「顧客の専門家」マインドリーディング入門

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【マインドリーディング入門】誰でもわかるビッグデータ

配信日：2012年08月22日

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　　　　　　　　「顧客の専門家」を目指そう！
　　　　　　　　　マインドリーディング入門
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2012年08月22日
No.873
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Written by 松尾　順
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●誰でもわかるビッグデータ

今朝の日経産業新聞（2012/08/22）のコラム、
「Smart Times」では、ビッグデータの

「革新性」

について、石黒不二代氏（ネットイヤーグループ社長）
がとてもわかりやすい解説をしてくれていました。

石黒氏自身が心がけられたようですが、
まさに「誰でもわかるビッグデータ」という内容でした！

そこで、今日は当記事を紹介しつつ、
私なりの考えを付け加えたいと思います。
（もしわかりにくくなっていたら私の責任です・・・）


従来、企業が（比較的容易に）取得できるデータは
とても限られていました。

ユーザー関連データについて言えば、
実質的には営業パーソンや店頭の販売員の手入力で
記録される「顧客データ」、およびレジを通過することで
自動的に記録される

「販売データ」

のみだったのです。

レジのスキャナーで記録されるデータは

「POSデータ」

と呼ばれることはご存知ですよね。


企業では、社内にある商品属性データと、
販売時に取得した顧客データ、販売データを統合し、

・いつ（When)
・どこで（Where）
・誰が（who）
・何が（What)
・どれくらい（How many）
・いくらで（How much）

といった分析は当然行なってきました。

ただし、‘POS’が

‘Point of Purchase’（販売時点）

の頭字語であることからおわかりのように、
販売データは、

「販売時点」

でのデータに過ぎないわけです。

したがって、ユーザーが購買に至るまでの

「情報収集から始まる意思決定のプロセス」

や、購買後の

「利用状況や廃棄状況」

は把握が困難でした。

そして、もし購買前、購買後のユーザー行動を
把握したければ、相応の予算をかけ、限られた
サンプルを対象としたマーケティングリサーチを
実施するしかなかった。


ところが現在は、
ユーザーがWebサイトや携帯・スマホなどの
デジタルデバイスを日常的に使用するように
なったことで、購買時点だけでなく、購買前、
そして購買後のユーザー行動のほとんどが、
データとして捕捉可能となっています。


おかげで、石黒氏曰く、

「企業活動はがぜんデータオリエンテッドになる。」

という状況を迎えました。

すなわち、これまでは

結果としての「販売データ」

しか入手できなかったので、
どのようなマーケティング施策を展開するかは、

「勘とセンス、経験」

にかなりの部分依存していた。

ところが、ユーザーの消費行動プロセスが、
あらゆる顧客接点からデータとして吸い上げられる
ようになった今、データの裏づけのある科学的な
アプローチによってマーケティングを展開できるよう
になったということなのです。


さて、石黒氏は、ビッグデータの意味（価値、意義）に
ついて以下の４つを示しています。

---------------------------------------

１．データ量が多いこと

アマゾンのレコメンデーションが高い効果を発揮しているのは、
顧客数が多くデータ量が豊富であり、「オススメ」の正確性が
高いから。

ビッグデータはサンプルデータではなく実質的にユーザーの
「全数データ」です。したがって、代表性やサンプル誤差の
問題はなく、データ量が多ければ多いほど分析精度が高まる。

例えば、レコメンデーション（これは、顧客が欲しいと考え
られる商品を予測し、提示する予測モデルのひとつ）の正確性
は増すのです。（松尾注）


２．購買以前のデータが取れるようになったこと

購買以前のユーザーの行動は以前は簡単に把握できなかった。
しかし、ソーシャルメディアの投稿や、自社サイトでのサイト
内行動分析などを通じて、購買前の

「潜在消費」（例えば、どんな商品に「関心」が集まっているか）

の動向が（容易に）わかるようになった。


３．コンテクストや文脈がわかること

要するに、ユーザーが

「なぜ（why）この商品を購買するに至ったのか」

が把握できるようになったということです。

石黒氏が挙げている例は以下のようなものです。

○○さんはスカートを購入した。

しかし、実は予算が限られていたので、
スカートではなくて本当はブラウスが欲しかった。

ところが、マーケターは従来、

「○○さんがスカートを買った」

という顧客・販売データだけに基づいて、

「○○さんにスカートのカタログを送る」

という施策を打つしかなかった。

これが的外れな施策であることは一目瞭然。

しかし今なら、
ソーシャルメディアで○○さんが

「今度はブラウスが買いたい」

という投稿を見て、
ブラウスのカタログを送ることができる。

今は、このように、
ユーザーについての多面的な情報をもとに、

「ユーザーの好き嫌い、購入理由」

についてのデータを収集・分析して、
より効果の高い施策を打てるわけです。


４．リアルタイムであること

人の気持ちは移ろいやすいものです。

日々データが更新されるソーシャルメディアの
コメントやサイト行動を分析することによって、
最新のユーザーニーズを把握し、
すばやく、営業や商品開発にフィードバック
できるようになっています。

-------------------------------------

石黒氏は、

“このどれもが企業にとって革新的なことなのだ。
　もし革新的だと思わない人がいたとすれば、それは
　日本企業が今まであまりにデータをおろそかにして
　きた名残だろう。”

と述べています。

実際、欧米企業と比較して日本企業は、

「データ分析・活用」

に対して及び腰だったことは確かです。

しかし、データ分析を最大限駆使して、
勝負してくるグローバル企業に対抗するためにも、
日本企業も

「ビッグデータの分析・活用」

に本腰を入れなければならないでしょう。


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