4/18に挙げたCRMの５つの定義に基づくと
戦略的優位性顧客どうしてもデータマイニングの
技術が必要となる。
また、長期的に利益をもたらす顧客はその間に進化する。
要は時系列データでどのように変化するのかをトラック
しなければならない。
そして最終的には予測出来なければ、ならなってくる。
例えば協調フィルターによってシステム内部で
自動的に顧客の行動を解析し、適応するような仕組み
を作ったとしても、戦略的優位性顧客は把握しなければ
ならないため、システムに任せられないことになる。
すべての顧客に合わせて品揃えできるのならば、
それでも構わないが、百貨店やGMSと同じ構造を辿るの
ではないか。
そのCRMを支えるデータマイニングにより、
顧客を識別する上で、やはり５つの大きな阻害が存在する。
①データクレンジング
⇒複数の部門で顧客の接触履歴が分散し、
貯められており、定義や同期が取れていない。
②データ定義
⇒システム開発上で発生することだが、
新システムと旧システムの格納DBの定義が違う
③データ運用操作
⇒情報システム部門はマーケティング知識が無いがマーケティング部門はデータを切り出し、駆使し、しかるべき分析対象データの生成が行えない。
④情報リテラシー
⇒データマイニングツールはある意味無理やり答えを出してくる。データ上だけの最適化をはかり答えを出すため、現実それに意味付けが出来なければ、実践も革新も企画できない。
要はデータを読みこなせない、或いはそのスキルが無い
⑤組織によるもの
⇒実は営業部門とシステム部門と、マーケティング部門は大きな溝がある。社風にも拠るが営業部門は兎角、数値や論理が嫌いであり、他部門の助言を素直に受け入れない。
「助言は分かるがそれはそれ。営業部門は自分達のプライドがあるから・・・」
という具合で、さらにデータマイニングを一手に引き受けていた社員が組織変更などで人事異動となり、折角積み上げたノウハウが胡散霧散するなども組織の問題だ。
これらの阻害を跳ね除けてどれだけの企業が、CRMやデータマインニングを総務や経理と同じく根付かせることが出来るのだろうか？
やはり人事異動や組織の溝、ヒエラルキーが固まっている大企業では、無理なソリューションとなる。このような、事例を余りにも多く見すぎて、企業内にCRMやマイニングの専門部署が設置されても
“まーた、始まったー。何年保つか？？”
としか受け取れない。
困った世の中だね。