ビッグデータ活用事例からビジネス価値を生む仕組みについて

big data

近年、ビジネスシーンにおいて「ビッグデータ活用」が主流となっています。膨大なデータを分析・検証すれば、示唆に富んだあらゆる情報を得られます。

過去の経験や勘に頼った属人的なやり方ではなく、データという揺るぎない事実から課題を見出し、改善策を実行すれば、短期間でゴールに到達することも可能になるでしょう。

ビッグデータの活用シーンは、キャンペーン施策や広告配信の最適化、WEBサイトの改修など様々です。新たな価値を生み出し、将来を予測する上でデータ活用が大きく寄与しており、既に多くの企業がその恩恵を享受しています。

そこで本記事では、ビッグデータを利用し新たな価値を生み出した企業の活用事例を紹介します。成功企業からビジネスのヒントを学んでいきましょう。

活用事例一覧

1.顧客行動分析に基づくクロスセリング

2.顧客口コミに基づくプロダクトデザイン

3.データ分析に基づくDSP広告

4.トレンド予測とバイラルマーケティング

5.データ分析に基づく製品の価格設定

6.サービスの解約率予測(チャーン分析)

7.市場動向データに基づく外部状況の分析

8.IoTデータ分析に基づく製品ライフサイクル管理(PLM)

1.顧客行動分析に基づくクロスセリング(クロスセル)

クロスセリングとは、顧客が購入を検討している製品やサービスに加え、別の商品・サービスも同時に提案し、顧客単価を上げる手法です。

クロスセリングは顧客情報、取引履歴、購入プロセスといった、購入行動データに基づいて行います。膨大な購入行動データの分析によって、ユーザーの好みを予測したり、比較検討に役立つ情報を配信したりできます。これらは全てパーソナライズ化されているため、一人ひとりのユーザーごとに最適な提案を行えるのが大きな特徴です。

さらにクロスセリングは、「コミュニティマーケティング」にも利用できます。コミュニティマーケティングとは、顧客の社会的行動分析に基づき、コミュニティの活用促進を図る施策のことです。

例えば、同じブランドや製品に対して興味・関心を持つ人々を集め、その人々の思考や趣味、判断軸、好みなどを分析することで、明確なターゲット設定につなげます。設定したターゲットに向けたマーケティング施策を策定・実行することで、購買率や購入単価の向上につながります。

このようにクロスセリングを通じて、より成果の高いマーケティング施策を実現できますが、クロスセリングを行うためには顧客購入行動データが必要不可欠です。

顧客購入行動データの入手経路はさまさまです。例えば、ソーシャルメディアのレビュー、顧客取引データ、自社のEC販売チャネル、企業コミュニティなどに保管される顧客行動データなどが挙げられます。

2.顧客口コミに基づくプロダクトデザイン

顧客の口コミには大きな潜在価値があります。プロダクトデザイン、価格設定、運用効率、顧客サービスなど改善に役立つ情報が蓄積されており、マーケティング分野において活用が進んでいます。

企業は口コミ情報を分析することで、製品やサービスの機能性やサービス内容、およびサポート体制を改善し、顧客基点に立った製品・サービスが構築できるようになります。

3.データ分析に基づくDSP広告

DSP広告は、広告出稿の費用対効果を高めたい広告主のためのアプローチ手法です。過去に製品を購入した顧客や、資料請求したユーザーと類似した行動をとるユーザーをターゲティングし、最適なタイミングで広告を配信します。

さらに、広告がクリックされた際のタイミングや回数、時間などによってリアルタイムに広告が最適化されクリック率向上に役立ちます。パフォーマンスデータを分析し、検証と改善を重ねることで、費用対効果の最大化を実現します。

4.トレンド予測とバイラルマーケティング

SNSや検索エンジン上で話題にのぼっているキーワードを分析することで、トレンド予測につなげることが可能です。トレンドを予想できれば、企業側が口コミを利用して不特定多数に商品やサービスを拡散する「バイラルマーケティング」にも活用できます。

5.データ分析に基づく製品の価格設定

「値決めは経営」とも言われるとおり、製品価格設定は企業の売上・利益を左右する重要な意思決定プロセスです。

製品価格を合理的に設定するには、データ分析とテストが必要です。具体的には、製品価格設定に対する顧客の反応を調査・分類した上で、異なる反応を持つグループにヒアリングを行い、価格の許容範囲を測定します。過去の経験や勘に頼るのではなく、データ分析を通じて適切な製品価格設定が可能になります。

6.サービスの解約率予測(チャーン分析)

サブスクリプションプランを取り入れたSaaSツールにとって、解約率を減らすことは重要課題です。解約する顧客を予測する分析手法である「チャーン分析」を通じて、正確に解約顧客を予測できれば、効率的に解約顧客を減らせるようになります。

その際、顧客行動データ分析を通じて、製品・サービスの満足度や口コミデータを収集します。それらを基データとして解約率ごとにユーザーをセグメント分けします。そして、それぞれのセグメントに対して施策を打ち、その結果を検証し続けます。

このように、セグメントごとに解約率と施策結果の相関関係を分析することで、サービスの解約予想が可能になります。

7.市場動向データに基づく外部状況の分析

ECサイトにおける競合他社の販売実績データや、ソーシャルメディアによる人々の感情(幸福度)といった市場動向データに基づき、外部状況を分析します。分析結果によって、外部環境の変化を予測し、今後自社が取るべき対策や経営戦略の策定、マーケティング施策の検討・実施に活かせます。

とりわけ時代の変化が早い現代においては、時代の流れをデータで読み解き、スモールスタートさせ、上手くいったものを大きくしていくことは成功の近道です。

8.IoTデータ分析に基づく製品ライフサイクル管理

製品ライフサイクル管理(PLM)とは、人の生涯のように、企画・設計・開発・調達・生産準備・生産・販売・廃棄・リサイクルに至るまでの全てのフェーズにおいて、必要な情報を一括で管理・活用することを指します。

センサー、ウェアラブルデバイス、ビデオキャプチャ、拡張現実(AR)をはじめとしたIoT技術は、製品のライフサイクル情報をリアルタイムで収集および分析を可能にします。さらに近年では、PLMシステムと呼ばれるITツールが登場し、各フェーズで必要なデータを効率的に作成・管理します。

PLMシステムで入力・作成されたデータを基に、製品ライフサイクルの全フェーズと収支(収益・コスト)の相関関係分析が可能になります。

まとめ

今回紹介した8つの事例以外にもビッグデータは多くの場面に活用されています。データサイエンティストをはじめとした、データ専門家の需要が世界中で高まっています。今後ビッグデータの活用はさらに成長を遂げ、ビジネスシーンにおいてデータ分析は欠かせないものになるでしょう。

しかしながらデータ分析をするためには、膨大なデータを定期的・継続的に収集する仕組みが不可欠です。オンライン上のデータを収集するには、Pythonなどを使ったWebスクレイピングが必要ですが、プログラミングスキルを持たない方とっては容易ではないでしょう。

プログラミングやスクレイピングの知識がない場合は、「Webスクレイピングツール」の活用がおすすめです。数あるWebスクレイピングツールの中でも、「Octoparse(オクトパス)」を使えば、あらゆるWebサイトから任意のデータを誰でもかんたんに収集できます。プログラミングをせずとも、スクレイピングプロセスの作成、データ収集、収集したデータのエクスポートまで、わずかなステップで実行できます。

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