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単なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
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発信することで、小さな会社でも
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら
世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて
統計分析とデータマイニングの違い
目的を持ってモデルを構築するような統計分析があります。
そこでは、事前に立てた仮説をもとに需要予測や顧客の分類を行っていきます。
回帰や決定木などを活用するこのアプローチがあります。
そこでは、モデルのカギとなる目的変数を設定するために人間の力が不可欠です。
データマイニングといっても、自動ではありません。
データを入力すると自動的に新たな知見が得られるわけではありません。
魔法の杖ではないITツールとデータ。
本題へ
データと言っても、ビジネスの問題解決に役立つ必要があります。
そうならなければ、個人的には意味がないと考えています。
データでできることを考える視点
そのデータで出来ることを考える方法として
データマイニングがあります。
データの収集は、データマイニングを
するうえで最初に検討する内容です。
データマイニングの精度をアップするうえでは、
大規模なデータの蓄積が欠かせません。
膨大な情報を活用するデータマイニングがあります。
具体的には、どのようなことが出来るのでしょうか？
データマイニングでできる３つのこと
今回は、データマイニングで
出来る3つのことを共有いたします。
その３つとは、
- 予測する
- 分類する
- 関係性を見つける
ことが長けています。
できること１｜予測する
１つ目の予測です。しかし、データマイニングで出来ることがあります。
データと事象の関連性を見つけて、特定の結果を予測することです。
例えば、D2Cブランドにおいて、蓄積された情報があります。
商品データや顧客の個人データといった情報を、分析することが可能です。
同じ商品を毎月購入してもらうような単品リピート通販ではない場合です。
商品アイテムやブランドが沢山ある中で、この商品を購入するとどうなるか。
他に〇〇の商品が売れそうなタイミングなどが予測出来ます。
また、広告やキャンペーンで販売しなくても
併売の予測が可能になります。
よって、単に商品を並べるだけではありません。
コンビニのお店の通り、意図をもって売り場を作ることで予測ができるのです。
できること２｜分類する
２つ目の条件を設定して行う分類も、
データマイニングで出来ることのひとつです。
商品に興味がある人とない人を分類します。
興味がある人を特徴別にクラスターのグループ分けしたりすれば、更に効果的な分析になります。
条件の設定の多くは、お客様のランク付けです。
ファーストクラス・エコノミークラスなどの飛行機のステータスと同じようなことが、実現できます。
できること３｜関係性を見つける
３つ目のデータマイニングについてです。
これまで気付かなかったデータの関係性も、見つけることが出来ます。
例えば、同じ時期に売れる
複数の商品データを分析します。それによって、
商品にどのような共通点があるかがわかります。
商品群に食品・化粧品・サプリメントと言ったグループがあります。
一見違ったグループ（ジャンル）であっても、共通項がわかります。
前回の記事で紹介した「おむつとビール」の法則
もその事案になります。
よって、ターゲットの行動パターンが見出せます。
季節的な影響の有無などが見出せる可能性があります。
データの関係性を見つけることは大切です。
マーケティングの戦略を立てるうえでも、プラスになるアプローチです。
まとめ｜データ基盤の整備が土台
さらに、データマイニングを行うためには、
データが必要です。
そして、データを収集・蓄積し加工する
インフラ基盤を整える必要があります。
収集した膨大なデータを保管する場所として、広く利用されているものがあります。
データウェアハウスなど、情報を蓄積する際の基盤となるプラットフォームです。
データウェアハウスは、大量のデータを保管する倉庫（ウェアハウス）のような役割を果たします。
そんな統合管理システムのことです。
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・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
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西村公児の活動・メディア掲載
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東洋経済オンライン掲載 記事
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