• データマーケティング
  • 2015-08-12

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データサイエンティストの活躍を『SUUMO』に学ぼう


そもそもデータサイエンティストとは

簡単に言ってしまうと、データサイエンティストとは「収集したデータを分析して問題点やメリットなどを導き出す」ことを職業としている人のこと。このデータサイエンティストが注目される大きな契機になったのは、ビッグデータが登場したことです。ビッグデータは膨大なデータから顧客の動向を調べられる有効な素材ですが、データそのものは数値や記号の羅列で、そのままではなんのことだか理解できません。そこでデータサイエンティストはそれらを集積して分析、理解しやすいものにします。応用数学などを用いて規則性や不規則性を導き出す、統計学をベースにしたビッグデータ解析を担う人材と言い換えてもいいでしょう。ビッグデータで得られた膨大なデータから一定の規則性を見つけ出し、仮説を導き出すのがデータサイエンティストの仕事です。コンピュータで得られた機械的な数値を翻訳して、一般人にもわかるようにする翻訳家や通訳のような職業という言い方もできるでしょう。

『SUUMO』の活用事例

では、データサイエンティストは具体的にどのような業務を行っているのか、リクルート社の不動産部門『SUUMO』で見ていきましょう。『SUUMO』はリクルート社が運営している住宅の賃貸・販売に関する総合情報サイトです。リクルート社は、もともと人材会社としてスタートしましたが、現在ではこの『SUUMO』をはじめとして、結婚情報サイトなどライフスタイル別に特化した各種情報サイトを多数運営しています。また、人材会社としての長年の蓄積に基づいた数的処理や言語能力など、社会人として必要な基礎能力を判定する独自の採用テストのノウハウを応用し、企業の採用試験などに応用されていることでも有名です。つまり、データ処理など数字的な志向性が高い企業なのです。では『SUUMO』のビジネスモデルを見ていきましょう。現在『SUUMO』のユーザーとして下記が想定されています。

「賃貸物件を借りたい、貸したいユーザー」
「住宅物件を購入したい、売りたいユーザー」

このような人たちが『SUUMO』を利用していますが、どちらも「大きな決断を伴う」ものです。賃貸や購入という側面だけを考えても、ふらっと立ち寄った不動産会社であっさり決めてしまうことはまずありません。引っ越すとなれば、地域情報を調べ、路線図を見ながら会社や学校へのアクセスなどを必ずチェックします。もちろん、賃貸や購入に伴う金額の調査や比較も必ず行います。ポイントをもう一度整理しましょう。

「ユーザーは価格、路線などの情報に基づいて調査を行う」
「ユーザーは得られた情報をもとに意思決定する」

こうした行動の判断基準になるのが充分なデータです。究極的に言えば「値頃感」ということになりますが、すべての側面でデータが必要なのです。

このニーズを叶えるため、『SUUMO』では不動産の賃貸や売買に関するデータの提供と、ユーザー動向データの収集及び傾向把握に力を注いできました。つまり、不動産や住宅の総合サイトは、データそのものが集客力を左右する屋台骨になっているわけです。このようにデータ解析そのものが会社の価値向上につながる企業こそ、データサイエンティストが活躍する職場なのです。

データサイエンティストが必要な場合

不動産業以外にデータサイエンティストが特に重要な場面とはどのようなものがあるでしょう。動機の形成⇒調査⇒比較⇒検証⇒決定という流れはインターネットで手軽にできる時代になりましたが、特に活躍が期待される業種を下に列記していきましょう。

《旅行関連》
どの国・どの街に行くかや、エアチケットの価格差、宿泊施設の状態や価格などは事前に調べておくのが鉄則。多種多様なニーズに応えられるだけの情報収集と分析をしたサイト構成は、ますます重要なものになるでしょう。

《ライフイベント関連》
主に結婚式ですが、式場別の内容・立地など綿密な調査、それぞれのスケジュール調整、価格比較など細かな分析が必要で、データサイエンティストの活躍が期待される分野と言えます。

《メディカル分野》
医療に関することはとてもデリケートなものです。治療に対する不安感の払拭も当然ですが、長期の付き合いになった場合の病院の対応状況なども知っておきたいところです。データサイエンティストなら的確な分析と情報収集でニーズに応えられます。

《高リピート分野》
リピーターを獲得しやすい通信・携帯関連、飲食や美容系、生活消費関連事業などの分野にも注目しましょう。リピート率を高める情報分析もデータサイエンティストが強く求められる分野といえます。

このように、単価やライフタイムバリュー(顧客生産価値)が高い分野ほど、意思決定前に幅広い情報収集と分析が必要になります。そんなデータをわかりやすく伝えてくれるコミュニケーション能力の高いデータサイエンティストは、今後もますます求められるでしょう。


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