ビッグデータを活用したマーケティングで押さえておくべきポイント

ビッグデータは今や単なるバズワードではなく、ビジネスのさまざまな局面で有効に活用すべき身近なリソースの一つです。その中でも代表といえるのが、マーケティング分野でのビッグデータの活用です。ここではマーケティングでビッグデータを活用する際に押さえておくべきポイントをご紹介します。

ビッグデータを活用したマーケティングとは?

マーケティングとは、顧客のニーズを把握し売れる仕組みを作ることです。まず顧客のニーズを把握するために、膨大な量のビッグデータを解析しなければいけません。顧客の属性、興味・関心、使用するデバイス、位置情報、Webサイトへのアクセス状況など、さまざまなビッグデータが日々蓄積されています。

これらのビッグデータを分析し、顧客サービスの向上やマーケティングプロモーションなどの効果を高めることが企業にとって重要な課題となっています。

一般的に、ビッグデータは単にデータ量が膨大であるだけでなく、さまざまな種類や形式の非構造化データを含み、さらに次々に生成・記録されるようなリアルタイム性の高いデータも多いとされます。それゆえ、ビッグデータは現実世界を表す網羅性と精細度を有しており、マーケティングデータとして有効性が高いと考えられています。

ビッグデータを活用して得られるメリットは、普段見えづらい実態を可視化できること、分析によって未来を予測可能なこと、結果を踏まえて現状を最適化できることにあります。マーケティングにおいても、それらを実現することが目的となります。

ビッグデータを構成するデータの種類

ビッグデータにはデータベースに登録された構造化データに加えて、多くの非構造化データが含まれます。非構造化データとは非定型的で特定の構造を持たない、従来のデータベースモデルには適合しづらいデータのことです。たとえば文書、画像、音声、動画などが該当します。また、次のようなデータもビッグデータを構成するデータに挙げられます。

◆POSデータ

例えば、スーパーやコンビニなどの小売店や飲食店に導入されたPOSレジで商品が購入されたとき、「何が、いつ、どの店舗で、いくつ、いくらで」売れたのかがわかるのがPOSデータです。これらの情報は、値札に付与されているバーコード情報をスキャナーで読み取ることで、ネットワークで接続されたPOSサーバーに送られます。また、ポイントカード利用者などを対象とする場合は、購入者を識別できるID-POSデータも得ることができます。POSデータを含むビッグデータは、各店の販売動向だけでなく、範囲を広く設定すれば景気動向や物価動向を把握するための参考データとなります。

◆顧客データ

金融機関など、顧客を特定できるビジネスでは、以前から大量の顧客情報をマーケティングに利用する仕組みが作られてきました。そして近年ではほぼ全ての業種で、オフライン・オンラインの顧客データを取り込むことができるようになっています。

◆各種センサーデータ(ICカード等)

交通系ICカードによるビッグデータは、駅エリアの集客力・集客層、潜在商圏の範囲、周辺の居住者の規模・構成などを把握することに役立ちます。今後これらを分析して、立地評価、出店計画、広告・宣伝計画などの分野に活用することが着目されています。また、IoTがもたらすセンサーデータは、近い将来に最も主要なビッグデータになると期待されています。

◆ソーシャルメディアデータ

SNSや動画・画像共有サービス、カスタマーレビューなどソーシャルメディアのデータは、文書、画像、動画、音声、文書といった多くの非構造化データを混在させながら、リアルタイムに生成されています。ソーシャルメディアデータをビッグデータとして収集し分析することで、生活者の気持ち、感想、意見、行動などを抽出し、マーケティングに活用することができます。

ビッグデータを活用したマーケティングで押さえておくべきポイント

上記のようなビッグデータをマーケティングに活用する際には、データの扱い方や処理の仕方として抑えておくべきポイントがあります。以下、どのようなことに留意すべきなのかをみていきましょう。

◆所持しているデータを統合させる

たとえば企業内に存在する顧客情報を大規模調査データと融合してマーケティングに活用する、といったケースでは、所持しているデータを統合させる必要があります。

◆ビッグデータを活用するポイントを絞る

ビッグデータを活用して知りたいのはどのようなことなのか、欲しい情報は何か、を事前に明確にしておくことも重要です。IT部門などの情報を提供する側は、そのポイントに従ってデータを抽出し、理解しやすい形に加工して、業務側に提供します。

◆タイムリーにデータ処理を行う

ビッグデータの大きな要素の一つであるリアルタイム性を活かすには、必要に応じてタイムリーなデータ処理を行う必要があります。そのためにはいつでもデータを望んだ形で見ることのできるような環境を用意しておくことが重要です。

◆定量データだけではなく、定性的なデータも活用する

構造化データ/非構造化データという言葉とよく似た言葉に、定量(的)データ/定性(的)データがあります。定量データとは数値化されたデータです。これに対し、定性データは前出のソーシャルメディアデータから得られるデータや、アンケート調査の中のフリーコメント、顧客からの返信などを含む非構造的なデータのことです。近年では定性データを定量データに変換する方法がいくつも考え出されており、こうした技術を使って定性データをビッグデータに取り組むことができます。

◆分析ユーザーがビッグデータの分析・活用をできる環境を整備する

最も重要なポイントは、眼前にある膨大なデータの中からいかに迅速にデータ素材を探し出し、集め、加工して、データユーザーに供給できるかです。また、それを実施できるのがIT部門だけというのではあまり意味がありません。例えばLOT部門(事業部門)のユーザー自身がセルフサービスで行うことのできる環境を整備して、ビッグデータをいつでも、誰でも、簡単にビジネスに活かすことができるようにするべきです。

ビッグデータの活用をIT部門のみに頼る時代は過去のものになりつつあります。今、目指すべきところは、ユーザー自身がデータを取得し、理解し、活用できる環境を整えることです。データマネジメントプラットフォームの整備を行うことで、マーケティングをはじめとするビッグデータはビジネスを加速させます。

ビッグデータをマーケティングに統合する3つの課題

ビッグデータをマーケティングに統合する際、多くの企業が下記の課題に直面します。

①データ連携
システム間、データ間のフォーマットの違いなどが原因でそもそも連携が難しい場合です。この場合はデータ連携ソリューションを取り入れるのが一番の解決策です。

②データガバナンス、データ品質
企業にとってデータは宝物です。しかし、データが整理されその品質が担保されていなければ大量のデータもゴミ溜めとなってしまうでしょう。適切なデータガバナンス、データ品質の管理が必要となります。

③セキュリティリスク
例えば、ビッグデータをクラウド経由で管理したい場合を想定すると、セキュリティリスクは企業にとって大きな懸念点になるでしょう。

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