データを活かせるのは「現場」なんです!

データを活かせるのは「現場」なんです!

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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
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
ビッグデータの活用について

アマゾンやグーグル、フェイスブックなどはそれぞれECサイト、
検索サイト、SNSというプラットフォームをつくるGAFAです。

ユーザーのデータをうまく収集し、そのデータを自社のみで囲い込んで使ってビジネスを広げ、さらにまたデータを集めています。

一方、日本は、データを集められるプラットフォームの構築・普及で世界に先を越され、その結果、データの収集では後れをとっています。

しかし、データ収集で先行したGAFAの収集データを共有しているでしょうか?

中国ではないので、政府としては共有はしていません。

通販においても現場も経営陣も過去の経験や勘に頼りがちです。
変化のない世界ならば過去の経験に基づけば十分ですが、
現代のように変化する時代では、きめ細かく対応していかないと
世界からは取り残されるだけです。

2019年は率先してデータ分析を仕組みを構築していきます。

本題へ

通販ビジネスモデルが大きく変わる情報を共有したいと思います。
バーコードリーダーで商品のバーコードから商品情報を読み取り、コンピューターネットワークに接続して情報を転送します。

そのデータに基づき売り上げや在庫などを管理するシステムは、POS(Point of Sales=販売時点情報管理)と呼ばれています。

ほんの前は、商品を売った時点のデータを扱うだけしかできませんでした。

よって店舗の売上も予測が難しかったのです。しかし現在は、AIなどを使うことでビッグデータの情報処理能力が上がりました。

その結果、商品を使ったときのデータを集めるPOU(Point of Use=使用時点情報)が可能な時代になりました。

この考え方がこれから広がってくるでしょう。

例えば、日産の電気自動車「リーフ」は車に搭載されているリチウムイオン電池の使用量を1分おきに充電ステーションに送ることでデータを集めることが可能な時代になっています。

電池の使用量を監視することで、次に必要な充電ステーションの場所を教えることができます。

電気自動車に限らず、商品の使用時点情報がわかるようになると、商品は売り切りでなくなります。

つまり役務の提供のサービス展開できるので、企業のビジネスモデルも大きく変わるでしょう。

IoTとビッグデータは離すことが不可能な関係です。データを集めるということに着目すればIoTは更に視点が拡大します。

データ分析して利用するところに着目すれば、まさにビッグデータの活用になります。

さらに言えば、AIの機械学習、ディープラーニングはビッグデータの技術の延長にあります。

まさに情報のABCDです。

ビッグデータの活用が言われるようになった数年ほど前にはウェブ上のデータしか分析できるものがありませんでした。

しかしながらIoTによって現実世界のデータを集めることができるようになりました。

IoTとビッグデータを組み合わせて、うまく活用できるようになります。世の中のビッグデータ分析の話の多くは、ビッグデータの活用で自社の売り上げや利益を拡大することに関心が集まりがちです。

顧客の損失を減らすことを重視している点で更に強みとなったケースが沢山あります。

ビッグデータの主要な応用先でうまくいっている事例は、損失削減が多いのです。

ビジネスの失敗ケースを集めて蓄積し、分析します。例えば、あるネットゲーム事業者が行っていたのは、過去に退会したユーザーの行動パターンの分析です。

当時、ユーザーは月単位の契約をしてゲームをしていて、ゲーム事業者としていちばん怖いのは退会されることです。

退会ユーザーは、典型的なパターンがあったそうです。退会前に、アクセスが減ったり、他のユーザーとの通信が減少します。

そのパターンに該当する「退会込みのユーザー」を事前発見することができたのです。

その結果、特典を付与したり、新しいゲーム企画を提案することができたのです。

損失ではなく、プラスにデータの特性を活かす方法としては、「未知のもの」であるのに対して、損失につながるデータ特性は、「既知のもの」が多いようです。

そのため、短期的には売上拡大よりも損失縮小の方がビッグデータの活用には向いています。

【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】
「愛されネットショップ教室」のオンラインサロンって何?

女子は楽しいが仕事にオンラインサロンで学べて
リアルでもアイディアが共有できるような環境を提供するために立ち上げました
ご確認して見てくださいね!

「これは、女性のビジネススタイルの革命を起こす一大プロジェクト」で
名付けて、「ピンクプロジェクト」です。

私達は、女性の「時給単価を上げて働き方改革を実現する」をテーマに活動を
しています。
オンラインサロンはこちら
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https://lounge.dmm.com/detail/618/

企業HPはこちら
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東洋経済オンライン掲載 記事
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http://toyokeizai.net/articles/-/125443

地上波、ビジネスフラッシュに出演
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『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
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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。