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ビッグデータはビジネスでどう活用していくか?

ビッグデータの活用シーンを思い浮かべるとき、皆さんはどのようなシーンを思い浮かべますか?

おそらくWebマーケティングなどデジタル上でのシーンを思い浮かべる方が多いのではないでしょうか?

しかし、実際ビッグデータとはデジタル上に限らず、リアルにおいても多くの活用シーンを持ちます。

今回はそんなビッグデータの活用シーンについて紹介していきますので、皆さんがビッグデータ分析を行う上でのヒントになればと思います。

ビッグデータの具体的な活用シーン

商品やサービスに対する顧客満足度の向上

ビッグデータの王道的な活用シーンと言えば“顧客満足度の向上”でしょう。

商品を使用する際の様々なデータや、Webサービスを利用する上での行動等のデータを分析することで、より良い商品やサービスを提供するための改善点が見えてきます。

顧客満足度が向上すれば自然とリピーター率も高くなるので、結果的に売上を最大化していくことができます。

最近ではBLEビーコンの登場により、リアルでの行動をトラッキングすることも可能であり、実際に大手百貨店などでは店内におけるユーザーの行動を分析することで店舗レイアウトやキャンペーンに活かしています。

実験検証による新たなビジネスモデルの創造

皆さんは“Zの法則”をご存知でしょうか?これは、人が何かを確認するとき“左上⇒右上⇒左下⇒右下”といった順位視線を移す心理的行動を表した法則です。

Webサービスやあらゆる業界でこのZの法則がデザインや商品のレイアウトに取り入れられています。

自動販売機業界においても漏れなくZの法則に従い、主力商品を上段に配置するというのが当たり前でしたが、ダイドードリンコが行ったアイトラッキング調査によると、実は下段に視線が集中しているという分析結果が出ました。

参考:これまでの常識を覆すビッグデータ分析シリーズ ~第一回:常識にとらわれない発見で売り上げ増加~|ビッグデータマガジン

このようにビッグデータ分析をすることで業界では“当たり前”とされている事象も覆し、新たなビジネスモデルを創造することができます。

社員の行動分析による労働生産性の向上

ビッグデータ分析とは何も商品やサービス、マーケティングだけに活用するものではなく、組織の労働生産性向上にも活用できます。

例えばとあるコールセンターでは、受注率の異なる社員にセンサーで行動トラッキングを行ったところ、受注率の高いスタッフの方が休憩中の活動が活発だということが判明しました。

そこで、休憩中のコミュニケーションが活発化するような施策を実施したところ、1年間でコールセンターの売上が27%増加しました。

“ビッグデータで社員の行動を分析する”というのはなかなかないアイディアですが、確かに有効的な活用方法の一つでしょう。

業務フローの最適化によるコストダウン

組織内でのビッグデータ活用と言えば、社員の行動トラッキングの他に“業務フローの最適化”があります。

各業務におけるタクトタイムの分析やその他のデータを分析することで業務フローの改善点が見えてきます。

業務フローの最適化を行うことで全体にかかるコストを削減することができるでしょう。

マーケティングへの活用で売上を最大化

一口に“マーケティングへの活用”と言っても実に様々です。

Webサイトにおけるアクセス解析でコンテンツSEOの強化やリスティング広告の運用を最適化するなど、他にも様々な活用シーンがあります。

重要なのはマーケティングの手法や目的に沿って、分析するデータを正確に抽出し活用していくことです。

顧客分析によるサービスの最適化

テクノロジーの進化により、現在ではユーザーのあらゆるデータを入手することができる時代です。(もちろん個人情報は同意の上で)

そうしたデータを用いての顧客分析はサービスの最適化という点において、最大限に効果を発揮してくれます。

例えばユーザーを利用金額の順位ごとにセグメントし、各セグメントの特徴を分析します。

そうすることでユーザーの趣味趣向などをより明確にすることができ、サービスをユーザーごとにパーソナライズされたサービスへと最適化していくことができます。

表面上からは見えない商品価値

ローソンが販売する菓子パン商品の中には、売上ランキング31位にも関わらず販売され続けている商品があります。

理由はビッグデータ分析により一部の女性ユーザーから頻繁にリピートしていることが分かったからです。

この商品を販売しなくなるということは、多くのリピーターを失ってしまうことにもなるので、ローソンは売上ランキング31位の商品を欠かすことはないのです。

こうした“表面上からは見えない商品価値”というのは至るところに隠れていると思います。ビッグデータでその価値を見出すことができれば、自社商品やサービスを深く理解し、売上を最大化していくことに繋がります。

参考:今注目をあつめる「ビッグデータ」活用事例|feedforce全力ブログ

ビッグデータ活用に不可欠な3つの基盤

こうしたビッグデータ活用のためには、まず環境を整えることが大切です。ここではビッグデータ活用に不可欠な3つの基盤を紹介していきます。

データ収集の基盤

ビッグデータ活用の目的やデータの種類によって、データ収集の基盤は大きく変わります。

組織全体の業務データを収集するのであれば企業システムの連携などが重要ですし、ユーザーの行動トラッキングが目的ならセンサーや専用モジュールなどが必要になります。

最近ではこうしたシステムや機器のコモディティ化が進んでいるので、よほど大規模でない限り基盤作りはそう難しくありません。

データ処理の基盤

ついにデータ処理の基盤ですが、ここで求められるのはリアルタイムでデータ分析が行える高速な処理環境です。

また、ハードウェア面での性能とコストが課題として浮かび上がります。

有効的な手段としてはHadoopのような大規模データを分散処理により高速化するソリューションが最適です。

分散処理によりハードウェア面での性能とコスト問題も解決できます。

データ分析の基盤

最後にデータ分析の基盤ですが、これはビジネスインテリジェンスなどの分析ツールが一般的です。

データサイエンティストでなくとも最低限の専門知識で分析が行えるようになっているので、以前よりも導入の敷居が下がっています。

ただし分析ツールと言っても実に様々なものがあるので、目的に沿ったツール選びが肝心になります。

まとめ

いかがでしょうか?今回の紹介で“こんな活用方法があったのか!”とビッグデータ活用における新しい発見があれば幸いです。

活用シーンが具体的に見えてくれば、収集・分析すべきデータの種類や、導入すべきビッグデータソリューションのビジョンが明確化していきます。

このビジョンが明確なほどビッグデータ活用に成功する可能性が高くなるので、アイディアを思う存分と膨らませ、皆さん独自のビッグデータ活用を行っていただければと思います。

また、データ処理の基盤に関してはHadoopをベースにした“MapR”がソリューションとして最適です。

気になる方は「Hadoopをさらに加速させる革新的テクノロジーMapR」で詳しく解説していますのでぜひ参考にしてください。

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