ビッグデータ市場調査と戦略

ビッグデータとは何ですか?

「ビッグデータ」という用語は、より有意義で実用的な意思決定を可能にするために、膨大な量のデータを識別、収集、分析、解釈するプロセスを指します。実際には毎秒作成されるデータが増えているかもしれませんが、注目を集めているのは、それをより速く、より多くの方法で分析する能力です。拡大する「クラウド」とコンピューターのストレージ容量も、最近のビッグデータの人気に貢献しています。

ムーアの法則がコンピュータチップの容量に当てはまるのと同じように、技術の向上により、非常に大量のデータを保存、管理し、より迅速に処理することが可能になりました。また、コストも大幅に削減されています。[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]そのため、多くの組織では、従来の市場調査スキルと IT プログラミングの才能を統合して、非常に大規模なデータセットを分析し、人間の行動や相互作用に関連するパターン、傾向、相関関係を明らかにしようとしています。FaceBook、twitter、LinkedIn などのソーシャルメディアや、Youtube、Instagram、Pinterest などの動画共有ツールが広く使用されているため、テキスト情報と視覚情報の量は世界的に飛躍的に増加しています。多くの国では、これらの同じ Web サイトに加えて、独自のバージョンや多くのモバイルデバイスアプリを所有しています。ビッグデータの多くは、自由形式の質問やフォーカスグループへの回答に見られるような定性データのような意味で、本質的に「非構造化」されています。一方、Web トラフィックの訪問、クリック、金融取引などのソースから取得されたデータは、数値で「構造化」されています。こうしたデータは定量化できるため、分析が容易になります。消費者や企業の人口統計、意見、好み、行動がますます多く収集されるようになると、高度なソフトウェア プログラムや統計ツールを使用して、さまざまなデータからより有意義な画像や結論を構築することが可能になります。

ビッグデータはどのように入手するのでしょうか?

顧客に関するデータは、さまざまなソースから取得できます。たとえば、Web ログ (Web サイトのアクティビティ)、カスタマー サービスでのやり取り、サブスクリプションおよび登録フォーム、アンケート、ブログ、ソーシャル メディアでの言及などです。したがって、ある場所のメール アドレス、別の場所の人口統計、地理的な場所、役職と職務、家族構成、さまざまなソースからのその他の多くの項目を統合することで、個人の比較的詳細なプロファイルをまとめることができます。あなたの会社またはブランド名は話題になっていますか? どのような単語や用語がそれらに関連付けられる傾向がありますか? それらは肯定的な意味合いを持っていますか、それとも否定的な意味合いを持っていますか? 競合他社ではどうですか? このような「非構造化」データを取得して定量化できれば、データベースに追加できます。

ビッグデータで何ができるでしょうか?

顧客のプロファイルが明確になれば、購入頻度や購入量、価格の変動、広告内容やメディアの配置、時間帯や曜日、地域の場所など、他の要素と組み合わせることができます。さまざまな要素を結び付け、イベントの「内容」だけでなく「理由」に関する洞察を提供する関係性が明らかになる場合があります。たとえば、誰かが Web サイトにアクセスした回数、広告をクリックした回数、購入した回数だけでなく、ある人が何かを気に入って、別の人が気に入らなかった理由もわかります。この知識があれば、特定のオーディエンスがターゲット コンテンツ (広告メッセージなど) に触れて読んで、より予測可能で望ましい行動をとる可能性を高めることができます。

ビッグデータはあなたにとって有益でしょうか?

ビジネス目標に関連し、その答えがより良い意思決定に役立つような質問をすることができるなら、ビッグデータはあなたにぴったりかもしれません。たとえば、新規顧客を引き付けようとしているのか、既存顧客への販売を増やしたいのか、コストを削減する方法を見つけたいのか、顧客サービスを改善したいのか、などです。[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]ビッグデータを詳しく調べる前に、テストする目標や仮説を立てる方がはるかに良いでしょう。多くの変数を調べると、身長とクレジットカードの選択など、最終的に相関関係にあるものが見つかるかもしれませんが、それを知ることにはほとんど価値がないかもしれません。したがって、計画がなければ、膨大なリソースを簡単に消費（および浪費）する可能性があります。

ビッグデータをどのように活用すべきでしょうか?

目標は、「無意味なものから意味を引き出す」ことと、「分析麻痺」（データの確認に時間がかかりすぎて意思決定が遅れる）を回避することです。

データを持っていることよりも重要なのは、何を探すかを決めることです。従来の統計分析は、どの変数が特定の結果と最も関連している可能性が高いか（そして特定の結果を引き起こす可能性が最も高いか）を特定するのに役立ちます。

したがって、顧客の過去および現在の主要な行動を明らかにして焦点を当てることで、製品の購入や推奨などの将来の行動に影響を与える、より適切で意味のあるメッセージや広告をターゲットにしてカスタマイズできる可能性があります。この作業では、膨大なデータ セットから適切な結論を導き出すために、多くの場合、非常に高いコンピューティング能力とソフトウェア プログラム、およびそれらの使用について訓練された人材が必要になります。したがって、必要が生じた場合は、そのようなデータの処理を専門とする第三者に相談することをお勧めします。

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