の商品を買っている人が、ほかに自然食品やオーガニックコスメや空気清浄機などを買っているとすると、その人は健康への関心が高い人、あるいはアレルギーがある人といった推測が成り立ちます。そのデータを機械学習でさらに精緻にモデル化することも可能です。
- その作業によって、これまでに見えなかった顧客の傾向が可視化されます。そうして同傾向の顧客のセグメントを新たにつくり、そこに対して最適なアプローチをしていくことによって、商品の売り上げを向上させることが可能になります。
- これは自社のデータだけではできないことです。生活者のECでの購買行動をトータルに捉えることで、初めて可能になる方法と言えます。
- 佐藤
- ここまでお話ししてきたことは、CPGメーカーのDXを支援する方法の一部です。ほかにも私たちができることはたくさんあります。メーカーやプラットフォーマーの皆さんとのこれまでの関係をいかしながら、今後もDX支援に全力で取り組んでいきたいと思います。
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博報堂 第一BXプラニング局
マーケティングプラニングディレクター2013年博報堂入社。以来、一貫してマーケティング領域を担当。トイレタリーを中心に、食品、家電、ファイナンスなどの領域で事業戦略やブランド戦略、商品開発、コミュニケーション戦略など、マーケティング領域全般の戦略立案を担当。データテクノロジーを活用した、自社ソリューションの研究開発にも取り組む。
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博報堂ＤＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター グループマネージャー
株式会社Data EX Platform COOThe University of York, M.Sc. in Environmental Economics and Environmental Management修了、およびCentral Saint Martins College of Art & Design, M.A. in Design Studies修了。
株式会社博報堂コンサルティングにてブランド戦略および事業戦略に関するコンサルティングに従事。株式会社博報堂ネットプリズムの設立、某外資系スマートフォンメーカー日本支社CMOを経て、2018年より博報堂DYホールディングスにて事業開発に従事。
2019年より株式会社Data EX Platform 取締役COOを務める。2020年より一般社団法人日本インタラクティブ広告協会(JIAA)にて、データポリシー委員会、Consent Management Platform W.G.リーダーを務める。
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博報堂 CMP推進局
ストラテジックプランニングディレクター店頭における購買行動科学を専門に、国内ビッグデータ分析会社等でマーケティング手法開発と運用に従事。
２０１６年より株式会社博報堂にて、購買データの機械学習モデルで広告配信を行うPOS-ADなど複数の生活者データワークスソリューションの運用をリーダーとして遂行。
現在はプラットフォーマーデータの活用設計やソリューション開発をプラットフォーマーと連携して遂行するデータサイエンティストチームのリーダー。
