自動車産業におけるデータ分析： 収益性と生産性を向上させる最善の活用法
現代のデータ駆動型の世界において、自動車産業は革新、効率化、および顧客満足度の向上を推進するために、データ分析が重要な役割を果たしています。本記事では、自動車業界を再構築しているデータ分析の機会と活用、未来ついて詳しく取り上げます。
目次
データ分析の利用は今後も拡大し、より高度になる
自動車産業におけるデータ分析の将来は明るいと期待されています。データ分析の利用は今後も拡大し、より高度になるでしょう。これにより、自動車メーカーは供給チェーン全体の最適化によってリスクを最小化し、成長を最大化することができます。先進的な供給チェーン分析は、自動車産業における長期的な変革管理の基盤となる、最も破壊的で重要な技術として機能するでしょう。ビッグデータ分析は、自動車メーカーが直面する様々な課題に取り組むための以前に考えられなかった可能性を提供します。
Automotive Worldによると、自動車産業の未来を駆動するデータのトレンドには、顧客データの収集、自動車アプリエコシステム、電気インフラの活用、自動車ビッグデータ、都市内外の移動サービス、サイバーセキュリティの確保、自動運転車などがあります。
さらに、Deloitteは、自動車産業がコスト圧力、競争、グローバル化、市場の変動などますます多くの課題と圧力に直面していると指摘しています。ビッグデータ分析が、顧客の好みや行動、供給チェーンの最適化、予知保全などに対する洞察を提供することで、自動車メーカーがこれらの課題に取り組むのに役立つと述べています。
また、McKinsey は、自動車産業が既に販売時点やアフターマーケットの収益に焦点を当てるのではなく、ライフサイクルの収益化に向かって進んでいると指摘しています。販売はオンラインへとシフトし、2025年までに販売の20〜25％がこのチャネルを通じて行われることが予想されています。世界的な規模での自動車データの収益化による総収益は、2030年までに約 5.0兆円～8.3兆円になる可能性があります。
データ分析がもたらす新たな可能性
自動車産業は、コスト圧力、競争、グローバル化、市場変動、不安定性など、ますます多くの課題と圧力に直面しています。ビッグデータ分析は、これらをはじめとする自動車メーカーが直面する様々な課題に対処するために、以前では考えられなかった可能性を提供しています。データ分析は、行動可能な顧客セグメントの形成や個別化されたオファーとインセンティブの提供に用いられ、販売促進と顧客維持を改善します。
また、固定および可変のマーケティング投資の影響を特定し、より正確かつ効果的なマーケティング支出の数量と構成に対して自動車メーカーをサポートするためにも、データ分析が活用されています。データ分析は、チェーン内のどのリンクが弱体化する可能性があるかを明らかにし、問題が実際に発生する前に予防的かつタイムリーな対策を講じることができます。また、データ分析は予測効率、運用およびパフォーマンスの劇的な向上をもたらすことも可能です。
消費者の購買トレンドの分析やデータマイニング、データモデリング、機械学習、人工知能（AI）などの技術を使用して将来のイベントについての予測を行うことも、自動車産業におけるデータ分析の活用方法の一部です。
ビジネスにデータ分析を活用して成功へ
①顧客行動分析
分析と情報管理は、自動車メーカーにとって重要な機会を提供しており、異なる顧客セグメントの潜在的な価値を理解し、その知識を活用して新しい顧客を戦略的にターゲットにすると同時に、既存の顧客のロイヤルティを維持することができます。顧客の維持のために顧客エクスペリエンスを向上させることも重要です。
顧客データの統合は、組織全体を横断し、顧客の統合された一元的なビューを作成することで、データセットの豊富さと成熟度を引き出すための鍵です。これには、CRM、ディーラー管理システム、人口統計学、販売およびマーケティングデータベースなど、内部および外部の様々なソースを集約する必要があります。
顧客データを有益な情報にするための重要な次のステップは、それを活用して具体的で意味のある顧客セグメントを作成し、ライフサイクルの各段階で各セグメントに対して差別化された製品提供と価値提案を可能にすることです。これにより、例えばポップアップストアのような新しい革新的な小売モデルの形成や、顧客の流出を減らし維持を支援するための通常の保証範囲を超えた特別なサービスバンドルのよりターゲット化されたキャンペーンなどが生まれる可能性があります。
効果
増え続けるデータのボリュームと多様性を考えると、顧客獲得と維持の戦略において分析は差別化要素となり得ます。信頼性のある分析プラットフォームを構築することは、自動車メーカーがアクション可能な洞察を生み出す能力を持つ、より効率的で利益を生み出すデータ駆動型のビジネス環境を構築するための要件です。
正しく実施すれば、顧客エクスペリエンスの向上にデータ統合とセグメンテーションを活用することは、より効果的なマーケティングと顧客エンゲージメントキャンペーン、よりターゲット化された個別のオファーをもたらし、自動車メーカーがセグメントごとのサービスコストを理解し、情報に基づいた意思決定を行い利益を増やすのに役立ちます。
購入後に顧客の行動をよりよく理解し、顧客の流出要因を把握することで、自動車メーカーは維持を支援し、アフターマーケットの浸透を最大化し、全体のマーケティング費用を削減するための介入計画を立てることができます。
②マーケティング費用管理
マーケティングミックス分析は、一定期間および異なる地域における売上、マーケティング、およびマクロのトレンドを統計モデリング手法を使用して評価することで、マーケティング活動が売上に与える貢献度を数値化します。時間の経過とともに、これはシナリオベースのマーケティング計画、ポートフォリオの予算配分、パフォーマンスの予測、およびメディアの最適化に活用できます。
したがって、期待値を設定し、ソリューションをビジネスの成熟度、ニーズ、利用可能なデータに合わせることが重要です。
自動車メーカーの成熟度に応じて、最初のステップでは、様々なデータソースを簡単に理解できる形式で表示し、マーケティング費用の重点についてより良い選択ができるパフォーマンスダッシュボードを作成することが適切です。それが定着したら、統計モデリングやシナリオベースの計画が考慮され、組織が分析能力を開発していくことができます。
効果
小売業や銀行業など他の業界と比較して、自動車メーカーは顧客に関する洞察やマーケティング予算の効果的な管理において分析を活用する点で遅れを取っています。しかし、適切に行われれば、分析は特定のモデル、特定の地域、特定の顧客タイプに対するインセンティブの影響を自動車メーカーに示す潜在能力を持っています。これを適切なダッシュボードと計画ツールと組み合わせることで、自動車メーカーは有限なマーケティング費用の割り当てに関するデータ駆動の意思決定をより良く計画することができます。
業界全体でのインセンティブと広告へのグローバルな費用が既に1.3兆円を超えているため、自動車メーカーには大きな機会があります。広告とインセンティブが適切に行われれば、売上性能と収益性の両方を向上させる機会があります。同じリターンに対して1〜2パーセントの削減は、グローバル自動車メーカーに対して1300億円から2600億円の余剰利益の影響を与える可能性があります。
③グローバルサプライチェーン管理
高度なサプライチェーン分析は、反応型の管理モデルからの運用的な転換を表しています。この領域の新たな能力により、自動車メーカーは周囲の産業の変化を連続的に察知し、対応する能力を備えた積極的な管理モデルを導入することが可能となります。
さらに、高度なサプライチェーン分析は、回帰分析、確率モデリング、線形および非線形最適化を含む確立された分析と数学的手法を使用して、自動車メーカーがますます大規模なデータセットを分析するのに役立ちます。基本的には、離散的なデータソースを組み合わせ、強力なビッグデータツールを使用して具体的な洞察を導く能力は、近年著しく向上しています。
最も単純な形態での例として、製品の構成や他のウェブ上の相互作用の利用が挙げられます。これにより、自動車メーカーは自動変速機や特定の色などの特定のオプションへの移行などの新興トレンドを早期に把握し、需要をより細かく予測することができます。
これらの手法やツールにより、過去には見えにくかったパターンや相関関係を特定することが可能となり、自動車メーカーやサプライヤーは新たな、以前に想像もしなかった方法でビジネスと広範なサプライチェーンを見ることができるようになります。
効果
高度なサプライチェーン分析は、グローバル自動車産業に、過去の瞬間的なスナップショットからリアルタイムのデータアクセスに移行し、分析と可視性を組織内およびサプライチェーン全体の利害関係者に提供する機会をますます提供しています。クラウドインフラストラクチャとビッグデータプラットフォームを活用することが一般的になるでしょう。
ただし、サプライチェーンにおける高度な分析の利用は、個々のデータ要素とレコードの数が増加し続けるため、桁違いに増加する可能性があります。焦点は、データの内部的なクロスファンクショナルな共有から、バリューチェーンパートナー間のデータフローの調整と共有理解へとシフトします。サプライチェーン内の個々のサイロ（サプライヤ、調達、運用、販売、消費者など）は取り払われます。
その代わりに、より可視性の高い、より広範なサプライチェーンが浮かび上がり、事実に基づいた分析による感知、反応、および代替的な対応のシミュレーションを積極的に管理する準備ができたサプライチェーンが形成されるでしょう。
④予知保全
自動車メーカーにとって朗報なのは、積極的かつ予測的な品質分析が解決策を提供しています。成熟した分析システムは、現在大量のデータを処理し、様々な分析手法を提供することができるため、潜在的な故障を事前に特定し、早期の信号検出やデータの適切な管理を通じて適切な対策の開発の機会を提供します。
たとえば、現在私たちのクライアントのために行われている作業では、社交メディアや顧客サービスコールセンターのデータ、部品販売と出荷データなど、様々な構造化および非構造化のデータソースからのデータを組み合わせて、アフターマーケットで何が起こっているのかをより良く理解するために使用されています。これにより、メーカーはどの部品が故障しているか、いつリコールを発行し管理する必要があるかを把握することができます。
特定の時間枠内で製品リコールの発生の可能性を特定することができる包括的な予測モデルを追加することで、規制当局が行動や制裁を課す前にメーカーが対応できるようになります。これは、顧客エクスペリエンスチームにとってもポジティブな意味を持ちます。なぜなら、顧客の人口統計的特性やリコールに対する顧客の反応に関連する顧客の行動の影響を予測することもできるからです。
モデルに入力されるパラメータによって、購入直後に発生する欠陥だけでなく、購入サイクルの後に保証請求につながる欠陥も検出することができます。分析モデルはまた、事前にサプライヤー間の部品の欠陥を特定するのにも役立ちます。これらの分析の可能性により、予測的な品質分析はプロトタイプの開発、品質管理、サプライチェーンの最適化、およびリコール管理に特に有用です。
業界でのリコールの規模と数が増加するにつれて、既に進行中のリコールプログラムを管理し、リソースの制約を特定し、リコールサイクルの完了までの実行時間を予測するために、内部および外部のデータソースを組み合わせることもできます。
効果
自動車メーカーにおける品質管理の重要性は、最近の製品リコールによって示されています。規制の増加は状況を悪化させており、社交メディアなどの現代のコミュニケーション手段によって、リコールのニュースは数分で世界中に広まります。これらの要素により、自動車のリコールの影響は増大しています。高額な修理および管理コストに加えて、自動車メーカーはブランドの評判への損害や販売への影響、さらには重要な訴訟費用のリスクを負っています。
その結果、主要なメーカーはリコール管理に大きな投資を行い、特に自衛のために分析ソリューションを適用しています。
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