2014/10/07

【ソーシャルxビジネス】

#72 赤字脱出を実現させた米GMの3つのビッグデータ活用方法

NTTコム オンライン SocialEngageプロダクトマネージャの屋代です。

今回は、WebサイトSmartDataCollectiveから、『赤字脱出を実現させた米GMの3つのビッグデータ活用方法』という記事をご紹介します。
米自動車メーカーBIG 3の一角であるゼネラルモーターズ(以下GM)は、2009年の経営破綻、国有化、新会社の発足等を経て、今日この会社は「ビッグデータ」に経営の重点を置いているそうです。
自社内で行われているIT業務の割合を2015年末までに90%に引き上げる予定で、約12,000人のIT人材を雇用していますが、その内の8割強の人材を2018年までに新規開発に投じるとしています。GMはデータセンタの立ち上げにも積極的で、1.3億ドル相当のデータセンタは約37,000台のサーバを所有し、8テラバイトの光ファイバーでGMの他のデータセンタとのデータ接続が可能だそうです。このデータセンタの他にもう一つ、2.58億ドルのデータセンタが同じエリアに立ち上げられているうえ、さらに、合計5.46億ドルを新しいデータセンタ開発に投ずることが決まっているそうです。
新データセンタには3ペタバイトものデータ(製品開発、調達、物流、品質管理、製造、カスタマーケア、営業、マーケティング、財務等)が集約されています。

記事では、GMは、車載テレマティクスや、360度視点からの顧客情報を作成し売上予測の立案など、ビッグデータを革新的な方法で活用しており、GMは、「“偶々自動車を製造している” ひとつの情報会社」へと変貌を遂げた、と述べています。

1. ディーラーのパフォーマンス向上

約4,300店のディーラーのパフォーマンス向上のため、GMは地理情報システムとデータ分析を組み合わせて使用しているそうです。その分析結果はディーラーに共有され、ローカルの顧客層、地域的な差異、地域ごとの特性を把握して顧客理解を深めることができるのだそうです。
例えば、車を買う際に追加のディスカウントが得られるのであれば、顧客は最も近いディーラーを通り過ぎて別のディーラーに行くことを躊躇しないこと(リンク先の記事によれば、500ドルのディスカウントのために2時間ドライブすることがわかっているそうです)や、一方で顧客の車に何らかのサービスが必要な場合にはその限りではないことが判明しているそうです。
このような情報に基づき、それぞれのディーラーがどのようにパフォーマンスするべきか、実際の売上結果と比較して検討することができる、と述べています。

2. ワン・トゥ・ワン・マーケティングの実現

GMは、マーケティング費用の予算に年20億ドルを投じ、多くの潜在顧客にリーチできるようになっています。しかし、大規模なキャンペーンで大衆をターゲットとする代わりに、ビッグデータ分析を活用して顧客の詳細なプロファイルを作成しているそうです。
これにより、自動車の価格帯ごとに、潜在顧客が誰で、どこにいるのかを知ることが可能となっているそうです。位置情報のデータ分析と詳細な顧客情報を組み合わせることで、ワン・トゥ・ワン・マーケティングを実現している、としています。

3. テレマティクスとスマートカー

昨今、自動車にセンサーが搭載されることは当たり前となりましたが、GMは、車載センサーとテレマティクスにフォーカスすることにより、コスト削減と自動車の安全性向上を同時に実現させたのだそうです。ビッグデータのおかげで、自動車1台につき800ドルまでの値引きを顧客に提供できるため、テレマティクスはGMに大きな利益をもたらしている、としています。
現在、米国では9百万台ものコネクティッドカーが普及しており、2020年までに35百万台にまで増加するとの見通しだそうです。コネクティッドカーは、顧客にはもちろんのこと、予測診断と予防整備が可能であるため、自動車メーカー側にも利益をもたらしてくれるのだそうです。
このような無線ソフトウェアとコンフィギュレーション管理のおかげで、自動車メーカーは、いつでもどこでも自動車のデータにアクセスできるようになっています。
GMは子会社のOnstarを通して、テレマティクスサービス「Onstar」を展開しています。Onstarは車内セキュリティ、コミュニケーション、遠隔診断を会員制で提供するサービスです。リアルタイム診断は自動車に搭載されている重要なシステムの状態をチェックすることができ、そのデータは自動車メーカーに送信され、製品の品質向上に役立てられるのです。

以上3つの事例は、新生GMにとって始まりにすぎない、と述べています。GMは多くのアプリケーションにも力を入れており、例えば、ディーラー向けの無料のタブレット対応アプリにより、セールスが顧客に対応している時、アプリを使って在庫、パイプライン、顧客へのインセンティブ等をその場で調べることができるのだそうです。
またGMは、エンジニアのシステムの簡略化、および新製品開発時に必要な高性能コンピューティング・シミュレーションの開発にも努めているのだそうです。

今回ご紹介した記事は、以下のリンクよりお読みいただけます。(英語です。)
3 Use Cases of How General Motors Applies Big Data to Become Profitable Again

次回の更新は、10/14週の予定です。更新情報については、SocialEngageのTwitterとFacebookの公式アカウントでおしらせしますので、フォローや『いいね!』していただければ幸いです。

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屋代 誠

屋代 誠

企業向けのソーシャルメディア活動支援ソリューション【Social Studio】のプロダクトマネージャー。

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