ビッグデータについて、「ビッグデータの衝撃 ～巨大なデータが戦略を決める～」にて学んだが、改めて考えてみた。
ビッグデータの活用とは日々収集されるデータを生かす事だ。このデータの中には活用できる物と、活用できない物があるが、始めにデータ収集しそこから活用方法を模索していく。
このデータの中にはいわゆるライフログや、サーバのログといった物も含まれる。今までは単なる記録物でしかなかったものが価値あるデータとなる。
この価値あるデータにする方法がマッシュアップだ。いわゆる組み合わせとなるが、位置データを含めるデータとGoogleMapの組み合わせといった、何かと何かのデータを組み合わせる。
この組み合わせた物が価値を産みだし、プレミアムデータ化される。顧客情報と、何をいつどのような状況下(天候や季節、イベント等)なのかといった組み合わせもまたプレミアムデータとなる。
そして、何がプレミアムデータなのかといった価値を決めるのは最終的には顧客の行動だ。提供者だけの一方的な思いでは無い。
そしてこの顧客が決めている所を汲み出していくのが統計(回帰分析等の手段)だ。あくまで仮説は提供側が出さなければならない。
そしてその仮説を分析し、正しかったのかどうかの分析を行うのが統計であり、今あるビッグデータから相関がる事を探すのも統計だ。
企業がビッグデータを活用して事業を展開する上において、何の何の組み合わせが効果があり、顧客にとってメリットがあるのか。
この部分をしっかり分析し、反映して次のアプローチに生かし続ける事をしない限り成功は無い。
思いこみや直感だけで決めてしまう事よりも、統計的に数字から正す事。これが大切であり、企業の経営の中にも積極的に取り入れていく必要がある。
ビッグデータはあくまで、分析を出来る対象のデータが大きくなっただけだ。これは技術の進歩によって実現できた事だ。
ただし、あたかも相関がありそうなデータをいくら取っただけで、統計的に裏付けの無い相関関係を一方的に言った所で、誤判断する要因の一つとなるだけである。
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この辺りの記事も非常に良記事である。
単純なセグメントからより個を対象とする。単なる規模拡大、顧客層拡大では無くお得意様層を増やす。データから得られた裏づけをベースに拡大を図る。
よりロイヤリティが高い顧客を創出し、保持していく努力が必要である。
もはや20代、30代といった大枠のセグメントはあまり意味をなさない。あるのは個々人の嗜好であり、細分化された個だ。この個に対していかに個に合せたアプローチをするのか。
これが今求められている世の中の流れなのだろう。