2019/12/17　【LIFULL HOME'S事例トーク】LIFULLが進めるデータドリブンマーケティング～その戦略と実践〜 CDO（Chief Data Officer） 野口 真史

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LIFULLのデータ戦略と事業構造改革
2019年12月17日

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会社紹介
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会社名 株式会社LIFULL
証券コード 2120（東証第一部）
代表者 代表取締役社長 井上 高志
沿革 1997年3月12日 設立
2006年10月 東証マザーズ上場
2010年3月 東証一部へ市場変更
資本金 9,716百万円
発行済株式数 134,239,870株（内、自己株式数73,780株）
連結従業員数 1,271名（内、臨時雇用者数205名、海外子会社114名）(2018年12月31日現在)
主な株主 LIFULL役員、楽天株式会社 (17.7％)
主な子会社
( )は議決権比率
Trovit Search, S.L. (100％)
Mitula Group Limited（100%）
株式会社LIFULL Marketing Partners (100％)
会社概要 （2019年1月8日現在）
3※ 1月8日に普通株式15,450,770株を発行いたしました。新株発行により資本金は9,716百万円となりました。

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不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME’S」
https://www.homes.co.jp/
• 全国の住まい探しができる掲載物件数国内No.1※
の不動産・住宅情報サイトです。 ※産経メディックス調査(2018.1.30)
• 情報量だけでなく、情報の精度・品質を向上させるため、社内に審査専門部署を設置しています。
• スマートデバイス対応にも力を入れており、いつでもどこでも誰でも最適な住まいが探せるよう、進化を続けています。
総掲載物件数No.1
LIFULL HOME’S
iOS・アンドロイドアプリ
• 住みたい街、路線・駅、目的地までの所要時間など様々な検索方法
• 「敷金礼金ゼロ」「ペット相談可」などのこだわり条件
• 物件種別を複数選択して、賃貸物件と購入物件を比較
• 住み替えに必要な「やることリスト」や、新着物件通知機能など、
豊富な機能で住み替えをサポート
LIFULL HOME’Sについて
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ユーザー 不動産事業者
閲覧 情報掲載

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引越し一括見積り・予約サイト
運営：(株) LIFULL MOVE
老人ホーム・介護施設等検索サイト
運営：(株)LIFULL senior
レンタル収納検索サイト
運営：(株) LIFULL SPACE
花の定期便サービス「LIFULL Flower」
遺品整理業者の検索「みんなの遺品整理」
運営：(株)LIFULL senior
海外子会社
Trovit Search, S.L.（スペイン）
LIFULL Tech Vietnam Co., Ltd.（ベトナム）
Mitula Group Limited（オーストラリア）
その他
株式会社LIFULL Marketing Partners（コンサルティング）
株式会社LIFULL bizas（バックオフィス）
株式会社LIFULL Social Funding（クラウドファンディング）
LIFULL介護 LIFULL引越し LIFULLトランクルーム
その他LIFULLサービス
主なサービス
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「世界一のライフデータベース ＆
ソリューション・カンパニーへ」
スローガン

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DataBase + Technology
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あらゆるデータを統合し、先進技術を活用することで新たな価値を創出する

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自 己 紹 介
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野口 真史（のぐち まさひと）
@noguchimasahit
Chief Data Officer
新卒入社から不動産情報サイトHOME'S一筋16年
全社データ戦略の立案、推進
HOME'S事業のマーケティング戦略のとりまとめ
新たな住まい探し体験のための新規サービス開発
経営、事業とデータをつなぐのが主な仕事

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データ戦略
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データ戦略の位置づけ
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データ戦略は企業・事業の成長を加速させるためにあるべき
経営戦略
事業戦略
データ戦略
上位の戦略が先にあり、その成功確率を高める、
または加速させるために立案・遂行する
※データを活用すること自体が優先、目的になってはならない

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（参考）CDOの役割
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データにより経営・事業の成長を加速させる
売上の増加
データ活用
コストの削減 新規事業の創造

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データ戦略とは
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データによる事業成長とデータ活用のサイクルを構築すること
増やす
高める
使う
事業
成長
事業・サービスで生まれたデータを蓄積する
データが活用できるように整備する
データを活用する

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データを「使う」とは
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データ活用を売上増加・コスト削減につなげる
１．意思決定の支援
２．自動化・効率化
例．受注確率の高い顧客を優先して接触する
例．CV確率のより高い仕様を残して実装する
例．パターン化できる処理を機械に任せる

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（参考）意思決定の支援のイメージ
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分析・予測等により「正解に近い」選択肢を選びやすくする
・勘ではなく勝率の高そうな道を選ぶ
・確率が同じなら成果の高そうな道を選ぶ
・間違った道に入ったときにすぐ戻れる

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データを「使う」のは誰なのか
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社内外あらゆる人がデータの恩恵を受けられる可能性がある
To B To C
経営層
マネージャー
サービス推進者 より良いサービスの構築
より高いサービス価値の恩恵
経営資源の最適配分

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LIFULLにおけるデータ戦略
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データを「増やす」～複数サービスのデータ統合
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住まいを中心とした複数サービスから取得できるデータによるID統合
ユーザー一人ひとりを多面的に見ることにより解像度が上がる

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データを「高める」～データ活用体制の整備
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データを全社で活用するために「基盤」と「人」の体制整備が必要
１．基盤の整備
・データ分析基盤（DL、DWH、DM）の構築
・各種マスタの整備
・全社BIツールの導入
２．人の整備
・データアナリストの採用、専門組織化
・データ活用推進横断部署の設置
・データ活用に関するガイドラインの整備

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データを「使う」～マーケティングの成果向上
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KGIである「売上」につながる各パラメータを改善する
集客 歩留まり 単価売上
利用前
（広告）
利用中
（サイト）
利用後
（CRM）
・ターゲティング
・ビッディング
・セグメント
・レコメンド
・タイミング
・オファー

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Fin.
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