誰でもわかるビッグデータ

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１．データ量が多いこと

アマゾンのレコメンデーションが高い効果を発揮しているのは、顧客数が多くデータ量が豊富であり、「オススメ」の正確性が高いから。

ビッグデータはサンプルデータではなく実質的にユーザーの「全数データ」です。したがって、代表性やサンプル誤差の問題はなく、データ量が多ければ多いほど分析精度が高まる。例えば、レコメンデーション（これは、顧客が欲しいと考えられる商品を予測し、提示する予測モデルのひとつ）の正確性は増すのです。（松尾注）

２．購買以前のデータが取れるようになったこと

購買以前のユーザーの行動は以前は簡単に把握できなかった。しかし、ソーシャルメディアの投稿や、自社サイトでのサイト内行動分析などを通じて、購買前の

「潜在消費」（例えば、どんな商品に「関心」が集まっているか）

の動向が（容易に）わかるようになった。

３．コンテクストや文脈がわかること

要するに、ユーザーが

「なぜ（why）この商品を購買するに至ったのか」

が把握できるようになったということです。

石黒氏が挙げている例は以下のようなものです。

○○さんはスカートを購入した。

しかし、実は予算が限られていたので、スカートではなくて本当はブラウスが欲しかったのです。

ところが、マーケターは従来、

「○○さんがスカートを買った」

という顧客・販売データだけに基づいて、

「○○さんにスカートのカタログを送る」

という施策を打つしかなかった。

これが的外れな施策であることは一目瞭然。

でも今なら、ソーシャルメディアで○○さんが

「今度はブラウスが買いたい」

という投稿を見て、ブラウスのカタログを送ることができる。

今は、このように、ユーザーについての多面的な情報をもとに、

「ユーザーの好き嫌い、購入理由」

についてのデータを収集・分析して、より効果の高い施策を打てるわけです。

４．リアルタイムであること

人の気持ちは移ろいやすいものです。

日々データが更新されるソーシャルメディアのコメントやサイト行動を分析することによって、最新のユーザーニーズを把握し、すばやく、営業や商品開発にフィードバックできるようになっています。

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石黒氏は、

“このどれもが企業にとって革新的なことなのだ。　もし革新的だと思わない人がいたとすれば、それは　日本企業が今まであまりにデータをおろそかにしてきた名残だろう。”

と述べています。

実際、欧米企業と比較して日本企業は、

「データ分析・活用」

に対して及び腰だったことは確かです。

しかし、データ分析を最大限駆使して勝負してくるグローバル企業に対抗するためにも、日本企業も

「ビッグデータの分析・活用」

に本腰を入れなければならないでしょう。