データに価値を見出すビッグデータ活用術とは!

データに価値を見出すビッグデータ活用術とは!

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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
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をビジョンに掲げ、
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「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

大間の278キロのマグロが過去最高値3億3360万円で
豊洲市場で初の初競りのニュースが流れましたね!
とても夢があるマグロですが、ニュースでは漁師さんの取り分が
ピックアップされていました!

競り価格のうち、

荷受け会社:5.5%
大間漁協:4.0%
青森漁連など:1.5%
よって、11%が手数料なので89%相当が漁師さんになります。

しかし、所得税が最高税率の45%かかり
来年は10%の住民税がかかるため
最終的には約5割の手取りとのことです

藤枝さんはマグロ1匹で
約1億5000〜6000万円を手にした計算となるそうですよ!笑

本題

ビッグデータの活用が民間企業やベンチャー企業にも使用したいと騒がれるようになりました。官では、解決できていない社会問題のため民では、ビジネス効率化のためにビッグデータを求めています。

膨大なデータが簡単に蓄積される時代になりました。この巨大で多種類のデータ群をビッグデータと呼びます。

ビッグデータはただ単に膨大なデータ群を総称して言うのではなく、該当するためには条件があります。

それが4Vです。

4Vとはvalue(価値)、volume(データ量)、velocity(データ速度)、variety(データ多様性)の頭文字をとったものです。

・value(価値)
・volume(データ量)
・velocity(データ速度)
・variety(データ多様性)

の4Vと言われています。

また、ビッグデータの分析には、クラスター分析、ロジスティック回帰分析アソシエーション分析が有名です。

横文字の割には、ほぼすべての分野で活用が期待できる既存のデータ分析では見つけられなかった法則がビッグデータ分析によって発見することも可能です。

Web3.0時代になり、SNS等で情報発信が増えたことで膨大なデータがクラウド上に蓄積されるようになりました。

実は、情報は文字だけでなく、画像、動画、行動GPSなどあらゆる情報があります。

value(価値)
データ分析の最終目的は、研究ではありません。ビジネス上の価値につながらなくて意味がありません。

単なるツールの導入や新たなサービス利用だけでなく、戦略的施策に基づいて、再構成する必要があります。

volume(データ量)
どんなデータでも良いわけではなく、分析に関係するデータでなければいけません。

無意味なデータを分析対象に入れると結果の相関関係がおかしくなるため、適切なデータを膨大に集める必要があります。

velocity(データ速度)
データは生きている(リアルタイム)ものが対象になります。時代にそぐわない昔のデータを分析対象外です。

varierty(データ多様性)
一般的に取得できるデータは構造化データと非構造化データという2種類のタイプがあります。

リレーショナルデータベースに登録できる数値や文字列などのデータを構造化データと呼んでいます。

また、できない音声や動画などのデータを非構造化データと呼びます。ビッグデータは活用してこそ価値があります。

ビッグデータをただ保存しているだけでは宝の持ち腐れで、分析して現場で活かせるカタチに変換することで意味があります。

データを分析して、新しい法則を見つける技術をデータマイニングと言います。

データマイニングには様々な手法が用いられますが、ここでは代表的な分析方法をお伝えします。

代表的な分析手法には、クラスター分析があります。クラスターとは集団を意味します。様々な特徴を持ったデータの中から似たデータを集めてクラスターを作ります。

このクラスターに属するデータはほぼ同様のデータであると仮定できます。

2つ目は、ロジスティック回帰分析があります。YESまたはNOのデータにむいている分析手法です。

例えば、以前の販促チラシを見て来店した見込み客をYES。来店しなかったユーザーをNO。

とした場合に無作為に販促チラシを送るよりもYESのユーザーにだけ送った方が効率的なマーケティングができます。

このようにYESまたはNOで回答できるデータにはロジスティック回帰分析が向いています。

そして、マーケッターやデータサイエンティストが最も重要視している分析手法は、アソシエーション分析です。

小売業ではとても有名なネタをご紹介します。アソシエーション分析は、商品の関連性を導き出すことでマーケティングに活かす手法です。

書籍のネタになった事例でもありますが、無関係の個体通しが相関ありというパターンです。

それが、おむつとビールです。あるスーパーマーケットではおむつを買う人はビールを一緒に購入している割合が非常に高かったため、おむつ売り場の横にビールを置くようにしたら売上が増加したという話です。

このようにデータマイニングを用いてビッグデータを分析すれば、今までのデータでは見えてこなかった新しい気づきが見つかるかもしれません。

小さな会社でもすでにビッグデータ活用の動きが始まっていて、成功事例も出始めています。

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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。

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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

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ABOUTこの記事をかいた人

西村公児

株式会社ルーチェ代表取締役   年商600億円の上場企業の通信販売会社 で販売企画から債権回収のまで16年経験。 その後、化粧品メーカーの中核 メンバーとして5年マーケティングに参画。 大手エステ系企業の通販ビジネスのサポート で200%売上アップ。 ニュージーランドのシンボルフルーツ企業の 販促支援でレスポンス率を2倍アップ。 某健康食品会社の事業開発及び通販支援で 新規会員数が2,000名増加など、 通販ビジネスと、売れる商品開発のプロ として誰もが知る有名企業の ヒット商品の誕生に多数関わる。 売れる商品を発掘し、ヒット商品に変える 独自メソッド 「ダイレクト通販マーケティング理論」 を提唱。 中小企業から中堅企業をメインに、 企業に眠る“売れる商品”の発掘を数多く サポートしている。 国内の注目ビジネスモデルや経営者に焦点を 当てたテレビ番組「ビジネスフラッシュ」に出演。 また、著書にはベストセラーとなった、 伝説の通販バイブル(日本経済新聞出版社)がある。