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
投影して、人の心に刺さるメッセージを
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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世の中をよりよく照らし、
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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。

【追伸1】

通販専門のコンサルティングって何?

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。

【追伸2】
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ABOUTこの記事をかいた人

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。