株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ

組織に高度な分析文化を根付かせる BICC が 驚異的に低い解約率を実現させる

契約者数の増加により、成熟期を迎えた携帯電話市場。株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ（以下、NTTドコモ）では、経営課題が新規顧客の獲得から既存顧客の維持やその利用拡大を図ることへとシフトしている。そのため同社では、顧客満足度を高めるきめ細かい施策展開を目指し、SAS のデータマイニング技術を導入。さらに、ビジネス・インテリジェンス・コンピテンシー・センター（BICC）を設置した。情報活用を全社横断的にサポートする組織、BICC とはいかなるものか、NTTドコモ情報システム部情報戦略担当部長の久保田明氏に伺った。

業界平均1/3以下の驚異的な解約率

--- ほとんどの方が携帯電話を利用している現在、携帯電話市場は飽和状態にあるのだと思われます。NTTドコモ様では業績向上のために、どのような取り組みを行なっているのでしょうか。

● たしかに今では、顧客のニーズにきめ細かく対応し、顧客満足度を高めていくことが重要になっています。このためには、高度な分析によって個々の行動やニーズを予測してから施策を実施することが大切です。そのために弊社では、SAS のデータマイニング技術を採用し、これを推進する組織として「情報戦略担当」、いわゆる BICC を設立しました。

現在では、データマイニングで得られた結果などをもとに、お客様の満足度の向上が図られるような施策提案（レコメンデーション）を行なっています。

こうした取り組みの結果、弊社の 2005 年の解約率は前年度に比べ 0.24 ％減少し、0 .77 ％となりました。仮に、ユーザー 5,000 万人のうちの 0.24 ％が一人当たり月に 6,900 円利用すれば、年間 99 億円を失わずに済んだという試算になるのです。

--- その数値は大変驚異的です。そうしたベネフィットをもたらした BICC ですが、その取り組みの背景には何があったのでしょうか。

● データマイニングなどの高度な分析を利用して、その結果を業績の向上につなげていくためには、分析を実現するIT だけではなく、分析を支える組織づくりの面も考えることが重要です。米国の大手通信企業でも、ビジネス部門と情報システム部門の他に、データ分析のサポートや提案を行なう部門があります。

弊社でデータマイニングを導入した 2000 年頃、ビジネス部門では、高度な分析を行なうために、情報システムや個別データやツールの知識、大量データ加工のノウハウなどが必要となり、高度な分析業務が円滑に実施できていませんでした。また、技術部門もデータウェアハウス（DWH）に常に蓄積していない情報を含め、分析する場合の総合的サポートなども十分ではありませんでした。このため、2003 年、データ分析のサポートや提案を行ない、データ分析業務を全社に推進する組織として BICC を設置したのです。

NTTドコモのBICC 

--- NTTドコモの BICC の具体像は。

● 弊社の BICC は、情報システム部内にあります。現在、データマイニングなどの高度な分析を担う「分析グループ」と、複雑なデータ抽出を行なう「データ抽出グループ」を合わせて 30 名程度のスタッフがおり、この外に、DWH の開発を行なう「DWH 開発グループ」などがあります。これらの体制により、ビジネス部門の分析ニーズに応える体制を整えています。

ビジネス部門と BICC とで、考えられるだけの仮説をテーマに沿って作成します。ひとつのテーマにつき、百数十個の仮説があります。これを受けて BICC では仮説に必要なパラメータを数百個から数千個作成し、それから予測する数理モデルを作成します。こうしてできた予測モデルを使って、ビジネス部門では、顧客に対する満足度を高める施策を展開することができるのです。

--- BICC を成功させる秘訣はあるのでしょうか。BICC をつくりさえすればビジネス・インテリジェンス（BI）の活用が促進されるわけではないと思いますが。

● ビジネス部門も、より深い分析に基づく、より的確な施策を実施したいというニーズがあるので、BICC としてもそれらに対して積極的にサポートし、提言していくことが重要であると思います。

--- 最後になりますが、BICC において、SAS の提唱する情報進化モデル（IEM）はどのようにご参考にされましたか。

● Gloria J. Miller さん達が書かれた『INFORMATION REVOLUTION』には、BI をさらに活用し、業績向上に活かすための組織の姿が記述されています。この IEM を参考にして、弊社は IEM のレベル 4 であり、レベル 5 を目指すことが必要であるなど、弊社の BI における課題や取り組みを、社内の経営層や関連組織に客観的に説明できます。また、この IEM は、BI に取り組む国内外の他の企業の方との意見交換などにおいても、世界レベルの実践的な「ものさし」として利用できるのではないでしょうか。

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