第3回　アイザック・マーケティング株式会社
畠山正己代表取締役に聞く〜データ分析との出会いと変遷

■顧客最大化あるいは利益最大化を目的とするDBマーケティング

その電話は、夜も9:00を過ぎようとした頃かかってきました。「私の会社の○×さんから、貴社が色々な顧客リストを持っていると聞いたんだけど…今年卒業見込みの高校生名簿ありますか？」という某代理店からの問い合わせでした。当時は、高校卒業見込み者（18歳）というのは最大のマーケティングターゲットと考えられていました。高校卒業時期はちょうど最もライフスタイルが変化する時期で、車の免許を取ったり、車を買えるようになったります。女性であればお化粧を始めるのもこの時期。あらゆる日本の企業がこの時期に、商品をアピールしようと考えていた時代でした。

そもそも、なぜデータ分析屋のうちがこのような重要なリストデータを持っていたかというと、まだ日本に進出間もない米国系金融機関のデータベースマーケティング（以下：DBマーケティング）についての業務を請け負っていたからなのです。当時DBマーケティングという手法はそれほど一般的ではなく、アメリカのリーダーズ・ダイジェストやTIMEといった雑誌社のDMを送る際に、レスポンスが良い最適なターゲットにアプローチするための手法として利用されていました。私達のクライアントにとっても郵便代の高い日本では、ターゲットを絞り込むために絶対に必要な概念でした。

当時そのクライアントが持っていたリストは380万件。その380万件の中から、6万件をランダムサンプリングし、実際にDMを発送してみると、レスポンスしてくるのは0.3％にも満たないものでした。
この結果をもとに、もとの6万件を半分に分け、片方の3万件でどんな属性の人が入会するかというモデルを作り、残りの3万件を実際の市場と捉え検証するという作業を行います。このような検証方法をクロスバリュエーションと呼びますが、DBマーケティングを運用する上で既に米国では一般的となっていました。クロスバリュエーションにより検証を行った結果、モデルと検証の誤差はたった0.5％。つまり実際の市場で行っても誤差は0.5％以内に収まると言う事を意味し、以前はアバウトの世界にいた私にとって非常に科学的根拠を持った新鮮なものでした。

米国では既にこの手法を用いたサービスすらあり「レスポンスレートの改善１％に対し、○○ドル」と言った商売もあったようです。DBマーケティングの目的はそもそも“利益の最大化”あるいは“顧客の最大化”という2つしかありませんでした。“利益の最大化”は良い客しか集めないので、顧客数は“顧客の最大化”に比べ少なくなります。“顧客の最大化”は損をしない範囲で何人集められるか?と言う事です。そもそも380万件すべてにDMを行っても反応してくる人というのは一定数しかいない。その中で最適なターゲットを、前述した２つの観点のどちらかを選択し最適な数を抽出することで、企業は無駄なコストを省くことができるのです。

こんなプロジェクトを経験していたので、リストの重要性を理解しコツコツと集めていたのです。このリストが数千万の売上につながり、会社は危機を脱したのです。

■見栄を貼って大失敗！

そんな中、徐々にDBマーケティングも一般的になり当社はどんなDBでも対応出来ます！というスタンスでいました。某旅行代理店から最新のDBを使いたい！ということで、ParadoxというDB管理ソフトを指定されたのですが、一回もそのDBを触ったことがなかった…それでも、なんとかなるだろうと思って受注しました。

しかし、想像以上に作業は難航し納期になっても入力画面すら出来てないような有り様で、これはだめだと思い使える人材を探しましたがそれもダメ。なぜなら、そのParadoxは日本初上陸であり、かつヴァージョン1.0のソフトだったんです。なんとかParadoxのDBが使える人材を雇い入れDB構築にあたりましたが、納期は予定よりも半年遅れ、クライアントからも大クレーム…。せっかく会社の危機を脱したのにまた大きな赤字を出してしまう・・・というちょっと反省しなければいけない出来事が起こったのもこの時期です。

（続く）