markezine day 2012 gdo nakazawa

date 2012/3/22

ビッグデータはマーケティングに何をもたらすのか

マーケティング部部長中澤伸也

MarkeZine Day Spring 2012

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名前：中澤伸也会社：（株）ゴルフダイジェスト・オンライン部署：マーケティング部部長連絡：[email protected]

【職務経歴的な】ルーツ：売場（ソフマップの電子楽器コーナーフロア長）～（株）ソフマップ１０年間くらい～アルバイト → 店員 → フロア長 → バイヤー兹ＭＤ → EC立上プロジェクトメンバー → CRM部（マイニング） → 新店舗立上PM → 営業企画 → 経営企画経営管理担当～（株）ゴルフダイジェスト・オンライン６年くらい～ログ／データマイニングチーム立上げリーダー → マーケティング部責任者 →情報システム整備PJPM（BI・DWH・ログ） → 全社システム再構築PJPMO →全社マネジメント体系構築PJPM → 経営管理部立上げ部長兹任

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店舗・フロア長

MD・バイヤー

データマイニング

Webマーケティング

直接観察

POSデータ

POSデータ顧客マスタ

POSデータ顧客マスタ定形ログデータ

販売実績の把握

販売実績の把握プロファイルや購買傾向の把握

販売実績の把握プロファイルや購買傾向の把握売場行動や機会ロスの把握

1994年

1999年

2002年

2006年

顧客の理解

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お客様の売場での行動観察や会話を通じて、自分の中のマイニングエンジンで、レコメンドやパーソナライズ対応を行なっていた

店頭にいた頃は・・・

しかもそれらを「リアルタイム」に把握しておりかつベストなタイミングで、適切な対応をお客様に行えていた

ビッグデータを使うとあの売場でやってた事を、もっと精度高くネットでもできちゃうのか？

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ビッグデータとは何か？

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ビッグデータとは何か


そもそもビッグデータという響きがもう嫌なんとなく胡散臭い（ビック？ビッグ？）

単にでかいデータというだけならもう数年前から「情報爆発」とか色々言われてきた

どうせまた、ベンダーが新たな製品売り込む為のバズワードなんじゃ？

などと疑り深くなりつつもとにかく自分なりに、マーケターとして解釈してみました

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ビックデータとは何か

• ウィキペディアで調べてみた・・。ビッグデータ (英語: Big data)[1]は、2009年頃から提唱され始めた情報技術産業における新たなターム。通常のデータベース管理ツールなどで取り扱う事が困難なほど巨大な大きさのデータの集まり（構造化データ＋半構造化データ＋非構造化データ）であり、その格納[2]、検索、共有、分析[3]、可視化などに困難さを伴う。

• IT用語辞典で調べてみた・・。より大きなデータセットを分析することでビジネス傾向の特定、病気の予防、犯罪の対策などにメリットがあると言われている。技術の進歩により変化するが、ペタバイト、エクサバイト、ゼタバイトなどが現在のデータの大きさの限界である。ビッグデータは気象学、ゲノミクス、コネクトミクス、複雑な物理シミュレーション、環境生物学、インターネット検索、経済学、経営情報学などの分野で科学者が日常直面する課題である。モバイル機器に搭載されたセンサー、リモートセンシング技術、ソフトウェアのログ、カメラ、マイクロフォン、RFIDリーダー、無線センサーネットワークなどでデータが収集されるようになったこともデータが増加する一因となっている。現在のビッグデータの特徴的な課題の一つは、リレーショナルデータベースとデスクトップ統計・可視化パッケージで取り扱うことが難しいということで、数十、数百あるいは数千台のサーバー上で動作する大規模並列ソフトウェアを必要としていることである。ビッグデータの大きさはデータを取り扱う者の能力によって変わる。「数百ギガバイトのデータを初めて処理する必要に迫られることが、データ管理の選択肢を再考するきっかけとなることがある。別の者にとっては、それが数十から数百テラバイトであることもある。」


すいません、マーケターなのでよくわかりません！！

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自分なりの解釈

• ビッグデータを一言で言うと

とにかく量が膨大で、現在モリモリ増殖中の、これまで取り扱いにくかったデータ群を含む大量データの総称

• 特にどんなデータ群を指すの？

大容量の、WebログデータやPOSデータ

文章、動画、センサー等の非定型・非構造化データ

リアルタイム性が高いデータ


（出典）日本ＩＢＭ

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非定型とか非構造化データって何？

• 構造化データ＝表形式っぽい、エクセルとかアクセスで集計できそう。

リレーショナルモデルのデータベースに格納しやすいデータ群で、ID番号等のキーとなるデータを利用して、データの結合や抽出を行う事ができる。データは表形式で格納され、一般的にSQLという言語を用いて操作を行う。


（出典）ダイヤモンド社

• 非構造化データ＝表形式は無理っぽい

完全な構造定義を持たず、（ぐちゃぐちゃ？）RDBに格納出来ないデータ群。

利用可能な形にするため、テキストマイニング等を行い、メタデータをタグ付する等、一手間かかり、処理に膨大な時間がかかる事から、これまで分析利用が難しかった。

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なんでビッグデータが増殖しているのか？

• なんでモリモリ増殖してるの？

ソーシャルメディアの普及で、一般人がコンテンツ作りまくり中

動画コンテンツが増殖中

スマートフォンとかセンサーで、データ蓄積機会が拡大中


（出典）ダイヤモンド社

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活用技術やインフラの登場


Hadoop／NoSQL 非定型データを含む、様々なデータを大量保存し、高速に分

散処理する技術

雑多な大量データを高速処理

機械学習／データマイニング

大量データから有用な知見やパターン・ルールを自動的に見つけ

出す技術

ルールやパターンを発見しモデリング

インメモリーデータベース／スケールアウト型ストレージ

大量データ処理や高度な演算をリアルタイムに行いやすくする、ハードウエア環境の進化

モデルをリアルタイムにアクションに反映

しかも、クラウドサービスによる低コスト化

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何故に今、注目され始めたのか？？



データは存在していたが、技術面やROIから本格普及せず

ビジネス活用を可能にする、技術やインフラが整ってきた

世界中のデータの80％を占める非構造化データの増加が急加速

いや、どうもマーケティング的に有用っぽい！と思われはじめてるのでは？

量が多いから？技術的に利用できるようになったから注目？

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何故にマーケティングに有用っぽい？



ソーシャル・メディア

GPS情報

レイティング

アクセスログ

画像・動画

～個人が発する情報の多様化～意識・無意識含め、「顧客自身が発する情報」が爆発的に増加し、これまで、「イマイチ精度あがらないなー」と思っていた行動予測や判別が、個人に関する情報の多様化と増加で、「これ利用すれば、分析精度に加え、打ち手の速度も上がるかも・・」、なんて思ってた所に、うまい具合に技術が追いついてきた！という感じじゃないでしょうか。

～個人が発する情報量の増大～

分析精度／速度が飛躍的に向上しそうな気配がする

打ち手の効果も向上

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ビッグデータはマーケティングに

何をもたらすのか NAKAZAWA


おさらい。ビッグデータによるマーケティングの可能性

分析精度や速度の飛躍的向上によりマーケティングオートメーションの高度化が期待できるかも？

どのような事が可能になりそうか

ビッグデータ

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分析精度・速度の飛躍的向上～誰に～

• 買いそうな人、影響力のある人を特定できる可能性

インフルエンサーの特定

ソーシャルグラフの活用

購買ポテンシャルの高い顧客を特定

過去の購買履歴や、アンケートデータ、診断アプリ等のデータ


分析精度・速度の飛躍的向上誰に、何を、いつ

（出典） Feb. 21 2012 Hottolink Inc.

【ソーシャルネットワーク図】【時系列伝播図】 NAKAZAWA

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分析精度・速度の飛躍的向上～何を～

• 今求めている商品や情報を、より正確に予測できる可能性

今、この瞬間求めている商品を推定

レコメンドモデルに、リアルタイムのログ情報を加味し機械学習

閲覧・購買履歴では得られない、高い精度のレコメンド

コンテンツログ、レビュー、商品コメント等の文脈を埋めるデータ



顧客マスタ

購買DB

ログDB

商品・サービスマスタ

ソーシャルデータ

購買予測

リコメンデーション

パーソナライズ

イベントドリブン

モデリング

リアルタイムデータ

履歴データ利用方法

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分析精度・速度の飛躍的向上～いつ～

• 顧客毎に最もベストなタイミングでプッシュできる可能性

今の購買段階を推定

Webアクセスログデータや、スマートフォンアプリの利用履歴、位置情報等の利用。

自社サイト外での行動データを加味できれば、更に精度が向上。



弊社のゴルフ場予約など継続利用があるサービスの場合、特に有効

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マーケティングオートメーションの高度化

• モデル（ルール・パターン）の継続的な高精度化

様々なデータ活用により、モデル自体の精度が向上

データ処理の高速化により、モデルのチューニングサイクルを高速化


マーケティングオートメーションの高度化高精度化、リアルタイム化

ビッグデータモデリング

機械学習によるチューニング

教室付き機械学習

教師なし機械学習

データサイエンティストによるクイックPDCAチューニング

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マーケティングオートメーションの高度化

• 顧客毎に最適なアクションのリアルタイム化

• 今活動中の顧客にモデルを当てはめて、ユーザーが次に求める情報や商品を先回りして提供

• 顧客の活動パターンと、現在の行動情報から、購買意欲が最も高まる瞬間を予測し、最後の一押しをアクション


マーケティングオートメーションの高度化高精度化、リアルタイム化

ビッグデータモデリングユーザー行動

パターン



リアルタイムアクション NAKAZAWA

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具体的事例として・・・

• Yahooでは

レコメンデーションに利用し、YショッピングでCVR195％、オークションでCVR430％上昇。

広告ターゲティングに利用し、ファションでCVR2.7倍等。

検索技術に活用し、検索アシストワード等を表示

• 楽天では

7500万会員に対し、トップページのパーソナライズ化

検索エンジンのサジェスト（候補ワード等）機能の高度化で、ユーザ利用率が20％増加。

• サイバーエージェントでは

退会の予兆を把握し、特典等を付与して退会を思いとどませる


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ビッグデータ活用できなきゃ、やばそう！


今後、ビックデータの活用ができるか否かでますますマーケティングパワーの格差が拡がっていく

よし、我社もすぐやっちゃいなよ！

すいません、「はい、OKっす！」と言えるほど簡単じゃないかも・・・。

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ビッグデータ活用の課題は何か？


課題① データ・マネジメント

課題② 人材と組織

豊富なデータを有しているか？利用できる形で蓄積しているか？

活用できる人材や組織体制はあるか？

※楽天は今年2月1日に、100人以上を擁するビッグデータ部を立ち上げた

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ビッグデータ活用の為に必要なモノとは

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おさらい。ビッグデータによるマーケティングの可能性

分析精度や速度の飛躍的向上によりマーケティングオートメーションの高度化が期待できるかも？

使いこなす為の要件は何か

ビッグデータ

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データマネジメントの必要性

• 顧客の購入文脈を把握する為のデータ

コト系のコンテンツ充実が必須と考える。

• 顧客の今を把握する為のデータ

自社サイトでの接触以外での接点の確保

スマートフォンでの恒常的な接点の確保


マーケティング活用を前提としたデータの収集が必要

商品選択・購買シーン以外での接点やコンテンツが必要

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データマネジメントの必要性

• 顧客マスタと、POSデータやアクセスログデータの紐付け

クッキーを用いた、ログデータへのログインID情報の格納

• 顧客マスタと、ソーシャルIDの紐付け

ログイン共通化等による、IDの紐付け


マーケティングに利用できるデータ格納が必要

顧客IDにあらゆるデータを紐付けることが必要

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人材と組織の見直し


マーケティングオートメーションに特化した組織体（マーケター、データサイエンティスト、データマネージャーで構成）


組織ゴール



検索エンジン

マーケター

データサイエンティストデータマネージャー

コミュニケーションシナリオ設計

分析要件・モデリング要件設計

データ取得手段プランニング

マーケティング要件を理解した上での、ルール・パターンのモデリング

精度向上と高速化を両立させる為の

データ要件の立案

相互理解

マーケティング要件・分析要件を理解した上での、データモデル、データ取得、情報システム環境

の構築。

制作ディレクター

コンテンツプランナー等 NAKAZAWA

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各人材に求められるスキル～マーケター～


データ取得

データ加工・蓄積

分析モデリング

モデリング要件

データ取得手段企画

コミュニケーションシナリオ

知る為に何が必要かどうやって知るのか何を知るべきかどう実行するのか

自動化されたアクション

データマネージャーデータサイエンティストマーケティング担当者

• マーケティング担当者

データを利用し、どのようなマーケティングが可能になるのかを構想できる能力

データ取得の為の顧客接点や、顧客サービスを企画する能力。

コミュニケーションシナリオを立体的に設計する能力。

情報システム、データマイニングに対する一定の知識、スキル。

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各人材に求められるスキル～データサイエンティスト～


データ取得









• データサイエンティスト

マーケティングに関する知識と、高いマイニング能力。

構造化データと・非構造化データを組合せて扱える能力。

Hadoop等の分散処理技術や、NonSQL等への理解。

データ要件を情報システム担当者に伝達できるだけの、情報システムに関する知識

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各人材に求められるスキル～データマネージャー～


データ取得









• データマネージャー（情報システム担当者）

マーケティング、データマイニングに対する一定の知識、理解。

Hadoop、インメモリDB、スケールアウト、クラウド等、最新の情報システムテクノロジーへの精通。

構造化データ・非構造化データの連携、バッチとリアルタイムを使い分ける勘所など、利用用途により適合させられる能力

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マーケティング責任者に必要なスキルはますます拡大・・・


PR 広告宣伝 LSTG 他社メディア

SEO／LPO ユーザビリティ


自社メディア

Twitter Mixi Facebook ソーシャルメディア

KPIマネジメントマイニング／モデリング

市場調査

メルマガ

Google＋

マーケティング・オプティマイズ

経営戦略会員戦略／

CRM

AFF

CMO

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ＧＤＯの状況

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GDOの紹介（サービス）


ゴルファーのニーズをワンストップで満たす、ゴルフの総合サイトで、文脈を埋めるコンテンツも豊富。

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GDOの紹介（企業規模）

• 創業

2000年5月

• 売上高

約120億円

• 従業員数

約350人程

• 展開ビジネス

EC事業、メディア事業、予約事業、店舗事業、IT事業


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GDOの紹介（サイトパワー）


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GDOの情報システム環境


Phase 3

経営層・マネージャー

データアナリスト・ＥＵＣ

ゴルフ場営業担当者

マーケティング担当者基幹系データ

会員情報

アクセスログ解析データ

アフィリエイト統合管理データ

ETL

MKコックピット

ゴルフ場営業サポート

マーケティング KPIレポート

会員分析レポート

予実管理レポート

トレンド予測レポート

自由分析

ログ解析システム

アフィリエイト統合管理システム

予算

DWH

Phase 3

財務会計

KPIマネージメントダッシュボード

BI Platform DWH Platform

Phase 2

ワークフロー財務KPI ダッシュボード

顧客KPI ダッシュボード

営業KPI ダッシュボード

Phase 2

DataStage

まだビッグデータに対応できてない

（現在システム・組織構想中）

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ビッグデータに対する取り組み


ようやく研究を本格的に始めた段階データだけは豊富だが、金も、人も、環境も、何もかも不足中

何もかも不足している我社が、ビッグデータを活用するには・・

テーマを絞ってタスクフォースで実行最も確保が難しいデータサイエンティストは「借用」も視野に

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今後構築していく環境イメージ


BIG DATA

Marketing Automation Engine （キャンペーンマネージメントとか）

ログ会員システム基幹システム

メール配信スマフォPushNotice ソーシャル配信

CMS レコメンデーション

エンジン

WHO×WHEN×WHAT×WHERE

BIG DATAがあっても施策までつなげていくのが大変

精度が高くなるだけではなく、タッチポイントも増えるので

オートメーション化しないと業務がまわらなくなる NAKAZAWA

ご清聴ありがとうございました。 NAKAZAWA

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