By m-c

 

1)見出し
So, What’s Your Algorithm?

【出典】
http://goo.gl/hh3QG

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2)要約
コンピューターの性能の向上や価格下落によって、
企業が持つ膨大なデータを即座に分析・活用できるようになった。
この結果、偏見や勘に邪魔されることなく、
客観的な事実を即時に見ることができ、

販売機会を増やしてくれる。

さらに、分析数が増えるにつれて、
事実から読み取れる洞察の精度が自動的に高まり、
販売確率が向上する。

このビッグデータ分析の最終目的は、
バックエンドでの仕事をフロントエンドに移行することと
されている。

ただし、問題がないわけではない。分析が進むと標準が生まれ、
将来予測を標準に合わせようとする。一方で、
生活がより便利になるにつれて、顧客の購入パターンは複雑になり、
乖離が発生する。

◎キーセンテンスとその翻訳
3)キーとなる英文
There is a more important theme gathering around us:
How analytics harvested from massive databases will
begin to inform our day-to-day business decisions.

4)キーとなる英文の和訳
我々の間で話題になっているより重要なテーマがある。
それは、膨大なデータベースから導かれた分析が、
我々が日々行う仕事上の決断を、
どのように実りあるものにするかである。

5)気になる単語・表現
gather  自動詞     増大する
massive 形容詞     大きな塊になった
inform  他動詞     満たす、元気付ける

◎記事から読み取った今日のヒント
6)ビジネスのヒント
ビッグデータ分析に関する新聞記事は、昨年より増えてきている。
ちなみに、2011年に発行された日経新聞に掲載された
「ビッグデータ」という単語を含む記事は、12件。
私の感覚では、最近特に増えてきている模様。

この記事によると、ビッグデータ分析とは、
企業が蓄積してきた大量の客観的データを分析し、
販売機会につながるように利用すること
となるだろう。事例としては、冷凍食品の宅配事業を行う
スワンフード社(Schwan Food Co.)によるビッグデータ分析が
取り上げられている。スワンフードは、6週間分の注文実績を見て、
その実績から商品を薦める大まかなプログラムを利用していた。
その後、よく似た購入パターンを持つ別の顧客を割り出し、
その顧客の購入履歴と比較して商品を薦めるプログラムに変更。
また、直近に注文が少なくなったカテゴリーがあれば、
そのカテゴリーの商品の割引を提供するサービスも開始した。
その結果、売上が3~4%増加することとなった。
ビッグデータ分析を行なって、販売機会が増え、
売上が上昇した好例と言える。
※Schwan Food  http://goo.gl/No7yr

日本で取り上げられているビッグデータ分析は、
インターネット上の自社に関する情報を収集・分析し、
顧客満足を高めるような販促・商品開発につなげる
というもの。無限に増えるネット上のデータが対象のため、
そのデータ数は膨大になり、分析コストは大きなものになる。
自然と、大企業が使う分析手法と成り兼ねない。

しかし、この記事によると、ネット上にまで範囲を広げることなく、
企業がこれまで蓄積してきたデータを分析することによってでも、
販売機会が増やせることがわかる。この手法は、
中小企業でも活用できる。

このように考えると、顧客の販売実績・顧客や見込み客の行動実績は、
次の販売機会につなげる大きな資産だ。どの顧客が、
いつどこで何をいくらでいくつ購入したか。さらに、
どの顧客が実店舗や通販サイトでどのような行動をしたか。
アンケートにどう答えてくれたか。これらすべてを
ビッグデータとして分析すれば、その顧客のニーズが
おぼろげながら見えてくる。

ビッグデータは、バズワードに聞こえ、
何か大げさなことのように思われるかもしれない。
しかし、企業が蓄積してきた顧客や見込み客に関する
データを分析することによって、次の販売につなげることが出来る。
どんな企業でも、顧客・見込み客に関するデータは持っているもの。
そのデータを活用するかどうか、やるかやらないかに
将来の売上が掛かっているとも言える。
(もちろんやり方も影響しますが。)
※バズワード http://goo.gl/Fmc1L

改めて、既存企業の持つデータの重要性、
そしてアドバンテージを実感した。新規参入組には大きなハンデであるが、
逆に成約に至らなかった商談・見込み客開拓も、
記録すればビッグデータになりうる。企業活動を継続して行い、
蓄積したデータを活用すれば、次の販売確率が高まるとも言えるだろう。

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《今回のヒントのまとめ》
1)日本でのビッグデータ分析は、
ネット上に散らばる自社に関するデータを収集・
分析することのように、取り扱われている。

2)しかし、記事からは、社内に蓄積したデータを
分析することで、次の販売機会につなげることと読み取れる。
これなら、中小企業でも行える。

3)どんな企業にも、顧客や見込み客のデータが蓄積されている。
それを活用するかどうかに、次の販売チャンス、
さらには企業の将来が掛かっているとも言えるだろう。

4)顧客や見込み客のデータは、これまであまり活用されて
来なかった既存企業の大きな強みである。一方、新規参入組は、
成約に至らなかった商談や見込み客開拓も、
記録すればビッグデータになりうる。

5)企業活動を継続し、蓄積したデータを活用すれば、
次の販売確率が高まるとも言える。

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7)おすすめ商品・サービス

◎Winecarte 簡単ワインの選び方

最近、ワインを勉強しています。
それをアウトプットする意味でも、
ワインのサイトを始めました。
焦らず少しずつ作成する予定です。
http://wine.ryotarotakao.com/

編集後記
年始より、あまりに寒いのでエアコンを付けています。
エアコンを付けてわかったことは、
引き戸は熱が逃げやすく寒くなりやすいということ。
引き戸は、スペースの有効利用にはいいですが、
熱効率には悪いみたいです。
住宅の建て替え・購入の時には、注意したいものです。
(ちなみに私は賃貸派です。)
※個人的事情により、2012年の年賀状送付は
控えさせていただきました。ご了承願います。