Expedia

顧客行動を分析し、数千万ドルの売上向上を実現

世界をリードするオンライン旅行会社であるExpediaはクレジットカート取引における不正行為をなくし、売上を増やすとともに顧客ロイヤリティーを構築することを目指して、SAS®が提供する分析ツールを活用している。SASプロジェクトでは3週間か4週間かけて特定の業務領域にフォーカスした取り組みを行った。その結果Expediaの売上を最大10％、数千万ドル（数十億円）相当も急上昇させることに成功したのだ。

Expediaでは顧客が求めるものをより深く理解することによって、売上アップを図る画期的な方法を模索している。同社には過去10年分のWebトラフィック情報と年間180億ドル（約1.8兆円）相当にも上る旅行関連の予約データが集められており、このデータのマイニングや分析を支えているのがSASのソフトウェアである。

Expediaで戦略および顧客分析を担当するディレクターのDan Lynn氏は次のように語った。「SASは、日々当社のWebサイトを訪れる何百万人という訪問者について、より明確な顧客像を提示してくれます。オンライン旅行業にとって、個々の顧客行動に応じた個別のサービスを提供することは非常に重要です。しかし、それぞれの顧客がもつ多様な好みを組み合わせた膨大なデータベースに対して分析作業を行うのは大変な力仕事で、こうした機能を提供できるのはSASだけです。現在では、これまでにない速いスピードでお客様にお得な情報を提示できるようになり、最終的に当社が得たROIは非常に大きなものとなりました。」

Expediaでは、主に次の3つの方向性に沿ってSASを活用している。

• 情報提供の最適化
特に価値の高い取引としてフラグが立つような好条件がホテルから提示されると、システムが即座にExpediaのWebサイト上にその情報を掲載する仕組みとなっている。「お客様にとってお得な情報は、私たちにとっても有利な取引なのです」と、Senior Statistical Modeler兼Developerを務めるSandipan Ganguly氏は話す。

• Webサイトの設計
利用者がExpediaのWebサイトに長く留まってくれる理由は何なのか？ 何が顧客のクリック行動を引き出すきっかけとなり、結果として航空機やホテル、レンタカーの予約に結びつくのか？ このような問いに答えるため、Expediaでは定期的に異なるWebレイアウトを作成・比較し、コンテンツと画像の最善の組み合わせを検討し、売上向上につなげようと努力している。Ganguly氏は「当社では、特定のオファーや特定のディスプレイによって売上に好影響が出るかどうか、常にテストを行っています」と続けた。

•不正行為の削減
Expediaでは、購入を確定すべきか、あるいは再検討するまで保留とするべきかを瞬時に判断するために、1秒以内にすべてのクレジットカード取引を「評価」することが義務づけられている。取引が後に不正と判明した場合には、クレジット評価システムがミスを「学習」し、SASのデータ・マイニング・モデルが自動的に「最教育」され、今後の取引において同じ動きが検出された場合にはフラグが立つ仕組みができている。Senior Statistical Modeler 兼DeveloperのSanthosh Shanmugam氏は「新規の取引情報であってもSASの予測モデルが次々と処理し、より正確な結論を出してくれるので、SASを使うようになってからはクレジット取引が後から不渡りとなるケースは減りました。リアルタイムで自動的に意思決定が下されていくようなイメージです」と説明した。

またマーケティング担当者は、日常的に顧客をグループ別に分類し、それに合わせてターゲットを絞った広告キャンペーンや販促イベントを行っている。しかしSASは、事前に定義したグルーピングに縛られることなく、顧客の購買行動だけに注目した分類によってグループ分けを行うなどしてExpediaに「新たな発見」を与えた。観光旅行に出かける顧客の大多数がビジネス旅行者でもあるということは同社にとって驚きの発見の1つだった。

このグループに属する顧客が、旅行する頻度や旅行に費やす日数および時間は、既存の「ビジネス旅行者」に属するグループとほぼ同じだった。さらに分析を進めると、この新しい顧客グループは、通常の観光旅行者と比べると、限られた時間内にあらゆる種類の選択肢を閲覧することを非常に重視していることが分かった。そこでExpediaは、この新たに発見した顧客グループ向けの画面を新設し、この顧客層に特にアピールすると思われるマーケティング活動を展開することにしたのである。

SASの高度な分析は他の業務領域でも成果を上げている。例えばあるホテルが旅行者や地域のマーケティング・マネージャーから好評価を得た場合には、何があったのかを明確にするために、顧客やマネージャーの嗜好に関する情報を収集し、詳しくトラッキングする。「こうしたホテルは、翌年には5～10％もコンバージョンレートが上昇しているということが分かりました。このような顧客主導のプログラムをパートナー企業にも広げていけば、新たな価値を創造できるということが確認できました」とLynn氏は語る。

自動化したプログラムや分析を実行するには、どんな場合でも他社製品によって管理されているデータベースなど、非常に規模の大きなデータセットを扱わなければならない。「複雑な予測モデリングとなると、他社の製品では非常に処理が遅くなります。どの製品もSASのようには大量のデータを処理することはできません」とShanmugam氏は述べた。

また、同社内で、Shanmugam氏とGanguly氏の仕事はとりわけ高く評価されている。「Expediaはビジネスを成功させるためにデータにもとづいた高度なアプローチを取ろうと努力しています。そして、私たちはSASが導き出す計算結果は正確で信頼に足るものであることを知っています。経営陣もSASが明らかにした洞察が当社のビジネスに好影響を及ぼしていることを理解し大変感謝しています。」

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