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
投影して、人の心に刺さるメッセージを投稿一覧
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
LTVを上げるためには、CRMは必須になります。
そのCRMを極めるためには、データを分析する必要があります。
本題へ
分析に必要なスキルとは
データを分析するためには、技術が必要になります。
また、その一番のスキルは、データマイニングです。
データマイニングとは何か
また、データマイニング （Data mining）とは、
大量のデータを統計学などの分析手法を駆使して、
知識を見出すための技術です。
データマイニングという言葉の示す通り、
情報（データ）から有益なものを
採掘（マイニング）できます。
ビッグデータへの注目
ITビジネスの分野では、
さらに、ビッグデータが注目を集めています。
そして、ビッグデータを有効に活用するための手段として、
データマイニングにも注目が集まっています。
ビッグデータの3V
ビッグデータの定義は、３Vで語られます。
３Vとは、はやい (velocity)、でかい (volume)、多彩 (variety)
のＶを取っています。
他にもCRMで顧客情報を
管理する際にもデータマイニングが使われています。
データマイニングを行うことで得られる知識とは、
どんなものなのでしょうか？
DIKWモデルの4段階
情報を分類すると以下の４つに分けられます。
■データ：整理されていない数値
■情報：データを整理・カテゴライズしたもの
■知識：情報から得られる傾向・知見
■知恵：知識を利用して人が判断する力
これはDIKWモデルと呼ばれています。
さらに、下に行くほど実践力や有用性の高いものと判断されます。
求められる「知恵」レベル
ビジネスにおいては、ほとんど、知恵レベルを求められます。
データマイニングで行えるのは
知識を見出すところまでであって、
実際にその知識に有用性があるか否か
どう活用するのかは判断力というスキルにかかってきます。
データサイエンスの領域
データの蓄積から分析を生かして課題を
解決するのが、データサイエンスの領域になります。
準備1｜データ収集
準備その１： データマイニングの元となるデータの収集
データマイニングを行うために、
まずは実際にデータを収集することが必要です。
一般的には、元となるデータが多ければ多いほど、
有益な情報をマイニングできる可能性が高まります。
そのためデータマイニングに先んじて、
データウェアハウスを設けるケースも多いです。
最低でも800以上のデータが必要です。
データウェアハウスとは
そして、データウェアハウスとは
データウェアハウスはまさに情報の倉庫です。
大量のデータを保管するために設けられます。
しかしいわゆるデータベースとは、違います。
データウェアハウスはデータベースとは異なり、
登録されたデータの削除や
更新を原則として行いません。
データウェアハウスは、
データを蓄積することが目的だからです。
準備2｜データの加工
準備その２： 収集したデータの加工
収集されたデータは、データマイニングを
行えるように加工されています。
データマイニングはコンピュータシステム
上で行うことがほとんどです。
データマイニング用のシステムに合わせて、
システム上で動作可能な状態へと
加工する必要があります。
特に、数値データや記号データといった
データ形式は、統一する必要があります。
また正確な結果を出すには、クレンジング
してデータを整理整頓する必要があります。
大文字や小文字など、ハイホンありなしなど。
仮説なしの機械学習
なお、事前に仮説を用意しない機械学習というのがあります。
データの収集と加工が完了すると、
実際にデータマイニングを実施することになります。
さまざまな手法や技術が用いられます。しかし、
代表的なものはＡＩを活用した機械学習
といわれる手法があります。
機械とはコンピュータのことです。
コンピュータの性能が上がり、
ビッグデータの時代になり急速に発展している手法です。
加えて、機械学習は、事前に仮説を
想定する必要がありません。
データの中からコンピュータが
自分で学習しながら相関関係などを導きます。
人ではできない新しい分類を
発見してくれます。
まとめ｜仮説ベースの統計分析
事前に仮説をたてる統計分析
統計学や確率論などを活用した
データマイニング手法です。
ちなみに、代表的な統計手法は回帰分析・主成分分析・因子分析
などがあります。
統計分析では多くの場合、
事前に仮説をたて、必要なデータを集め
検証したい課題や事象に合わせて
適切な分析手法を選定して分析します。
分析結果を人が読み解き、
このサイクルのＰＤＣＡを繰り返し実行します。
詳しくは、こちらをご覧ください。
あわせて読みたい
通販専門のコンサルティングとは
ネット通販のビジネスを本気で伸ばしていきたいと
お考えの経営者のあなたに対して20年以上現役で通販の
事業会社で実務を実践し、ゼロイチから１１の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
これまで年商６００億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため、
全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・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
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。
西村公児の活動・メディア掲載
企業ＨＰはこちら
↓↓↓↓
http://luce-consulting.com/
東洋経済オンライン掲載 記事
↓↓↓↓
http://toyokeizai.net/articles/-/125443
地上波、ビジネスフラッシュに出演
↓↓↓↓
『伝説の通販バイブル』
（日本経済新聞出版社）の立ち読み無料版
↓↓↓↓
goo.gl/ojecHm
★西村公児の新刊★
『伝説の通販バイブル』
（日本経済新聞出版社）
↓↓↓↓
https://goo.gl/ADnpZk
さらに詳しくはメルマガにて。
今ならセミナー動画を含む、
スペシャル動画10本以上プレゼント中です。
↓↓↓↓
https://goo.gl/IF20Ty
