Seven＆i Data Lab：跨業數據共享，掌握消費者生活型態

許庭瑄
2020-12-31

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日本大型零售、流通事業控股公司7&I控股於2018年6月1日成立跨業數據共享實驗室「Seven＆i Data Lab」，參與業者包含ANA全日空、東京急行電鐵、NTT DOCOMO、DeNA（網路公司）、東京電力、三井住友金融集團、三井物產等。由於近年來日本出生率下降、人口漸少，零售商店也在減少，7&I控股推出Seven＆i Data Lab的目的是要透過跨領域數據的交流，對消費者活動、行為偏好等有更完整的掌握，以期能解決社會問題，同時滿足潛在市場需求。

【服務說明】

透過整合分析各個領域的數據Seven＆i Data Lab主要想達到：

社會/公共端

透過各公司擁有的大數據與SNS資訊，可具體確定如：「哪些地區在非假日的購物受到限制」之類的社會問題；Seven＆i Data Lab可進一步發想解決上述問題的假設，並透過企業合作以進行假設的實證。

除此之外，現在企業被強烈要求去推動可解決環境和社會問題的事業，如聯合國倡導的可永續發展目標。在這樣的情況下，Seven＆i Data Lab將透過創造具備社會及公共特質的商業模式，來促進集團的發展基礎以及永續發展的社會。

消費者端

可及早發現消費者潛在需求，例如透過去個人化訊息的數據，可以觀察到偶像粉絲喜歡什麼時尚、讀什麼書、何時何地購物等。從這樣的關聯和趨勢，可以快速預測爆品的「跡象」以及「潛在需求」，以開展促銷活動，並接觸新客群。此外，在舊客方面，根據消費及購買歷史辨識出生命階段里程碑，並據此主動提出新產品和服務，可與舊客建立更緊密的關係。

【服務步驟介紹】

1.數據交換

圖片來源：資策會FIND整理

圖1 跨業數據交換

2.假設實證

參與公司：7&i（旗下百貨公司「伊藤洋華堂」）、DeNA（旗下App叫車服務「MOV」）
要解決的社會問題：日本由於人口高齡化，在人口稀少的地區以及城市地區，特別是對於老年人和育兒世代來說，購買食品感到不便和困難。易受交通傷害的人數已構成「糧食獲取」的社會問題。本案要解決購物時交通不便的問題。
運用數據：兩家公司的商業場域、購物時的交通方式／交通時間、周邊計程車使用狀況、零售及交通運輸服務合作等數據。
實證場域：5間伊藤洋華堂的店舖（其中2家位於東京、3家位於神奈川）。
實證期間：2019年10月中到11月中
服務內容：在這5家伊藤洋華堂購物單次交易達4,000日圓以上，可以獲得MOV的優惠券金額為500（位於東京的店）、700日圓（位於神奈川的店）。
驗證內容：透過業務領域的擴展以及使用量的流入，來驗證可持續發展的方案。

【預期應用效益】

對7-11來說，希望補足不同面向的資料，更全面的掌握「個人」為核心的數據，以達到「感知數位」的目的，即透過對消費者全面的了解，預期其購買行為，企業可貼心的主動把消費者所需產品送上門。不同面向資料如：7-11擁有「日常數據(Daily Data)」，ANA全日空擁有的是「特殊數據(Extraordinary Data)」；7-11擁有「購物當下數據」，而NTT Docomo擁有的是購物時刻間隙的「連續數據」。希望透過信用卡公司合作，了解流行產品是否依「家庭收入」而有不同，認為這個資訊對7-11本身及7-11的客戶都有助益。

對ANA來說，希望吸引到首次搭飛機、首次海外旅遊的年輕族群；如透過跨業資料交流，掌握前往Loft （屬於7&i控股旗下的生活雜貨連鎖店）購買旅遊用品的年輕消費者。在飛機上的乘客會感到不信任從公司角度出發的信息，除了與行程相關的信息外，乘客並不感興趣。希望數據有助於擬定讓客戶舒適的方式，向客戶溝通公司品牌。

對NTT docomo來說，其正在與地方政府和附屬公司一起促進城鎮發展，防災計畫和旅遊業的推廣，為了可進一步刺激消費和解決社會問題，希望透過與Seven＆i Group合作，能夠了解客戶的潛在需求並採取更有效的行動。

對三井住友銀行來說，目前透過電子郵件發送，來推薦辦信用卡以及保險等金融產品，但其中很多資訊是客戶不需要的，希望可以克服此問題。如透過跨業數據交流掌握真正需要辦卡的客戶，如掌握有出國需求的消費者，主動推薦其出國專門的信用卡。