Camelot ケーススタディ ケーススタディ
ロト（宝くじ）顧客の幅広く深いチョイスを理解する
ロトカードデータがない場合はどの様に予測するか？
課題
Camelotは45,000の様々な形態のターミナルを持っており2,000人以上の人口を持つ郵便番号の地域にはターミナルの設置を行わなければならない。ポイントカードがなければCamelotはどの顧客が実店舗から購入をしているかわからない為、課題は如何に新規ターミナル、マーケティング、商品開発から潜在的収益予測するかという点である。
アプローチ
- 将来予測が可能なモデルを策定するために既存顧客の行動を理解する必要がある。
- 調査、オンライン上の行動、モビリティーデータを用いてリテールの動きをモデル化する。
- 人口統計、チャネルによる影響を詳細に亘り理解する。
- 将来的にも有効であるプロセス及び正確性を実現するためにフィールドアナリティクス及びモバイルデータキャプチャー機能を持つプラットフォームを開発
成果
GeolytixはCamelotロケーションプランニング能力に変革をもたらし将来的成長への可能性を拡大させるという当社ゴール、変化を遂げるリテールネットワークの最適化、更なるチャネル戦略をサポートする基盤的存在となった。正にGeolytixサポートによりロケーションに関してより良い決断が可能になったと言える。
Paul Clarke, リテールプランイングマネジャー