2020.02.17 月曜日

豊橋発:データマネジメント

 膨大な消費者情報をいかに活用するかは大企業では必須の課題となっている。データ解析を高度化することによって判断の精度をあげていこうのがデータマネジメントの神髄だ。大企業では現場と経営陣との距離が大きいため、経験的な「勘」だけの判断では今やリスクが高いと考えられるようになっている。

 データは特定の目的のために整理される。事業の場合は「顧客が購入する」をゴールにして、データが整理、分析されていく。

1. データのありかの発見と保存
  世の中はデータにあふれているが、集めるだけの価値あるデータを選び出さなければならない。たとえば、データ・マネジメント・プラットフォーム(DMP)と言われる分野では顧客にかかわるデータを「プラットフォーム」という一つの場所に一元的に管理する。この場合、何を管理するかが決められることになる。

 ① 企業が現場から得られる情報(1st. party deta)
 ② 広告、配信によって得られる情報
 ③ メディアを見た人たちに関する情報
 ④ オープンデータやポイントカードデータなど第三者によって集められたデータ
    (3rd. party deta)

2. データの分類
  集合されたでーたは当初から振り分けられて格納される必要がある。
  たとえば、顧客にはIDがつけられ、顧客ごとの傾向が蓄積される。
  個別にIDをつけることが難しければ、顧客群によってふりわけられ整理されることになるかもしれない。たとえば、20代の人々とか、サラリーマンとか東京在住とかいろいろだ。

3. データの蓄積
  顧客の分類といかなるデータを集積させるかはデータ処理のポイント中のポイントだ。私の考えではこの分類で分析者の才能が発揮される。

  「顧客を紹介してくれる人もまた顧客である」と定義した場合、それに沿って分類する。この場合、顧客のニーズばかりでなく、こうしたチャネルになってくれている人が何に満足しているか考えなければならない。どんな理由に「紹介」が動機づけられているだろうか。

  こうした、定義や分類の手法、その蓄積はは人間のの手によることになる。

4. 新しい顧客の創造
  データが蓄積され、分類が可能となればいよいよ分析となる。いろいろな視点を組み合わせることにより、新しい商品、新しい顧客と未開拓分野が見えてくることになる。データプラットフォームのアイディアはここまで到達しないと不十分ということらしい。 

名古屋E&J法律事務所へのお問い合わせはこちら
          → http://www.green-justice.com/business/index.html