• データマーケティング
  • 2015-05-15

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急速に普及していく「ビッグデータ 」というツール

ビッグデータというワードが、私の専門としているデジタルマーケティングの分野における最近の大きなトレンドワードとしてしばしば聞かれます。ウェブ、紙面を問わずメディアの注目度も高いです。

ビッグデータとは一般的に処理・活用が困難なほど容量の巨大なデータを指します。多くの消費者やユーザーの膨大なデータを基に分析し、市場の開発やビジネスプランの策定などに活用できるポテンシャルがあるビジネスツールとして注目されています。

特定の顧客像を設定して、その中身を掘り下げていくペルソナとある意味では対極をなします。今回はそのビッグデータの活用についてご紹介します。ビッグデータのツールとしての活用は、結論からいえば早めの取り組みがキーワードになるでしょう。

ビッグデータの現状とは?

ビッグデータがどれだけ注目されているかという点については政府の資料や取り組みから見るとわかりやすいです。総務省は、ビッグデータについて総務省のホームページ内で詳しく紹介しています。詳細な記載がされており、政府としても注目していることがうかがえます。

今後、官民あげてビッグデータを活用した政策運用がなされることでしょう。そもそも国政は国民という億単位の人間を対象としており、ビッグデータは最適なツールです。数値的な裏付けができている信頼度の高いデータの提供が可能なため、信頼度の観点からも取扱いの障壁が低い、つまりは国の施策とのマッチングが良いということです。

また、民間企業、特にインフラに近い企業は対象とする利用者数が多いためビッグデータと親和性が高いと言えます。今、我々が使っているインターネットについても通信インフラということもありなじみやすく、ネットユーザーの人数も格納されているデータも膨大であり親和性が高いのです。

このように、ある程度スケールメリットがある企業やサービスなどがビッグデータを活用しているのが現状です。しかし、今後はより多くの企業にも活用されると予測しています。マーケティングの進め方にも大きく影響を与えるでしょう。

具体的な活用例

ここで、ビッグデータを活用する企業の例をいくつか見てみましょう。まず、ニュースでも大きく取り上げられたJR東日本を見ていきます。残念ながら賛否両論ある内容として話題になりました。Suicaの利用状況をもとに外部と連携してマーケティングの材料として活用しようとし問題となったことを覚えているでしょうか。これは残念なニュースとなってしまいましたが、個人が特定されているわけではないとして嫌悪感を持つ方も少なくなかったようです。

メリットもありますが抵抗を感じることも事実です。安心、納得できる使い方として、例えば車両運行状況におけるメンテナンスにもビッグデータは使用されています。従来は職人的勘に依存していたノウハウから数値データを基にチェックして、安全性を高めるという内容です。ビッグデータが悪いということではなく使い方の問題です。

YAHOO!JAPANの活用例

インターネットユーザーの利用データから選挙やインフルエンザの感染情報などをまとめて定期的にレポート配信しており、ビッグデータ活用の知見を構築し情報ツールとして活用しています。

千趣会の活用例

ベルメゾンを展開する千趣会はビッグデータの活用を模索しています。個人の趣味趣向が強いショッピングであってもそれが膨大なデータから導き出された購買傾向であれば、かなりの確率で次回のコンバージョンや検索の利便性の上昇につながります。おすすめの商品として購入率の高い商品を表示できれば売上は上がります。それは企業にとっては大きなメリットです。商品検索やおすすめなどの利便性も上がることになるでしょう。

ビッグデータの今後

このように見てみると大企業の中でも多くのユーザーが存在する企業しかメリットがないと思われるかもしれません。しかし、そうではありません。むしろビッグデータを早めに活用していけないかを検討しなければいけません。インターネットも、もとは軍事から転用された技術であり、初期の頃は大学の研究機関ばかりにありましたが、現在は小学生からお年寄りまで世界中で使われています。便利であり、利便性がこれまでのツールよりも圧倒的に優れていたからです。

では、ビッグデータはどうでしょうか? もし、我々の顧客の次のアクションがこのくらいの時期にくるということがデータ上でわかるとすれば事前に対策が取れます。自分の行っている事業がこの地域でニーズが高いということがわかっているのなら、それを知りたいと思いませんか? 当然その情報は欲しいことでしょう。

まだ、直接身近には感じないかもしれませんがビッグデータは間違いなく正確性が高く便利なツールです。これまで多角的に分析してきたデータよりも圧倒的に勝っている点があります。圧倒的な母数があるからです。

仮説に基づいた施策の立案ではなく、これ以上正確にできないような圧倒的な母数から導き出したデータを基に施策を実施するという動きに変わるでしょう。従って、先発者が大きなパイを一気に獲得することができるようになる可能性が高いと言えます。勝負のポイントはその導入時期ということになるでしょう。導入するのなら、まず先にということがポイントになります。


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