顧客・商品・
店舗・ECをつなぎ、
需要を利益へ変える、
一つの成長基盤へ。
POS・ID-POS、EC、アプリ、会員、広告、在庫、仕入、商品情報を横断してつなぎます。顧客LTV、カテゴリー採算、品揃え、価格・販促、配分・補充、オムニチャネルを、EAとDAMA-DMBOKを軸に経営判断と実装へつなげます。
- 01 / CUSTOMERLTVと顧客体験からチャネルを再設計
- 02 / MERCHANDISE品揃え・価格・販促・在庫を一体化
- 03 / DATA顧客・商品・同意・指標の責任を設計
OUTCOMELTV×商品利益
顧客理解と商品判断を、
同じ成長システムへ。
小売・消費財DXは、CDP、EC、アプリ、BIの個別導入では完結しません。誰に、何を、どこで、いくらで、どれだけ用意するかという意思決定を同じデータと利益構造で接続する必要があります。
会員数は増えてもLTVが見えない
店舗、EC、アプリ、コールセンター、広告のIDと購買がつながらず、獲得後の継続・離反・カテゴリ拡張を評価できない。
Customer 360／LTV／RFM／リテンション／ロイヤルティ売上と粗利・在庫の判断が分かれる
商品・店舗・週別の販売、値下げ、仕入、在庫、廃棄が別々に集計され、カテゴリー利益と資金効率を同時に判断できない。
GMROI／Sell-through／Markdown／OTB／カテゴリー管理予測が配分・補充・販促につながらない
季節、天候、キャンペーン、イベント、欠品、代替、カニバリを考慮できず、過剰在庫と機会損失が繰り返される。
需要予測／Allocation／Replenishment／Safety Stock店舗とECが同じ顧客と在庫を奪い合う
在庫可視性、引当、返品、受取、価格・ポイント、売上帰属が分断し、BOPISやShip-from-Storeが例外運用になる。
OMS／ATP／BOPIS／Endless Aisle／返品・返金施策効果の評価が配信指標にとどまる
MA、広告、クーポン、アプリ通知の接触が、購買増分、粗利、値引依存、長期LTVへつながらず、施策による増分効果を比較できない。
CDP／MA／Incrementality／Attribution／Next Best Action商品情報と分析軸がチャネルごとに違う
SKU、JAN、品番、バリエーション、カテゴリ、ブランド、属性、画像、規格の定義が揃わず、PIM・EC・POS・DWHで照合が発生する。
PIM／MDM／商品階層／属性品質／データリネージュ成長と在庫効率を、6つのレバーで動かす。
顧客獲得だけ、在庫削減だけを目標にせず、顧客・商品・チャネルの利益がどう変わるかを同じ指標体系で評価します。
顧客生涯価値
獲得、初回、継続、カテゴリ拡張、休眠、離反を顧客コホートで管理します。
商品・カテゴリー利益
売上だけでなく値下げ、仕入、物流、廃棄、在庫を加味して商品判断を変えます。
在庫鮮度・消化
販売速度とライフサイクルに応じて配分・補充・値下げを最適化します。
オムニチャネル体験
在庫、注文、受取、返品、会員特典をチャネル横断で一貫させます。
マーケティング増分
接触後売上ではなく、施策が生んだ増分粗利と長期影響で評価します。
店舗・業務生産性
発注、棚卸、品出し、接客、返品、問い合わせの負荷を可視化し、顧客価値を生む業務へ時間を振り向けます。
顧客・商品を一元的に捉える仕組み（Customer 360／Product 360）を、業務判断へ接続する。
EAで顧客・商品・チャネル能力とアプリケーションを整理し、DAMA-DMBOKを参照してID、同意、商品、取引、在庫、指標の責任と品質を設計します。
LTV／カテゴリー利益／在庫効率／ブランド体験／顧客信頼
認知／獲得／購買／継続／品揃え／価格／販促／配分／補充／受注／返品
顧客ID／同意／SKU・商品階層／価格／在庫／注文／接触／指標・セグメント
POS／EC／OMS／CRM・CDP・MA／PIM・MDM／SCP／WMS／DWH・BI
API／イベント／ID統合／クラウド／Consent／セキュリティ／AI・モデル運用
顧客獲得、商品管理、注文履行などの企業能力を起点に、組織・システムの重複と、つながりが切れている箇所を整理します。
顧客ID・同意、商品・価格、在庫・注文、KPIの所有者、品質、メタデータ、利用条件を定義します。
分析をレポートで終わらせず、品揃え、配分、販促、接客、配信の判断と実験へ組み込みます。
90日で、顧客と商品の優先ユースケースを決める。
以下は支援設計例です。ブランド、店舗・チャネル数、会員・同意状況、データ可用性、既存施策に応じて範囲と期間を調整します。
成長課題と組織・システムの分断を特定
LTV、商品利益、在庫、体験をKPIツリーへ展開します。
- 経営・MD・店舗・ECヒアリング
- 顧客・商品ジャーニー
- 指標・施策・システム棚卸し
- ID・同意・商品データ診断
重点ユースケースを設計
価値、判断、業務、データ、アプリ、実験方法を一枚にします。
- 顧客／商品360の概念モデル
- 業務・データ責任
- CDP・PIM・OMS等の配置方針
- 価値仮説・テスト設計
実装・運用へ展開する
短期実験と基盤整備を、依存関係・効果・リスクで並べます。
- パイロット顧客・カテゴリ選定
- PoC／RFP／内製方針
- 概算投資・効果・体制
- ロードマップ・ガバナンス
顧客施策と商品・在庫を、別々にしない。
マーケティング、MD、店舗、EC、SCM、データのどこからでも着手できます。成果につながる依存関係を先に定義します。
顧客戦略・CRM／LTV
顧客セグメント、ジャーニー、ロイヤルティ、KPIを設計。
- LTV・コホートモデル
- 顧客接点・施策設計
- CRM運用・定着
CDP・MA・顧客データ
ID統合、同意、属性・行動、セグメント、配信、効果測定を接続。
- 顧客データモデル
- CDP・MA要件
- ユースケース優先順位
MD・価格・販促改革
品揃え、OTB、価格、値下げ、販促を商品利益と在庫で管理。
- MD業務・KPI
- 価格・販促分析
- 意思決定会議体
需給・配分・補充
需要予測、Allocation、Replenishment、安全在庫を再設計。
- 計画粒度・例外
- SCP要件
- 在庫ポリシー
オムニチャネル／OMS
在庫可視化、引当、履行、返品、店舗・EC連携を設計。
- 顧客体験・業務
- OMS要件
- 展開ロードマップ
PIM・MDM／DWH・BI
商品・顧客・取引マスタ、データ品質、指標、リネージュを統合。
- データ責任モデル
- 基盤アーキテクチャ
- 経営・業務BI
表現上の方針：上記は支援設計例であり、特定企業の導入実績や効果数値を示すものではありません。保有データ、顧客同意、業務制約、ベースラインを確認して適用範囲と目標を合意します。
よくあるご相談
CDPを入れれば顧客データは統合できますか。
製品だけでは統合できません。顧客ID、同意、世帯・法人、会員統合ルール、正とするデータ、利用目的、KPIを先に定義し、運用責任まで設計します。
店舗とECの統合はOMSから始めるべきですか。
目的によります。在庫可視化、受取・返品、引当、売上帰属、価格・特典など優先体験を決め、必要能力とシステム境界から導入順を判断します。
AI需要予測を先に試してもよいですか。
有効ですが、欠品・販促・商品改廃・店舗休業など学習データの意味と、予測を使う配分・補充判断を同時に設計する必要があります。
個人情報・プライバシー面はどう扱いますか。
利用目的、同意、権限、保持、第三者提供、削除などを法務・セキュリティと確認し、データとユースケースの設計条件へ組み込みます。法的判断が必要な事項は専門家と連携します。
データを集める前に、
変えたい顧客・商品判断を決める。
LTV、品揃え、価格・販促、在庫、オムニチャネル、CDPのどこから着手すべきか。現在の検討材料をもとに論点と進め方を整理します。
初期相談では、資料が揃っていなくても構いません。守秘義務と取り扱い範囲を確認して進めます。