顧客情報管理

あらゆる場所の文脈:インターネットによるデータの爆発的増加

収集された顧客データを分析すると、顧客の行動を予測できます。つまり、何を、いつ、どのようにして、どこで、どのような理由で買うかが予測できます。

2000 年代中頃にインターネット接続デバイス (主にパソコンと携帯電話) の増加率は、人類の人口増加率を上回るようになりました。2008 年には、インターネットを使えるデバイスの台数が世界の総人口を超えました

この傾向にさらに拍車がかかると見られますが、次に来るのはパソコンでも携帯デバイスでもないでしょう。Gartnerの調査によれば、2020 年までに PC やモバイルデバイスではない 260 億台の機器が「モノのインターネット」に接続すると予想されます。これには、サーモスタットや自動車から医療診断装置、バスケットボールまでのあらゆるものが含まれます。

桁違いの数字ですが、これでも表面をなぞっただけに過ぎません。 Cisco は 2020 年までに IoT で結ばれたデバイスの台数が最大で 500 億台に達すると予測し、IDC はなんと 2,120 億台

になると見ています。IoT をただの「モノ」ではない巨大な存在にするのは、押し寄せるデータのTSUNAMIです。 IoT は片時も眠りません。数十億のインターネット対応アイテムがデータの収集元となり、怒涛の勢いで情報を生み続けます。この絶え間なく流れるデータは、顧客コンテキストと感情についてリアルタイム情報を提供できるでしょう。

膨大な情報量に翻弄されずに、これらを活用することはできるでしょうか。

データ氾濫のジレンマ再び

こうした膨大な情報の多くは「ダークデータ」の姿でやってきます。 先週の記事で説明したとおり 、ダークデータとは、企業が収集し、保管する情報の中でも、分析のために利用されないため、比較的手付かずの状態にある情報を指す用語です (IoT が登場する前からある言葉です)。. ダークデータには、顧客の人口統計情報、購入履歴、満足度、一般的な商品データなどが含まれます。

手元にあるダークデータに、どれほどの価値が眠っているか考えてみてください。

顧客をさらに深く理解するために厳選して利用すれば、ダークデータの価値は計り知れません。新しいインサイトを効率よく導き出すことができるからです。

しかし、データに関しては「過ぎたるは及ばざるがごとし」にはならないでしょうか。モノのインターネットは、この情報を適切に活用する新しい機会を企業に与える、単なるきっかけのようなものです。それは、モノのインターネットが利用価値の低いデータを「死蔵する」ことでダークデータをさらに深く、いっそう不明瞭にするからです。

データを死蔵するな、光を当てよ

モノのインターネットが広がるにつれて、業界ウォッチャーがさっそく警笛を慣らしています ある人はデータが氾濫してセキュリティの脆弱性を招くことを懸念し、「権利章典」を定めて データの収集方法と IoT での共有方法を管理すべきと主張しています。

こうしたマクロな努力が実を結んだとしても、「データの死蔵者」にならないようにするのは全面的に企業側の責任です。ピツニーボウズは、「使わなければ無駄になる」の精神をダークデータに適用することを支援します。 企業をがより多くのデータの中で溺れてしまわないように、ピツニーボウズはその中を泳ぎ渡り、情報を厳選して活用してから、具体的な行動に移すためのインサイトを導き出せるようにサポートします。

1 つの例として、ピツニーボウズの強力な分析プラットフォームである Spectrum Uplift™ をご紹介しましょう。このツールを使うと、主なターゲット市場に関する情報と顧客の購入履歴をもとに、販促キャンペーンの影響を非常に受けやすい「説得の可能な見込み客」を特定できます。結果として、「固定客」(無条件で買う人)、「見込みなし」(買わない人)、「逆効果」(反発する人) にリソースを浪費しなくて済みます

データを集計し、そこから傾向とパターンを見つけ出すツールがなければ、そうした貴重な市場セグメントを形成する情報はあても無くさまようことになります。 このような乱雑なデータは、企業を混乱させ、IoT が生まれる前に一般的だった基本データ分析の実行さえも妨げます。 これは簡単には揺らがない競争上の優位点です。

ダークデータには豊富な情報が含まれ、適切なツールがあればそのポテンシャルを残らず引き出すことができます。

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