株式会社すかいらーく： SAP® Predictive Analyticsによる高速分析基盤

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SAP Business Transformation Study ｜ Consumer Products ｜株式会社すかいらーく
株式会社すかいらーく：
SAP®Predictive Analyticsによる高速分析基盤を活用し
1to1 マーケティングの精度を向上
導入パートナー
全国に約 3,000 店舗のファミリーレストランチェーンを展開する株式会社すかいらーく。
多様化する顧客に向けて 1to1 マーケティングの強化を進めてきた同社は、
データマイニングソフトウェア SAP® Predictive Analytics を導入し、100 億レコードを超える
膨大な顧客データの高速分析基盤を構築しました。現在は PDCA サイクルを高速化し、
マーケティング施策を効率化すべく取り組んでいます。
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事業概要
社名
株式会社すかいらーく
本社
東京都武蔵野市
業種
レストランチェーン
事業内容
フードサービス事業全般、
その他周辺事業
従業員数
ビジネスの変革
達成項目
導入目的
80%減
• 1to1 マーケティングの高精度化（お客様満足度と ROI の向上）
• 操作性に優れた分析基盤による分析作業の高速化
• SAP® Predictive Analytics による高速な分析基盤の構築
• 実データを用いたテストで早期導入を実現
• マーケティング部門（ユーザー部門）主導による的確な導入
正社員 4,355 名 /クルー 81,554 名
売上高
詳細を読む
連結 3,400 億円
3日
実データを用いた
事前のテスト期間
変革の結果
• 100 億レコードを超えるビッグデータ分析基盤の実現
• 分析作業の高速化
• 各種キャンペーンやクーポン施策の精度向上
（2014 年 12 月末現在）
分析時間の削減
（既存分析ツールとの比較）
解決施策
高速化
PDCA サイクルが高速化し、
施策の精度が向上
（2014 年 12 月期）
Web サイト
www.skylark.co.jp
パートナー
株式会社ブレインパッド
「SAP® Predictive Analytics の採用で、
分析から効果検証までの PDCA サイクルの
高速化が可能になりました。将来のデータマネージメントプラットフォーム
（DMP）
構築に向けて、重要な基盤となるツールだと考えています」
瀬良豊氏株式会社すかいらーくマーケティング本部
インサイト戦略グループコンシューマーインサイトチームリーダー
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概要
導入目的
解決施策
変革の結果と効果
今後の計画
POS やアプリのビッグデータを生かした
精度の高い 1to1マーケティングへ
ファミリーレストランをはじめ、ステーキハウス、中華、和食、郊外
型カフェなどのフードサービスを展開するすかいらーく。多様化
する嗜好に応えて顧客の来店を拡大するため、同社はマーケ
ティング本部にデータ解析/ 戦略チームを立ち上げ、データを活
用した施策を進めてきました。
一方で、顧客の属性に合わせてプロモーション方法を変えながら、
適切なタイミングで適切な施策を講じていくためには、既存のデー
タ分析だけでは不十分と考えていました。マーケティング本部イン
サイト戦略グループコンシューマーインサイトチームリーダーの
瀬良豊氏は次のように語ります。
また、顧客に合わせて適切な情報を提供する 1to1 マーケティン「これまでのデータ分析は、クロス集計や回帰分析が中心でした。
グの実現に向けて、
2014 年 10 月に新商品の情報や割引クーポン
（DWH）
を整
しかし、POS データを集約したデータウェアハウス
ロード数は、導入から 5 カ月で 250 万件を突破しています。
手法ではデータを活用しきれない状況に陥りました。また、
『1人
を提供するスマートフォンアプリ「ガストアプリ」をリリース。ダウン
備し、
アプリから大量のデータが集められるようになると、従来の
ひとりのお客様に、
どのタイミングで、
どのような情報をオファーす
れば効果が最大化するのか』、
『どうすれば高速で 1to1 マーケ
ティングの PDCA を回し、意思決定を自動化できるのか』という
課題をクリアするためには新たなデータマイニングツールが必要
でした」
1to1 マーケティングの
実現に向けてデータ活用を強化
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概要
導入目的
解決施策
変革の結果と効果
今後の計画
実データを用いた 3日間のテストで効果を検証し
SAP® Predictive Analytics を採用
マーケティング施策の強化に向けて、データマイニングに着目した「デモデータでなく、当社の日常業務で使っているデータを使用し
予測分析自動化ツール SAP Predictive Analytics
すかいらーくは、
て、SAP Predictive Analytics の優れた性能、機能を確認でき
3 つにあったといいます。
「SAP Predictive Analytics は分析スピードが速く、当社のよう
実施できたほか、導入企業へのヒアリングもセッティングしていた
を採用しました。選定の決め手は「高速、高精度、簡単な操作」の
ました。ブレインパッド様のフットワークも軽く、短期間でテストを
だき、事前に導入障壁を把握できたことも、早期導入に役立ちま
に短いサイクルで施策を導入にする企業には非常にマッチします。した」
（瀬良氏）
また、標準設定のまま利用するだけで高い精度が出るように設計
されていることに加え、
データ加工からデータマイニングまでのプ
ツールの選定から、
インストール、
トレーニングにかかった期間は
（瀬良氏）
わらず分析の精度 / 速度を担保できます」
材を集め、統計解析チームを立ち上げました。経営層のデータ解
ロセスも簡単な操作で実行できるため、担当者のスキルにかか
選定時の評価に際しては、導入パートナーの株式会社ブレイン
パッドの協力のもと、実際のデータを用いてテストを実行し、わずか
1カ月程度です。瀬良氏は「2014 年末にこれまで分散していた人
析に対する理解が深かったことでスムーズに進みました」と振り
返ります。
3 日間で検証を終えました。さらに、先行導入している企業への
ヒアリングも行い、実績を確認しました。
「 1to1 マーケティングの精度を向上させ、
最適なタイミングで、お客様に最適なオファーを出すために、
SAP Predictive Analytics を採用しました」
瀬良豊氏株式会社すかいらーくマーケティング本部
インサイト戦略グループコンシューマーインサイトチームリーダー
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概要
導入目的
解決施策
変革の結果と効果
今後の計画
データ変換、加工、設定などの手間がかからず
分析時間の大幅な短縮が実現
SAP Predictive Analytics は現在、全国に約 1,300 店を展開す「SAP Predictive Analytics は、従来の統計ツールと比べてデー
るガストの POS データやアプリのログデータなど、100 億レコー
ドを超えるビッグデータの分析に利用されています。2015 年 3
タ変換、加工、設定などの手間もありません。さらに、モデリング
のための試行錯誤に要する時間もほとんどなく、大幅な時間短
月時点ではテスト段階にあり、現在は夏以降の実運用に向けて、縮につながりました」
（瀬良氏）
モデルの精度向上を進めています。
分析時間が大幅に短縮された結果、データ取得からモデリング、
テスト環境ではさまざまな分析を実行してノウハウを蓄積しており、施策の実行、効果検証までの PDCA サイクルを高速で回すこと
「メニューの嗜好性や、弊社レストランでの滞在の仕方から、お客様
が可能になりました。すかいらーくでは分析を何度も重ねながら、
をいくつかのタイプに分類する」
といったクラスター分析や、
「属性、マーケティング施策の精度を高めていく計画です。
アプリのアクセスログ履歴、利用履歴などから、
どのお客様がこの
クーポンに反応しやすいのか」といった予測分析を行っています。
導入効果
80%減
分析時間の削減
（既存分析ツールとの比較）
高速化
3日
実データを用いた
事前のテスト期間
PDCA サイクルが高速化し、
施策の精度が向上
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株式会社すかいらーく
概要
導入目的
解決施策
変革の結果と効果
今後の計画
SAP Predictive
Analytics を
DMP に組み込み
マーケティング施策の
自動化へ
すかいらーくでは今後、分析対象を順次拡大し、DWH に蓄積さ
れているデータを利用しながら、メルマガ配信やクーポンなどの
1to1 マーケティングに活用していく予定です。
次なるステップとして、SAP Predictive Analytics を DMP に組
み込んで、顧客データやログなど各種情報を組み合わせながら、
お客様 1 人ひとりに合わせたプロモーションストーリーを描くこと
を視野に入れています。
瀬良氏は次のように展望を語ります。
「お客様 1 人ひとりに合わせたプロモーションストーリーを描くこ
とで、お客様にとって適切なタイミングで、適切なオファーをする
ことが可能になります。例えば、サラリーマンの方なら帰宅時間
帯にビールのクーポンを、主婦の方には昼間に新メニューの情
報を配信するといったことや、前日に来店されてクーポンを利用
した方には続けて同じクーポンを送らないといったようなイメー
ジです。さらに、こういったプロモーションストーリーの実行を、
DMP を活用して自動化することを展望に入れています」
49009755（SE/15/05）
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