ビッグデータから価値あるインサイトを引き出すための9つの実践ヒント

ビッグデータから価値あるインサイトを引き出すために

以前の記事では、データサイエンスに役立つプログラミング言語をご紹介しました。あれは機能アーキテクチャ層ごとのツール解説の締めくくりでしたが、ビッグデータというテーマそのものが終わったわけではありません。ビッグデータに関する知識は、ビッグデータ自体と同じくらい膨大なのです。

ビッグデータのアーキテクチャや、市場に存在するさまざまなツールについて知っているだけでは不十分です。ビッグデータの領域には想像以上に多くの側面があり、ほぼ毎週のように新しい動きが生まれています。

とはいえ、まずはシンプルに始めましょう。ここでは、ビッグデータからインサイト(洞察)を抽出するための、最も基本的かつ実用的なヒントをご紹介します。

ビッグデータ分析の目的は「インサイトの獲得」

ビッグデータ活用の根本的な目的は、そこから導き出せるインサイトにあります。得られたインサイトは、以下のような場面で大きな力となります。

• 自社ビジネスの現在価値を分析する
• 自社ビジネスの将来の成長を予測する
• ビジネスに利益をもたらす戦略を立案する
• 膨大な数の消費者のニーズを把握する

挙げればきりがありません。貴重なインサイトをビッグデータから抽出する際には、押さえておくべきポイントがあります。以下に、インサイト抽出プロセスを始める前に守るべき戦略的なヒントをまとめました。

1. クリーンなデータを使う

分析から得られるすべてのインサイトは、分析プロセスに入力したデータの質に左右されます。だからこそ、正しいデータを収集することが何よりも重要です。同時に、分析エンジンに入力するデータがきちんと整理され、本当に必要な情報だけが含まれていることも欠かせません。さらに、企業はできるだけ多くのデータを生成・保存することも心がけましょう。結論を導き出す前に手元にあるデータが多ければ多いほど、信頼性の高い判断が可能になります。

2. 複数のデータソースを活用して全体像をつかむ

すべての企業が毎年大量のデータを生成しており、適切に分析すれば事業計画に役立つ深いインサイトが得られます。しかし、ビッグデータを理解するには、より大きな視点が必要です。世界に存在するすべてのデータの中で、一社のデータはほんの断片にすぎません。したがって、そこから導き出される結果は、市場で起きていることのごく一部しか映し出さないのです。

幸い、これは決して面倒な作業ではありません。適切なツールとプロセスを用いれば、複数のデータストリームを監視・管理できます。データを集約して紐付けることで、ソース間の関係性を推測でき、ビジネス市場についてより正確な全体像を描けるようになります。

3. データの整合性維持はチーム全員の仕事

データ戦略の成否は、企業がデータベースをどれだけ適切に管理しているかにかかっています。データ戦略が提供する情報を信頼するためには、ビジネスに関わるすべての詳細を最新の状態に保つ必要があります。外部ソースからのリアルタイム更新だけでなく、内部データソースについても同様です。データの維持管理は、ITチーム、現場の営業担当者、そしてプロセスに関わるすべての人々の責任なのです。

4. クエリの設計次第で、集約データは何でも語る

ビジネスデータを収集・保存するだけでは十分ではありません。広い視点で分析することもまた不十分です。手元にあるデータは、思っている以上に多くのことを教えてくれる可能性を秘めています。しかし、その鍵を握るのは、インサイトを抽出するためのクエリをどう設計するかという点にあります。

データサイエンティストたちは、「データ分析は科学であると同時に芸術でもある」と言います。ビジネスデータを分析する際、答えは細部に隠れています。だからこそ、本物のインサイトを見つけるためには、細部まで掘り下げることが不可欠なのです。

5. ピクセルトラッキング分析を導入する

企業は、マーケティング広告や製品販売に関するデータを収集できるよう、ウェブサイトを設計すべきです。そうすることで、ウェブサイトは単なるマーケティング・販売の場ではなく、データ生成ツールへと変わります。

「ピクセルトラッキング」と呼ばれる手法は、企業に多大なメリットをもたらします。IT部門とマーケティング部門が連携し、会社が運用する各種サイト(PCサイト、モバイルサイト、マイクロサイトなど)にピクセルトラッキングを実装しましょう。ソーシャルメディアでもSNSピクセルトラッキングを利用すればデータを追跡できます。このトラッキングはユーザーのデバイス情報も取得できるため、売上がモバイル由来なのかWeb経由なのかを把握するのにも役立ちます。

6. 統計モデリングを活用する

テレビCMを制作する前に、マーケターはデータ収集技術の進化を活用し、キャンペーンと実際の成果を照らし合わせるべきです。統計モデルを作成する際には、放送局、放映時間、人口統計情報、セカンドスクリーンでのアクティビティなどの指標を組み合わせます。

7. 特定のデモグラフィック(属性層)をターゲットにする

マーケターにとって、ターゲットとなる人々、消費者、地域を中心に戦略を設計することは必須条件です。デジタルメディアやテレビへの出稿から収集したデータからより高いROI(投資対効果)を引き出すには、対象層の検索習慣、使用しているデバイス、その他の行動指標を把握しておく必要があります。

8. メディアミックス・モデリング(MMM)を使う

より良い将来計画を立てるために、企業にとって最善の解決策はメディアミックス・モデリングの活用です。販売データと反応データの分析がその基盤となります。これにより、マーケターはすべての流通チャネルを徹底的に評価でき、成果の低いチャネルを切り捨て、収益を生み出すチャネルにより多くの予算を配分できるようになります。

9. 小売データを読み解く

小売業者の情報は、顧客の嗜好を測るうえで最高のデータです。このデータによって、マーケティング施策における2つのアクションがもたらす効果の相関関係を知ることができます。顧客の反応を理解することは、製品の売上と需要の増加に直結します。

Amazonに学ぶビッグデータ活用

ビッグデータの最適な活用方法については、Amazonから学べることがたくさんあります。ユーザーが好みそうな商品を提案するレコメンド機能や、数百万件にも及ぶ取引と出荷を処理する仕組み。Amazonはビッグデータを分析することで、ビジネスに2つの形で恩恵をもたらしています。ひとつは、得られたインサイトに基づいて自社のプロセスを改善すること。もうひとつは、顧客体験の向上です。

ビッグデータ分析によるビジネス成長の加速は、Amazonだけの手法ではありません。ほぼすべての一流企業が同じ取り組みを行っています。本記事のヒントが、皆さんのインサイト抽出プロセスの改善とビジネス利益の拡大につながれば幸いです。