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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
ビッグデータの活用について
GAFAが進めるデータ収集戦略
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ます。そして、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ます。そして、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。
通販は経験と勘からデータ活用へ
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。しかし、
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。
また、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。
使用時点データPOUの登場と可能性
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します。それによって、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。さらに、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。
IoTとビッグデータは切り離せない関係
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。
損失削減に活きるビッグデータ活用
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。
退会予測からプラスに活かす発想
そして、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。
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通販専門のコンサルティングって何？
あわせて読みたい
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通販専門のコンサルティングとは
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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。
なお、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。
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東洋経済オンライン掲載 記事
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