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よく記事の見出しなどでビッグデータというキーワードを目にすることが多くなりましたよね。IT関連では2010年頃までは「クラウド」が注目されてきましたが、2011年頃からは「ビッグデータ」が新たに注目されてきました。特にマーケティング分野での活用が期待され一部の企業ではAI(人工知能)とともに導入が進んでいます。一方、「ビッグデータ」というあいまいな表現のせいか、いまいち何なのか分からない人も多いのではないでしょうか?「うちには関係ないし」では手遅れです。ビッグデータを低コストで利用できるようになってきています。そこで今回は、ビッグデータの概要と注目される時代的背景、そして活用事例をお伝えします。

ビッグデータが注目される時代的背景

ビッグデータとは?

そもそもビッグデータとは?

ビッグデータとはスマートフォンやパソコンからインターネットを通して取得した位置情報・行動履歴・閲覧履歴などの膨大なデータのことをいいます。スマートフォンやパソコンに限ったことではなく、テレビの視聴履歴、自動販売機の視線分析、回転すしの鮮度管理など身近なところで利用されています。消費者から膨大なデータを取得し、消費者行動の理解、商品・サービスの品質向上、人員の最適な配置など、大きな意味でのマーケティングに活用されています。

またビッグデータの特徴を3つのVで説明されることがあります。3つのVとは量(Volume)、豊富さ(Variety)、速度(Volocity)です。それぞれ以下の説明をご覧ください。

Volume(量)   :基準となっているデータ量はありませんが、ビッグデータは基本的な膨大な量のデータを指します。

Velocity(速度)  :データの入出力の速度も重要な条件です。迅速な入出力で分析できる環境がなければビッグデータとは言えません。

Variety(豊富さ):データとは常に豊富なものであり、ビッグデータにおいても例外ではありません。

(引用:売上向上だけじゃない!!5つのビッグデータ活用事例、2016年はどうなる?|LeadPlus)

ビッグデータに明確な基準はありません。あくまでビッグデータとはこれらの特徴をもっているものという認識でいてください。

注目される時代的背景

前述しましたが、一番大きな理由はインターネットの普及です。そしてインターネット普及の火付け役になったのは、スマートフォン・タブレットです。スマートフォンやタブレットの普及により消費者にとってインターネットはより身近になりました。こちらが日本の情報通信機器の保有状況の推移です。

日本の情報通信機器の保有状況の推移(世帯)

(出典:数字で見たスマホの爆発的普及(5年間の量的拡大)|総務省)

2010年頃から急速にスマートフォン、タブレットが普及していることがわかります。ビッグデータというキーワードが取り上げられ始めたのは2011年頃なので時期的にも関連が見て取れます。当初は取得したデータの取り扱いがネックでしたが、2017年5月30日より改正個人情報保護法が施行されネックはある程度解消されました。また、2016年12月には「官民データ活用推進基本法」も施行されデータ活用による民間の活性化、行政の効率化を政府も推し進めています

ビッグデータ活用が普及すれば、生産性向上により企業の人手不足解消・労働環境の改善が見込めます。また開発の進んでいるAI(人工知能)と非常に相性がいいです。データ収集・解析まではビッグデータ領域でおこない、最適解を導くのがAI領域でおこなうイメージです。もちろんどちらも機械がやることなので、企画などクリエイティブな作業は人間の方が得意です。ただ、ビッグデータやAI技術が進むとより多くの数値データにもとづいた論理的なマーケティングがおこなわれる様になります。

Webマーケティングにおけるビッグデータ活用事例

Webマーケティングにおけるビッグデータ活用事例

前述の通りビッグデータを活用することで、これまでより効果的なマーケティングが実施できます。ここからは、ビッグデータを活用した成功事例をお伝えします。

パーソナライズ化で求人応募者が1.8倍に向上

DODAトップページ

パーソルキャリア株式会社(旧:株式会社インテリジェンス)

(引用: 転職を成功に導く求人、転職情報が満載の転職サイト|DODA(デューダ)

転職サービス「DODA」を運営している人材紹介サービスの企業です。こちらでは、顧客(転職者)の希望する職種や転職するタイミングがそれぞれ異なるという理由から、顧客ひとりひとりに合ったマーケティングを展開しました。そのために、社内に点在する複数のデータベースと行動履歴データを統合・一元管理をおこない、Webサイト・広告・メールのパーソナライズとメール配信の自動化に取り組みました。具体的には、サイトへの来訪者が閲覧した企業と関連のある企業をレコメンドができます。また初めてサイトに訪れた人には、サイトの使い方やFAQページを表示するといったことも可能です。こうした施策の結果、求人の応募数が最大で1.8倍まで増加しました。

見込みの高い顧客を抽出、対象顧客の単価が2.5倍に向上

GEOトップページ

株式会社GEO

(引用:店舗検索、ゲーム、DVD・CD、宅配レンタル、買取、動画配信|GEO Online/ゲオオンライン

DVD、ゲームソフトのレンタル、販売、買取などを手がけるゲオの取り組みです。GEOの商材である映画やゲームは、顧客の趣味・嗜好が強く反映されます。タイトル数も非常に多くにあるため、顧客の好みに合致した商材をお客様に訴求することが課題でした。店舗への来店時間は、顧客によってある程度パターン化されます。そこで、会員カードを用いて顧客の来店時間を予測が可能になりました。加えてレコメンドする作品は、顧客の趣味・嗜好を分析した上で最適なタイトルをすすめる施策をおこないました。来店予測時間の3時間前にメルマガ配信するよう、手動だったメルマガ配信を自動化し、GEO専用アプリのプッシュ通知も併用し来店を促したところ、メルマガ開封率は1.5倍にまでアップしました。また、海外ドラマの無料レンタルキャンペーンを実施した際には、レンタル履歴から見込みの高い顧客に限定しクーポンを配布しました。結果、対象顧客の1カ月間のレンタル利用金額が2.5倍に向上しました。

ビッグデータの概要とWebマーケティングへの影響

  • ビッグデータはマーケティングと相性がいい
  • ビッグデータとAIの活用が加速化していく
  • 特徴は3つのVで表される((量(Volume)、豊富さ(Variety)、速度(Volocity))
  • 注目されるきっかけはスマートフォン・タブレットの台頭とそれに伴うインターネットの普及
  • ビッグデータ活用により顧客のパーソナライズ化やパターン化が可能になりマーケティングの失敗が減る
  • 今後、普及が進むにつれ低価格でできる可能性が出てくる

いかがでしたでしょうか。ビッグデータの内容や活用方法がイメージできましたか?コスト面からビッグデータの活用はまだまだ一部の大企業に留まっています。AI(人工知能)も発展途上なので、組み合わせたときの可能性は未知数です。しかし、このようなサービスは普及するにつれ価格が下がり、手が届くようになるかもしれません。そのときになって慌てないためにも、日頃からこのようなトレンドは意識しておきましょう。