膨大なキャッシュレスデータの活用で、企業のマーケティングを変える。三井住友カードが提供する、データ分析支援サービス「Custella」。

平野Custellaは、三井住友カードが保有する膨大なキャッシュレスデータを統計化し、そのデータをさまざまな切り口から分析することで、企業様のマーケティングを支援するサービスです。

細谷発端は、三井住友カードが扱うデータをグループ各社の事業に活用できないか、と検討しはじめたことにあります。さらにさかのぼってお話しをすると、2017年ごろに自治体の方とお話しする機会が多くあったこともきっかけの一つです。当時は地方創生、インバウンドの文脈で観光需要が大きな伸びをみせていたのですが、皆さん一様に「どの国から日本に来ていて、どのような購買行動を取っているのかがいま一つ分からない」という悩みをお持ちでした。このお話から、三井住友カードは決済手段のほかにデータという価値を提供できるのではないかと考え、まずは自治体向けにデータ提供を始めました。さらに、自治体だけでなく私たちの加盟店様にとっても有用であるはずだ、と考えたことが、Custellaの着想の起点になっています。

細谷もっともご利用が多いのは小売業のお客さまです。皆さん、主に自社のデータ（POSデータ）を活用し、どんな商品が売れているのかを分析されています。ただ、重要な出店戦略等は自社のデータのみでは分析が難しく、私たちのデータがうまく活用されています。出店戦略は通常、人の動き方をもとに考察します。一般的には携帯の位置情報が活用されるのですが、弊社は会員様の居住地や勤務地、さらには購買エリアのデータを持っています。それこそ、コロナで顧客行動に変化が出てきているので、こうしたリアルなデータを出店に活用したいというニーズが高まっています。さらに、その次が顧客戦略です。既存の顧客にどのようにしてリピーターとなってもらうのか、あるいは新規の顧客にアプローチするのか、マーケティングの本丸といわれる部分にCustellaをご利用いただき、エリア内の他店をご利用の人、自店をご利用の人をそれぞれ可視化したり、会員様向けにプロモーションを展開したりしています。

平野別の事例をお話しすると、富裕層をターゲットとした客船旅行業を営むお客さまから、「今後の事業戦略を描く為、富裕層が今後、どう変わっていくかを知りたい」とのご依頼をいただいたことがあります。そもそも「富裕層」というカテゴリは定義が曖昧です。そこで、キャッシュレスデータからまずは富裕層の定義の仕方を考え、一部オープンデータも使いながら、過去と現在の傾向から今後を予測した結果をレポートさせていただきました。

このほか、「転売層を知りたい」とおっしゃる玩具メーカーのお客さまもいらっしゃいました。「各商品の基本的な属性（性年代レベル）は把握しているものの、その人たちが普段何をしていて、何にお金をかけているのかが見えてこない」ということで、自社のデータからは読み取れない顧客層を知るために、Custellaをご利用いただいています。

富田地方の水産加工業のお客さまから、「EC事業を始めるので相談に乗ってほしい」とお声がかかり、プロモーションのお手伝いをした事例もあります。

地方の場合、リアル店舗に送客するとなると、足を運べる距離にお住まいのカード会員様が限られているため、効果を出すことの難しさがありますが、これがインターネット上への集客となると、物理的条件が取り払われるため、ターゲットは全国に広がります。そうなると、わたしたちも「Custella Promotionでお手伝いできます」と胸を張って言えますので、ECを始められる地方や小中規模の事業者様が、「それならば」と、お使いになるケースは徐々に増えています。

細谷ここはかなり戦略的な動きをしています。そもそもCustella を運営するデータ戦略部は立ち上げ当時、10人に満たないチームだったのですが、いまや50人に届く大所帯になりました。人のリソースは積極的に増やしていますが、そのうち50％以上が中途採用です。外国籍の社員も数人在籍しており、グループ内でも珍しい人員構成になっています。このように専門の人材を自社でしっかり抱え、さらには育て、自社でサービスを提供していくことも、データ戦略部の一つのミッションです。

細谷車のサブスクリプションサービスを展開するお客さまの事例があります。こちらは、「若年層」「ファミリー層」をターゲットとして想定されていらっしゃるのですが、このペルソナは「若年か否か」、「婚姻の有無」「子どもの有無」くらいの情報でセグメントできる、非常にざっくりとしたものです。一方、私たちは約1,200の変数をベースに持っているので、非常に細かくターゲットを区切ることができます。例えば、AIを活用したところ、ゴールドカード会員様で、年額2万円から3万1,000円の保険に加入されていて、かつリボ払いを利用されている55歳の反応が高い、といった方が高スコア層として抽出されたりもします。

平野美容商材を取り扱うお客さまでも似たような事例があります。一つ十数万円する美容器具の発売にあたり、お客さまは当初、「カード利用額の多い人」「年収の高い人」にアプローチしたいと、購買層をシンプルに考えていらっしゃいました。しかし、機械学習をさせてみると、年収は低く、カードの利用額も多くないものの、カード利用額の5割以上を美容関連に投資する人が出てきたりもします。このように想像だけでは取れない層が機械学習によって把握できる点はおもしろいポイントです。

細谷ちなみに「Custella Promotion」は、お客さまの設定したセグメントに行うことも、機械学習で出てきたターゲットを試すこともできます。ABテストを実施されるお客さまもいらっしゃいます。

細谷そうですね。これまでは経費削減や業務効率化の一環で「現金ではなくカードを使いませんか」と経理部門の方にご提案することが主だったのですが、Custella のローンチ以降は「売上を上げていきましょう」と、攻めのアプローチができるようになりました。

また、コンシューマーとつながる事業領域が限定的なお客さまの場合、カード事業で切り込むことの難しい側面がありました。しかし、Custellaというソリューションがあることで、違う角度から関係性を築けるようになりました。これらの成果から、グループの新たな役割を担っていけるのではないか、と感じています。

細谷世の中は良い商品を揃えていれば顧客を獲得できるという時代から、顧客側がお店を選ぶ時代へと移行しつつあり、多くの事業者様の意識もまた、この方向へと変わってきています。いかに顧客とつながり、理解し、選ばれていくのかは、事業者様のこれからの命題となるでしょう。その点、私たちはこれらの課題を解決に導ける膨大なデータを保有しています。お客さまの経営戦略と私たちが持つデータを重ね合わせることで、戦略の精度を上げられる点は、今後Custella の根本的な価値になると思っています。顧客をより理解したいと考える事業者様の増加とともに、Custellaが普及していくイメージを持っています。

富田わたしは、お客さまの生の声を伺う機会が多いのですが、一番印象に残っているのが、「自分たちの仮説が確信に変わった」「いままで見えなかったものが見えた」というものです。Custella による分析と考察の結果、ターゲットが明確になり、次のアクションにつなげられることをお喜びになる姿は、わたし自身、何回見てもうれしいものです。今後はさらに多くの事業者様に導入していただき、活用策を見出していただきたいと思っています。

平野「Custella はSMBCグループにとっても、有用なもの」という考えがグループ内に浸透しつつあり、グループ各社がそれぞれのお客さまに提案する、という動きも多くみられるようになってきました。現状のデータだけでもこの状態をつくりだすことができているのですが、今後はたとえば、「どこで、『何を』買っているのか」という粒度まで会員様の動向を把握できるようになれば、もっと多くの事業者様のニーズに明確に応えられるようになると考えています。そこにたどり着ければ、SMBCグループは唯一無二の価値を提供できる企業体になれると思っているので、そこを目指して頑張っていきたいです。

細谷SMBCグループはCustella があることで、「金融のみならず、データ活用とマーケティング支援までお手伝いできます」と言えるようになれると思っています。先述してきた事例のとおり、この領域に向かうための土壌が整いつつありますので、その世界をグループで本気で目指すことが、大事になると考えています。

金融事業で培ってきた信頼があるからこそ、これほどのボリュームのデータをお預かりできていると思っていますので、それをまた私たちへの信頼をもとに加工処理を行い、私たちしか持たないデータとして事業者様にお届けし、またその事業に活かしていただく――。この繰り返しのなかでCustellaのサービスを拡充することで、SMBCグループの強みとして育て、お客さまへのさらなる貢献を実現していきたいです。