Buzzy Tech Talk

マーケティングオートメーション

2015-10-26T19:06:00.002+09:00

ようやく出しました。

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目次を掲載しておきます。

第１章　マーケティング・オートメーションとは何か
マーケティング・オートメーションとは
マーケティング・オートメーションの目的
マーケティング・オートメーションの真の価値

リードジェネレーションとリードナーチャリング

リードの差別化

マーケティング・ファネル

リードクオリフィケーション
リード選定ファネル

MQL

SQL
TOFU-MOFU-BOFUファネル

ニーズに応じた訴求ポイント

ユーザーへのアプローチ
マーケティング・オートメーションの必要性
ワントゥワンマーケティング
マーケティング・オートメーションとDMP

ファースト／セカンド／サードパーティーデータの種類

DMP構築アプローチ
DMPの定義

データ連携の7つの手法

データドリブンな環境の整備

マーケティング・オートメーションの機能
CRMとマーケティング・オートメーションの違い
CRMとマーケティング・オートメーションの相乗効果

第2章　リードマネージメント
ペルソナの抽出

ペルソナの策定方法

データによる定量的ペルソナ策定手法

カスタマージャーニーの構築
属性グレーディング

主な属性グレード

関係性を示すグレード

行動スコアリング
スコアリングの考え方

ウェブサイトのスコアリングの考え方

高度なスコアリング
グレードとスコアの関係

メールマガジンの購読スコア例

BANT
リード向け施策

第3章　マーケティング・オートメーションの活用
Eメールの種類

Eメールのカスタマージャーニー

メッセージを確実に届けるために
メールを開封してもらうために

Eメール開封のための3大要素

EメールからのCTR(クリック率)を上げるために
質の高いメッセージ配信をするために
A/Bテストでメール効果をもっと高める
STM(Simulated Test Marketing)
リターゲティング／リマーケティング

第４章　マーケティング・オートメーションの導入
活用範囲の策定
施策の具体化
MAツールの選定

MAツール選定に必要な構築支援視点

MA導入検討時のToDo

2015年は、本格的なモバイルマーケティングの幕開け

2014-11-09T03:13:00.000+09:00

　米国における今年のモバイル利用は、デスクトップPCを抜き去りモバイルの割合が全体の60%にまで拡大している。昨年と比較して10%増となった。米国でも世界のモバイル化の流れにようやく追いつき、シェアがNo.1となった。ユーザーの利用時間が、モバイルへシフトしたのであれば、デジタルメディア戦略もモバイル戦略へ寄せた投資をする必要がある。

理由1: 米アップルのApple Watchは、1,500万個以上売れる見込み

　若年層の時計離れが見られる日本では、売れるかどうか不確実なものの、世界にとっては、ウェアラブル・デバイスは現実となり、スマートウォッチというNew-To-The-World製品が新たな市場創出をもたらす年になる。モルガンスタンレー証券のアナリストによるとApple Watchの販売見込み数を3,000~6,000万個と予想するアナリストもいるが、よりネガティブに見積もったとしても、全世界で1,500万個は売れるであろうと思われる。

Apple Watch	15,000,000個(予測)
Samsung Galaxy Gear	800,000個(2014年11月現在)
Pebble Watch	500,000個(2014年11月現在)

理由2: アド・テクノロジーの躍進

　2014年は、モバイル広告がブーストした年であった。facebookによるとQ2の利益の62%はインフィード(投稿の間に挿入された広告枠)に代表される広告収入で潤っており、その躍進が目覚ましい。

　また、RTB(リアル・タイム・ビッディング) テクノロジーへの激しい投資攻勢と買収が目まぐるしい。RTBとProgrammatic Buying(プログラマティック・バイング)は、デジタルマーケティング業界では、今まさに注目されているテクノロジーであり、有名企業が買収により次々と市場参入を果たしている。

主なアドテク企業	買収された企業
Yahoo!	Flurry
Millennial Media	Nexage, Jumptap
Twitter	NamoMedia, TapCommerce

理由3: 現在地情報を活用する企業が増加

　現在地情報を利用したモバイル広告である「位置ターゲット広告」が本格化してきている事と、NFC技術を利用したiPhone6端末による支払いサービスであるApple Payとの相乗効果により、ある特定の場所にいるユーザーに対して、特定のスマホ広告を表示させる事で、店舗へのユーザー送客が可能になり、O2O市場が活性化するものと見られる。

理由4: リッチメディアによるモバイル動画広告

　2015年は、画面の拡大したスマートフォンと高速な通信環境(LTE)でストレスのない動画が視聴でき、コンテンツを供給する企業側も、HTML5でサイトを制作することで、今まで困難であった動画や音声コンテンツの制作が簡単にできるようになることから、リッチメディアによる広告が大きく拡大することになる。

理由5: スマートフォンのアプリの利用が大半になる

　Youtubeやhuluなどに見られるストリームによるコンテンツ再生は、デスクトップPCよりも、通勤時間や移動中、待ち合わせ中等にスマートフォンを利用して視聴する事が多く、アプリを通してコンテンツを見る事が当たり前となってきている。アプリを入れておくと、わざわざブラウザを立ち上げてウェブサイトにアクセスする必要もないため、アプリを中心としたビジネスが大きく拡大するものと考えられる。

本格的なモバイルマーケティングに向けて

　よって、アプリ内のインフィード広告、動画視聴前のプレロール広告を表示させる事で、スマホユーザーを集客し、スマートフォンの位置情報を活用したロケーション・ターゲティング広告で、店舗送客までをカバーする広告のトータルソリューションが出てくるものと思われる。

　また、O2Oによる送客を行わない場合は、せめて集客後のリード情報は獲得すべく、スマホサイトへ誘導して会員登録を促す事や、会員登録後は、アプリによるメッセージ送信や、Eメール戦略により購買を促したり、クロスセルやリピートによるアップセルに結び付ける「マーケティング・オートメーション」が必要になるであろう。

　よってモバイル広告とマーケティング・オートメーションの両輪による施策が2015年にやるべきこととなる。

By秋山尊謙

Adobe Analytics vs. Google Analytics

2014-10-05T21:57:00.001+09:00

Google AnalyticsとAdobe Analytics双方のメリット
n クロスドメイン測定が可能
n 他サイトとの複合測定が可能
n 順序フィルター(キャンペーン流入➔商品ページ閲覧➔購入)の設定が可能
n カスタムディメンション(項目)設定・カスタム変数・カスタムイベントの設定が豊富
n 幅広い分類やディメンションに対応
n 拡張 e コマース設定により、しっかりとしたEコマースの測定が得意

Google Analyticsのメリット
n マルチセグメントによる表示 — 最大5項目までのセグメントをビューで指定可能。
n 表示セグメントの維持 — ツールのウェブインターフェースでセグメントを指定、この表示設定を行ったら、設定を解除しない限りそのまま保持される。
n セグメントやレポートテンプレートの共有 – セグメントの共有やカスタムレポートテンプレートの共有が、URLをEメールで共有ができる。
n 無償 — Google Analytics自体のライセンスフィーが無償であり、一般に普及していることからデフォルトツールとして存在。
n AdWords(およびDoubleClick)との自動連携 — Googleが保有する他のサービスと自動連動させた広告運用が可能。
n Googleスプレッドシートとの無償連携 – Google spreadsheet extension(クラウド上の無料表計算ソフト)をアドオンして、Google Analyticsのデータを展開できる。
n デフォルトでページURLとホスト名を取得 — URLを自動で取得してくれるため、構造化する手間非我が省けて非常に便利な機能の１つである。
n その他 – Google Analyticsで膨大なトラフィックを計測する際に、しばしばサンプリング処理が行われるが、この処理は年々減少傾向にあり、全数処理をする傾向にある。

Adobe Analyticsのメリット
n Ad Hoc Analytics(旧Discover)— メリットの大部分を占める機能で、データを視覚化することで、様々な粒度で、あらゆる視点から分析することができる。(無制限のリアルタイムセグメンテーション、高機能フォールアウトレポート)
n セグメントコンテナ — ほとんどの絞り込みルールは数値ではなく項目による絞り込みに基づくが、Adobe Analyticsでは、ページビュー(ヒット)/訪問/訪問者の3種による絞り込みルールを設定できるのが特徴的。
n 計算指標 — 自分好みの指標を計算して設ける事ができ、またこれを共有することもができる点が使いやすい。
n セグメント/ダッシュボード/ブックマーク管理 — これらを共有できる点(テンプレートを用意しなくても)、コピーやダッシュボードへのリンクだけで対応している。
n 重複セグメント — 1度に複数の重複セグメントを設定できる。(例: 初回訪問者のみの訪問数だけが見たい場合、購買していない人の訪問設定などを考慮せず、新たに追加で設定をしなくてもよい。以前はAd Hoc Analytics(旧Discover)だけの機能だったが、Reports & AnalyticsやReport Builderでも利用できるようになっている。
n 全トラフィックにおけるパスレポート – メルマガから流入したユーザーの行動傾向や、カートに商品を投入したものの購入に至らなかったユーザーの行動経路などのパスを全て確認する事が可能。
n エクセルへの連携が無償 — Report Builderを利用してスケジュールに応じたエクスポートが可能。
n “ページ名”の“URL”からの切り離し — ページ単位で分類するには広く細かく意味のあるページ分類をする事が可能。
n その他 – Adobeでは、相関と下位関係(並列ページや下層ページのドリルダウンが可能)の計測機能が充実している。

By秋山尊謙

ページ内解析Chromeエクステンション「In-Page Analytics Chrome Extension (by Google)」がリリース!

2014-06-25T22:45:00.001+09:00

In-Page Analytics Chrome Extension (by Google)が登場!

自身が運用するサイトで、Google Analytics(GA)を利用している場合、GAへログインしなくても、Chrome内でサイトのトラフィックが表示される機能がリリースされました。

GoogleのChromeエクステンションとして、Google Analyticsの簡易ツール、といったところです。

1. Google Analyticsのアカウントを持っている場合のみ利用できます。

2. Chrome内のエクステンションとはいえ、複数のセグメントから分析できます。時系列の比較もできます。

3. 最大の特徴は、訪問者のクリック箇所が可視化(バブル・色)される点です。

ダウンロードしたい方は、ここをクリック。

このブログで試してみました。画面はこんな感じです。

By秋山尊謙

クッキーレス時代のオーディエンス・ターゲティング方法

2014-03-01T22:31:00.001+09:00

オーディエンス・ターゲティングの終り

　タブレット端末やスマートフォン等のモデイルデバイスが浸透したことにより、人々は、モバイルデバイスを様々な場所へ持ち出して利用している。一般的には、仕事ではなく私的に時間を過ごす際は、PCよりもモバイルデバイスを利用する時間が長い。

　オン・ザ・ゴー(On-The-Go)という概念を軸に、デジタルマーケティング施策である、O2O(online-to-offline)送客、ショールーミング状態であっても店内でマネタイズさせるOAO(online-at-offline)対策が必須となる時代は、既に到来している。

　様々なモバイルデバイスをタッチポイントとして集客活動を行う場合、最も効果的な施策は、何といっても「広告」になる。しかし、クッキーを利用した現在のアドテクノロジー(オーディエンスターゲティング、レコメンド、リターゲティング等)は、PCだけにしか利用できない技術だ。モバイルデバイスの時代には、こうしたオーディエンス・ターゲティングは機能しなくなる。

オーディエンス・ターゲティングを実施するために必要となる現在のデータ取得方法

方法	説明	デメリット
クッキー	インターネットブラウザに組み込まれているクッキーによりユーザーの個別情報を取得する方法ファーストパーティ: ホスト側や自社ドメインのものを利用するものサードパーティ: DSPなど第三者配信を利用するもの	PCで多く活用されている手法。モバイルデバイスではOSが多彩で対応困難。 iOSではデフォルトでサードパーティのクッキーがブロックされているため利用が限定される。
個人情報	個人識別が可能な電話番号や住所などを用いるもの	Yahooは個人のメアドを保有、Appleは電話番号を保有しており、個人ベースでの広告訴求力は非常に高い。しかし共用や広告は困難。個人情報保護の観点から利用不可。
推定値	統計処理を行う事で、ユニークユーザーを推定。推計で導き出される値を用いるもの	BlueCava社とDrawbridge社が統計学的アプローチで展開中。デバイス間の連携性に乏しく、短命であり、推定の精度も問われる。

	サードパーティ	個人情報	推定値
正確性	×	○	△
連携性	○	△	×
持続性	×	○	△
簡易な設定	○	△	△
プライバシー	△	△	×

ディスプレイ	○	○	△
モバイル	×	○	△
クロスチャネル	×	○	△

クッキーレス時代のオーディエンス・ターゲティング方法

　現時点までのところ、各デバイスを横断的に統一してターゲティング配信できるアドテクノロジーは、1社のみ。特許を保有している事もあり、今のところADTRUTHの技術しか見られないため、クロスチャネル、マルチデバイスによってオーディエンス・ターゲティングを行い、他社に先んじて見込み客を獲得するには、このアドテクノロジーを使うしかないかもしれない。

端末情報ベース

個々の端末固有の型番、解像度、選択言語、ブラウザ、ダウンロードアプリ、地域設定、フォント、色など、各1,000以上の設定情報を軸に、40桁の固有IDを作り出し、そのIDを軸に利用者を定義することで、同じ設定を持つ機器を利用する人物を同一人物と仮説し、その人物に対してリターゲティング広告を行うもの。

現在は、エクスペリアン社のADTRUTHが有名。

データドリブンな施策を行うために必要な事

1. 自社所有の有力なオウンドメディアがある場合、ファーストパーティデータを有効活用し、自社に眠るデータを連携すべく「プライベートDMP構築」を行う。

2. サードパーティデータを有効に活用すべく、外部パートナー企業と共に「クッキー連携技術の開発」を急ぐ。

3. 広告を打つ前に、時間をかけて「ターゲットの策定」を行い、これに最適なクロスチャネル、マルチデバイスに対するマーケティング戦略を決定する。

4. 「個人情報保護、プライバシー」といった観点を欠かさずに、マーケティング施策を決め、広告の制限、オプトアウト、ブランドの価値を傷付けないようにした施策を行う。

5. ターゲットに最適な「クリエイティブ策定」を正しく行い、広告訴求からのリターンを獲得する。

By秋山尊謙

顧客視点マーケティング

2014-01-19T14:40:00.000+09:00

　ネット上での口コミや他者による評価が消費者の購買行動に浸透し、企業の売上に影響を及ぼしている事を認識してはいるものの、こうしたトレンドに真摯に向き合った対策は、未だに施していない企業もまだまだ多いであろう。こうした消費者を中心とした顧客の声に応じていくには、下記のようなマーケティング・アプローチが必要であると感じている。

インフルエンサー・ミックス

消費者の購買行動で、購入決定に至る要素は、おおよそ３つに大別できる。

　この３つの要素は、ゼロサムゲームと同様に各要素が相互に関連している。例えば、他者からの評価に大きく信頼・依存した購買決定が行われる場合、知覚度合いや企業のリリース情報への依存が相対的に下がる、といったインフルエンサー・ミックスという考え方である。

　ここ数年来、あらゆる商品やサービスにおいて、他者評価による自身の購買決定が格段に増え、日々の消費行動に大きな影響があるのは否めない。しかしながら、多くの例外もまだまだ存在する。例えば、牛乳のような日用品は、ある程度リピートする商品が決まっているものである（=知覚される選好・価値・経験）し、歯磨き粉やシャンプーのような商品では、そのパッケージデザインやブランド、価格、POPメッセージで購買が決定されるものだ。（＝企業のリリース情報）

　ここで企業が自ら自身に問うてみなければならないことは、自社商品にとって、他者からの評価はどの程度購買決定に影響を及ぼしているか、ということであり、もし他者からの評価が大きく関連している業種や仕事内容であれば、マーケティング戦略の舵を今すぐにでも大きく切るべきである。

　他者からの評価が主となる商品やサービスを扱っている場合、ブランド力は、それほど重要ではなく、市場への参入障壁も、他業界と比較して低めである。よって機能のみを追求するPCや周辺機器などは、台湾・中国メーカーであっても有名ブロガーや利用者に評価されれば、大きなブランドに成長することも現実的なこととなる。

　現に、レストランチェーンやファストフードチェーンの業績が低迷する中、ミシュラン評価とまでは言はないものの、食べログやぐるなび、Yelpなどで良い評価が付いたレストランや話題の宿などは売り上げを拡大させている。このような例からも、個人店やノンブランド商品であっても、お客様の評価やおもてなしを、顧客視点で常に考え抜くことこそが今やるべき事となる。

By秋山尊謙

2014年ネット施策で留意すべき5つのこと

2013-11-24T17:00:00.001+09:00

　インターネット広告の業界では、日々新しいテクノロジーが用いられ、言うまでもないが10年前の技術とは比較にならないほどの変化が捲き起こっている。消費者は、今までにない様々な方法で、ネット上のコンテンツを利用し、消費し、共有している。

　マーケターの視点で見ると、消費者へ容易にリーチできて、理解してもらい、エンゲージしてもらう好機が、以前よりも遥かに多い状況にある。しかし同時に、オンラインで利用されているテクノロジーの構造は、大変分かりづらく、扱いにくくなっている現実もあり、マーケターが、新しいテクノロジーに対して有効な投資をしようにも、判断が難しくなってきている現状がある。

　よって、ネット広告の次なる発展は、マーケターが効率良くビジネスを遂行でき、マーケターの助けになる革新的プラットフォームを備えたテクノロジーが中心になってくるものと考えられる。

　下記に、来年主流になりそうな広告業界のトレンドをいくつか挙げてみたい。

2014年にネット集客で特化すべきこと
自動化の波	広告出稿の自動化が全てに波及。RTB(リアルタイムビッディング)のようなオークション形式に限定することなく、出稿全般の自動化が進むことで、人の手によるビッディング業務が衰退する。よって、広告代理店や企業のマーケターは共に「メディアプランニング」や「クリエイティブ制作」、または、自動広告ビッディングのための「資金調達」といった体制にシフトする必要がある。
収支構造が分かるテクノロジー	一部のアメリカ系広告代理店では、ポイント制度を装うテクノロジーを利用している事により、実際の広告出稿に対する収支が分かりずらい場合がある。多い場合約30社の代理店を相手にする企業のマーケターにとって、収支が明確に分からないのは致命的であり、非常にハンドリングしづらい存在であることから、シンプルで明確な収支がすぐに分かるテクノロジーが市場の中心になる。
モバイル	広告の先進国アメリカでは、スマートフォン・タブレット端末での広告費が、PCの広告費の約1/3にまで迫る勢いを示し、逆にPCでの広告費が減少する年であることが予想されている。調査会社ニールセンによると、2016年にはマルチデバイス広告が半分を占めるというデータが示されており、モバイル関連ビジネスへのシフトは必須となる。
特定媒体、純広告(プレミアム広告)	広告の自動化の波もあるが、ネット上で取得できるログデータやターゲティングといった解析手法が確立される事で、特定の媒体への出稿をピンポイントで指定する純広告市場やその仕組みが必要になる。広く一般に認知させる広告の時代は終わり、今後は、特定の人や、より購入に近い人へのターゲティングやレコメンド手法、こうした人たちが集まる場所への施策が中心になる。
部門の再編成による戦略的成長	技術開発、クリエイティブ制作、コンテンツ制作といった各部門は、もはや別々の部隊で仕事をする、という訳にはいかなくなる。サイト制作やコンテンツ制作は、感覚や経験知ではなく、実データを基に制作すべきであるし、実装する必要があり、また、そうしなければ、他社に先んじた高い精度でのコンバージョンが得られない時代になりつつある。

By秋山尊謙

クッキーレスインターネット時代の幕開け「Google ユニバーサルアナリティクス」

2013-11-17T21:35:00.000+09:00

「ユニバーサルアナリティクス」というユーザー行動分析戦略がGoogleからリリースされているのはご存知だろうか。

　Googleがインターネット上のアクセスログデータ収集を追い求める度に、データを有効活用して分析を行おうとしている企業は、そこに意味のないデータしか残されなくなってしまうことに危機感を覚えてしまう。

　この検索王はCookie⁽^注¹⁾ベースのデータ収集を超えた別の方法によるデータ収集手段を模索し始めており、アクセスログ解析をはじめとした、広告効果測定やビッグデータ分析の状況を一変させるような技術の序章を見せ始めた。

　ネット上でサイトを閲覧する際に、PCと紐付けられるCookie(クッキー)というコードを発行する事で、そこにアクセスしたユーザーのネット上の行動を追跡し、広告表示に有効利用できるものとして主に広告業界で誇張されているが、実際にはそれほどうまく活用できてはいない。なぜなら個人情報保護というプライバシー問題もさることながら、ウェブサイトとPCとの間のクッキーコードの受け渡しには下記の制約があるためだ。

Cookieベースによるユーザー行動調査の限界

Cookieはユーザーが設定すれば消去できる

多くの携帯サイトではクッキーの仕組みが働いていない

無駄なターゲット広告が多い。例えば既にネット上で検索・比較して購入した商品が未だに広告として掲載される。

　Googleが開発を進めている「ユニバーサルID」というソリューションがある。ユーザーを軸とした識別IDを個人に付与する事で、どのようなデバイス端末からインターネットへアクセスしても、ユーザー個人を識別しようとする試みであり、Chromeブラウザを立ち上げて、Chromeにログインすることで、既に個人を特定したトラッキングは開始されている。そうすることで、スマートフォン・iPadといったタブレット・職場や自宅、旅先や出張先を問わず、常にその個人が特定できる行動調査手法である。

Cookieに代わる代表技術として、また、Cookieには取得できない情報を取得できる技術として注目すべき事象である。こうした技術が浸透した場合、全てのネット上の行動データがGoogleの元に制御されることになり、インターネット産業だけではなく、携帯電話・ビデオ・映画等のディスプレイに関連する産業への影響力の拡大が容易に予期される。

　Googleによれば「まだCookie代替への開発段階であり、そもそもユーザーは個人の設定により、いつでもオプトアウトでき、技術向上に伴いユーザーセキュリティも向上する」と言っている。

　もちろん、Googleだけではなく、他のメジャーな企業であるfacebook・twitter・Yahoo!等もその会員IDによる認証により、個人を特定できることから、他のアプリや他企業のサイトでの閲覧行動ももちろん知り得る環境にある。

　アメリカでは、第三者機関(サードパーティ)により収集されたアクセスログを用いることで、代理店やXaxis社により、ユーザープロファイルを軸に広告クリエイティブを作成したり、ユーザーが普段よく訪問するサイトに対して広告を出稿が行われている。(＝第三者配信)

　こうした取り組みに対し、Googleやfacebookなどのファーストパーティによって取得されたユーザーの行動履歴データをユニバーサルID付与で取得されるような状況になると、制限のない自由な顧客ターゲティング活動ができるようになる。

　Xaxis社の社内情報によると、アメリカの広告代理店各社は既にこうしたクッキーレスなインターネット環境を浸透させるべく準備を進めている。よって、広告主自身もメディア媒体と共に、より積極的な取り組みをする施策が主流化し、Googleの進めるユニバーサルID取得への方向に向かう事になるであろう。

注1）クッキー; PCとブラウザ間で状態を管理するプロトコル、またそこで用いられるウェブブラウザに保存された情報。Webサイトの提供者が、Webブラウザを通じて訪問者のコンピュータに一時的にデータを書き込んで保存させるもの。クッキーにはユーザに関する情報や最後にサイトを訪れた日時、そのサイトの訪問回数などを記録しておくことができるため、ユーザの識別に使われ、認証システムや、ユーザごとに画面表示などを変える仕組みの要素技術として利用される。

By秋山尊謙

カスタマージャーニー分析における２つのアプローチ手法

2013-09-26T14:27:00.000+09:00

　カスタマージャーニーとは、コンシューマージャーニーとも呼ばれ、マッキンゼーが提唱している顧客の行動分析手法の１つである。カスタマージャーニー分析を行う上では、大きく分けて下記４つの作業フローに分けられる。

カスタマージャーニー
1. 目的を知る	n 散策 n 問題解決 n リピート
2. 行動パターン調査	n 時間・タイミング n 流入経路・流入ワード n タッチポイント(店舗・インターネット) n 遷移先
3. 解決策の実施	n 部門横断的な対策チーム n 改善施策(集客・解決策呈示・レコメンデーション) n トライアル&エラーによる試行
4. 効果測定	n 長期施策実行(ロイヤルティ・アドボカシー・ファン) n 効率化・最適化

　この作業フローを実施するにあたり、主要な分析手法を２つほど紹介したい。

顧客視点からのアプローチ

　顧客の「目的」は何か、といった調査を事前に実施することで、その目的に応じて顧客視点で問題を解決・改善する手法。

　例えば、店頭やホームページに立ち寄った顧客がいる場合、なぜその場所に立ち寄ろうと考えるに至ったのか、その背景や理由を考察する事で、アプローチの仕方を自在に変えると、成約率が高まる可能性がある。もちろん顧客の目的は、商品購入ではないことも多分にあるが、その緊急性や訪問のタイミングを事前に考慮したり、何に困っているのか、それを推定し、解決の提案を行う事で、また来訪し易いお店造りに役立てたり、ロイヤルティ向上へ貢献するサービスの立案や改善が可能になるものだ。

企業データからのアプローチ

　POSやアクセスログの取得により得られたデータから、顧客の「行動パターン」を１人づつ時系列に分解して見ることで、集団にした場合であっても、ある程度のパターンが存在しているものと見なし、行動のタイミングや行動パターンに応じた販促施策を実施することで、売上向上などの効果を得ることが可能になる。

　顧客の最終的な行動結果であるコンバージョンポイントから行動をさかのぼる調査を行うことで、その行動の特徴を洗い出す。例えば、商品購入をコンバージョンポイントとしたら、その商品を購入する前には、支払情報や配送先の記入や入力があり、その前は他商品の比較検討が行われている事が多い。その商品はどうやって知ったのかはTVSMによるものや口コミサイトを見て来訪する事もある。こうした場所ではどの程度時間を費やしたのか、ポイント利用により得をしているのか、どの競合商品または価格帯で比較検討していたのか、更に前にさかのぼり、どういったキーワードから流入したのか、キーワードを打つ前はどこのウェブサイトに滞在していたのか、その人にとって何がトリガーとなってそのキーワードを打ったのか、といった過去へのジャーニーを行う手法である。

By秋山尊謙

ビッグデータ部門が取り組む5つの役割

2013-09-25T17:27:00.003+09:00

　多くの企業は、どうしたらデータを価値あるものに変えることができるのか頭を抱えていることであろう。だとしたら、データについての議論はあっても、そこに介在する「人」にまで議論は及んでいない、とは考えられないだろうか。

人に焦点を当てて考える場合、データサイエンティストと呼ばれる人材を確保するのはもちろんのこと、そこでは、本当に必要なデータ利用に関する人材の役割を特定し、「顧客サービスを第一とする考え方」をデータを扱う人材が理解すること、に集約される。

正しいチームビルディング

　ビッグデータ要員確保は重要な問題となるのは確実だ。マッキンゼーのレポートによると、アメリカでは2018年に140,000～190,000人の分析スキルがある人材が不足するであろうと予測している。しかし、実際は数学や統計学に長けた人材確保よりも、ビッグデータへの設備投資に注力している企業が数多く見られる。

　手遅れになる前にビッグデータを扱う人材を確保する事が望ましいが、その企業の業務内容や業界固有の特性に合ったスキルを保有する人材がそれぞれ必要になる為、安易にデータサイエンティストばかりを獲得するのは得策ではない。よって、ビッグデータを扱う上で必要な要素をデータを扱う業界に共通する「役割」として挙げた上で、自社に必要な要員を確保すべきではないだろうか。下記に5つの重要な役割を挙げてみた。

	ビッグデータ分析における５つの重要な役割
1	データクリーニング
2	データマイニング
3	ソリューション設計者
4	データサイエンティスト
5	販促エキスパート

1. データクリーニング

　システムに取り込まれるデータは、全体のデータサイクルに対して正確でクリーンなものかどうかを見極めることが重要である。

　例えば、時系列の値が同じ形式の値かどうか、1年という時間のサイクルは365日を超えていないか、260日の営業日を超えていないか、8765時間を超えていないかどうか、といった単位の管理も含み、すべてがインラインで統一される必要がある。また、以前利用していたデータ項目名が新しい項目名と正しく適合しているかどうかも重要であり、こうした管理を怠ると、過去のバックデータが上書きされたり、別項目として単一にデータが蓄積されることで、扱いが困難なデータ、予期した結果を出すことができない状況に陥るであろう。こうしたデータクリーニングによるQCは、分析の基礎として初歩的なキーポイントとなる。

2. データマイニング

　データの山から、必要なデータのみを容易に取り出す事が出来るようにすることが重要だ。データが大量に存在していても意味のあるデータを取り出すことが困難、時間が掛かるようでは、迅速に分析に供する事が出来ない。

　例えば、店頭POSによるお勘定支払時のキャッシュレジスターが良い例となる。本来の基本的な用途は、日々の売り上げを管理し、帳簿上の会計を把握するものではあるが、売上予測・バンドル(併売)・レコメンデーションといった用途に用いるには、必要なデータを必要な分だけ容易に取り出すことができなければ、大切な顧客が次に何を必要とするのか、何をお勧めすれば良いのか、全く分からなくなるであろう。

3. ソリューション設計者

　また、取り出したデータに対して仕込みを行う事が重要である。データを組み合わせ、より効果的な見方から変換し、実際の業界・業務に応じたデータを整合させる事は、分析をする上で必要不可欠なソリューションだ。

　時系列のデータを例にすると、ある分析官は秒・分単位のデータが必要であるが、他の分析官は、曜日別や休日・祝祭日別のデータが必要となる。オリジナルのデータから、構造的にデータを変換する事、整える事を専門的に実施する事で、データを更新するタイミングを計る事が出来るようになるし、データ分析も容易になるためだ。

4. データサイエンティスト

　統計的手法を駆使した独自モデルを創造し、データへと適用する事で価値のある重要なデータとなる。

　例えば、顧客の行動を予測するモデルを組み立てること、適正価格の呈示や、顧客のセグメント化によって、誰にどういったものを訴求すべきかを見出すようにする事で、売上向上や効率化がもたらされる事になる。一度作成した統計モデルは、定期的に新しいデータに基づいて更新する事で、タイミングを図ったり、変化する状況に適応する必要がある。

5. 販促エキスパート

　統計モデルを使って、実際の売り上げなどへ貢献させるべく、マーケティングのキャンペーンを実行して結果を導き出すことが重要である。

　データのシステム全般を十分理解している人物が、こうしたマーケティングキャンペーンを実施する事によって、どのチャネルにどういったメッセージを届ければ良いのかモデルから優先順位を付けて実行することで売上向上へ貢献する事になる。

　例えば、過去のバックデータから得られた知見として「初めてEメールを出してから48時間以内にダイレクトメールを送付し、フォローアップを行えば商品の購入率が高まる」といった事が判明した場合、これを追求し、トライアル&エラーにより検証する事で、更に効果的なキャンペーンを実施する事が可能となる。

　データを自動的に構造化する端末や統計モデルを用いてビッグデータを扱うにあたって、特定の役割に、特定の知識に秀でた人材を適合させることで、より効率的な組織的運用が可能になるだけでなく、真の顧客課題を解決できる組織へと成長する事が出来るものと考えられる。

データに基づいたクライアントサービス文化を広めること

　しばしば社内では、データ部門で構築した統計モデルやマーケティングデータを利用することに、その重要な価値を感じていない場合がある。ビッグデータや分析を担う部門は、そのデータや構築した統計モデルの価値を喧伝し、データを利用する事でメリットが得られる事を強調する必要がある。また、この分析は誰のビジネスに役立っているのか、成功させるためにどのような効果が上がるのかを常に自問する必要があるであろう。

By秋山尊謙

LINE Skype ユーザー数比較

2013-09-25T14:43:00.003+09:00

　ちなみに、下記にLINEのアクティブユーザーと、Skypeの接続ユーザー数を比較してみる場合、まだSkypeの半分にも満たない事実が浮かび上がる。

出処; http://lineblog.naver.jp/archives/22378567.html、2013年1月18日。http://japanese.engadget.com/2013/08/21/line-web-2-3000/。

マイクロソフトの発表した資料の一部に「Skype接続ユーザー 2億9,900万人」と明記されている。

出処; http://www.techradar.com/news/software/operating-systems/xbox-live-upgrade-includes-300-000-servers-600-times-more-than-its-debut-1161749、2013年6月27日。

By秋山尊謙

LINE・Twitter・Facebookユーザー数比較

2013-09-22T18:03:00.001+09:00

　LINEのユーザー数とTwitter・Facebookのユーザー数を算出し、それぞれのサービスが、どの程度市場に普及しているのか、下記に比較を試みた。
　直近では2013年8月21日に開かれた浦安市でのカンファレンスで、LINEの国内登録者数が4,700万人を達成したという発表がされている。

　ここで言うユーザー数には「登録者数」と「MAU: 月間アクティブユーザー数」という2種の指標があり、この4,700万人には実際に利用していない非アクティブユーザーも多分に含まれていることに注意したい。また、世界ではMAU数を用いて定量的に相対比較をするのが主流である。
　なぜなら、スマートフォンには既に予め特定のSNSが搭載されている機種もあり、今後益々そのようなスマホが増えることが見込まれるとするならば、アプリ搭載数、ダウンロード数、登録数といった数字を見ても、安易に受け入れるものではないと構えるべきだ。

　それでは、全世界のMAU、月間アクティブユーザー数を見てみよう。LINEの登録者数の6割をアクティブとした場合、1億3,800万人となる。これに対して、Twitterは2億人、Facebookは11億5,000万人のアクティブユーザー数が存在しており、グローバル展開をしているFacebookが他のSNSを圧倒的に凌駕している状況がある。

　Facebook、Twitter、LINEの3つのサービスを100％とした場合、Facebookは74%のアクティブユーザー数を獲得している。

*MAU; monthly active users(月間アクティブユーザー数)

出処: LINE公式ブログ, http://lineblog.naver.jp/archives/22378567.html, 2013年1月18日、Engadget http://japanese.engadget.com/2013/08/21/line-web-2-3000/, 2013年8月21日、登録者数の60%をアクティブユーザーと定義し推計

Facebook投資家情報, http://investor.fb.com/releasedetail.cfm?ReleaseID=780093, 2013年6月30日

Twitter公式ブログ, https://blog.twitter.com/2013/celebrating-twitter7, 2013年3月18日

　次に日本国内市場での各SNSユーザー数を比較してみよう。日本国内市場における月間のアクティブユーザー数については、明らかにLINEのユーザー数が上位である。(注: TwitterのみPCユーザーを含むために一律には各社の比較はできないが)

　LINEの国内アクティブユーザー数は、全世界登録者のうち2割が日本のユーザーであり、日本のユーザーのアクティブ率を70%とした場合、最低でも「約3,220万人」もの数が存在していることになる。日本では、より多くのユーザーが実際にはアクティブユーザーであるとすると、4,000万人前後存在することになる。

　LINEの国内アクティブユーザーシェアは、市場の40％以上を占め、対して全世界でトップであるFacebookの日本国内でのシェアは約20％に留まっており、LINEはTwitterユーザーシェアを超える規模、またはTwitterと同等の規模にまで達している状況であるといえる。

*MAU; monthly active users(月間アクティブユーザー数)

出処:LINE公式ブログ, http://lineblog.naver.jp/archives/22378567.html, 2013年1月18日、Engadget http://japanese.engadget.com/2013/08/21/line-web-2-3000/, 2013年8月21日、日本国内登録者20%、国内MAUは70%として推計

Socialbakers, http://www.socialbakers.com/facebook-statistics/japan, 2013年3月30日

Semiocast, http://semiocast.com/en/publications/2012_01_31_Brazil_becomes_2nd_country_on_Twitter_superseds_Japan, 2012年1月31日

　こうした国内の状況を見る限りでは、LINEの月間アクティブユーザー数は、他の大手SNSと同等レベルにまで日本国内に普及、浸透しており、消費者との接点を持つSNSメディアとしては大手であると言えるレベルにまで達している。

　また、ＬＩＮＥ登録者数の推移をまとめてみた。この図が示すところは、LINEのプレスリリースでも強調されている通り、サービス開始の2011年6月から2013年1月までの1年7ヵ月という短期間で、１億人をスピーディーに獲得したという点でFacebookよりも急速に登録者数を伸ばしたということを意味している。2013年8月には登録者数が2億人を突破しており、国内での浸透が急速に進んでいるのであれば、これから本格的に海外市場へも進出することにより、遅かれ早かれ規模においても大手ＳＮＳ企業群と肩を並べるにまでの規模に達するものと想像できる。

　しかしながら、注意すべきは、シェアの高いスペインを除くヨーロッパ、特に英独仏といった主要国では、なぜ受け入れられないのか、どう攻略するのか、また、北米特にアメリカといったSNS先進国での普及をどのようにして促進するのかが見えない限り、海外でのユーザー数獲得にはそろそろ限界が生じるものと懸念される。このまま新興国のみへの普及促進を期待するしかなくなるであろう。

出処:LINE公式ブログ, http://lineblog.naver.jp/archives/22378567.html, 2013年1月18日、Engadget http://japanese.engadget.com/2013/08/21/line-web-2-3000/, 2013年8月21日から試算

By秋山尊謙

ネット通販解禁となる「一般用医薬品(第1類医薬品)」市場規模

2013-06-28T02:06:00.002+09:00

　一般用医薬品のネット販売が解禁される方向に動く中、ネット企業はその動きを虎視眈々と見守っている。

　市場の出方を伺っている間に、その市場規模や課題を考えてみたい。

　高齢化社会と言われる国内市場では、人口統計などから見ても医療・医薬系ビジネスの成長が目覚ましい。

　ネット上で販売される見込みの「第1類医薬品」の国内市場規模は「6,400億円」であり、他のドラッグストア取扱品との同時販売(マスクやうがい薬等)による相乗効果や高齢化による市場規模の成長率を勘案した場合、容易に8,000億円～1兆円規模も射程範囲となることが想定される。

　商品としての動きも、ネット上での販売となるとその購買の中心となるドライバーは、やはり「価格」が主戦場となることは間違いない。

　よって、より消費者や会員を大きく確保しているネット通販企業が参入する場合、ジェネリック品を中心に取り扱いアイテム点数も大きく拡大することになり、その購買力というパワーバランスから、半ばPB(プライベートブランド)と化すことや、取り扱い店舗限定のエクスクルーシヴ品も登場してくることになるであろう。

Data source; 厚生労働省
(＊1) アイテム数：医薬品情報データベース検索結果(平成25年５月)、市場規模：インテージSDI(平成 23年度)
(＊2) 副作用発生頻度に関する推計値(１商品の平均価格を、第１類は2 ,000円、第２類は1,000円、第３類は1,000円と仮定して、市場規模から年間の販売数量を推計し、販売数１千万個当たりの副作用報告症例数を算出したもの(平均価格データ：日本チェーンドラッグストア協会提供))。副作用報告症例数の実数(平成23年度)は、第１類が12例、第２類が228例（内指定第２類143 例)、第３類が12例(医療用医薬品は、約37,000例)。

　ネット上での市販薬販売が解禁されることによって、リアルとネットでの違いとなるのは「情報量」の差である。患者の情報をどれだけ多く獲得できるか、という差がネット通販事業のキーポイントになるであろう。

　遠隔地での購入となると、コミュニケーションという通信媒体には困難な「個人認証」「症例判断」という壁が立ちはだかってはいるものの、テクノロジーの進化によりこうした壁も乗り越えられる拡張性を持ったサービスが望まれるのは確かなようである。

　新たなヘルスケア用アプリの登場や会員限定のSNSコミュニティの形成、O2O施策として病院への予約・送客など、派生ビジネスも視野に入れた消費者とのタッチポイントとなる「メディア媒体」の企画開発を急ぐ必要がある。

Data source; 厚生労働省

医薬・医療系検索キーワードや閲覧履歴、SNSによる調査は、個人情報保護法や取り扱い上の課題あり

ブリック・アンド・モルタルがネットショップに対抗する方法

2013-06-21T23:30:00.003+09:00

　変化するには根気の要る作業が必要になる。何か大きな変化を受け入れる場合には、そう望めば何とかなるということ、神頼み、上手くいかなかったら最後は、どうにか対処すべく、問題に正面から取り組んでみる、という行動をとるのが普通の形ではないであろうか。

　ブリック・アンド・モルタルと呼ばれる従来からの店舗販売を行うお店は、ネットショップからの価格攻勢に対して、未だに動きが遅く、問題に対処できていない。

　店舗を構えないネットショップは、店舗を構えず、流通コストをカットしている分、低価格で販売できる。それに消費者は数クリックだけでいつでもどこでも手軽に買うことができる。

　店舗を構えるブリック・アンド・モルタルは、対抗策として「我々はより良いサービスをお客様に提供致します」と言った、あいまいなフレーズで、ネットショップの低価格攻勢から消費者の視線をそらす努力をして、何とかなると考えているようである。または、神頼みといった状況ではないだろうか。

　こうした状況から、消費者の行動は、実店舗で商品を陳列棚で確認してから携帯電話のアプリで同じ商品を検索し、価格の最も安いところで購入するという、店舗の「ショールーム化現象」が起きてくるであろう。ネットショップでは、しばしば送料無料であり、消費税分の割引キャンペーンも行われているため、購入するのはネットで、ということになるのは当然の流れだ。

　こうした状況を打開するためには、ネットショップとの違いを明確に打ち出した実店舗の営業施策を大きく変える必要がある。

ブランドの強化、差別化、高級化路線

非常に素晴らしい戦略で正統ではあるものの、従来の店舗施策と大きく異なるため実行するには困難が伴うであろう。

高級化路線ではないが差別性を取り込む戦略

　ユニークな商品を取り扱うことで、少しでも差別性を出すことで低価格競争とは違い、価値を提供しているというスタンスを示すこと。

高級路線でもなく、差別性もなく、低価格競争で正面戦争をする戦略

　ショールーム化現象とは言われているものの、メーカーに対して「実店舗での商品陳列特別割引」制度を導入してもらうことで、ネットショップと対抗できるようにする発言力を持つ戦略。

高級路線でもなく、差別性もなく、低価格競争でもなく、実店舗購入にアドバンテージを付加する戦略

　いくつかの商品は実店舗で簡単に購入できるものだ。例えば、ファッション・衣料品では、消費者は試着する、というアドバンテージが必ずある。また、10万円の商品と言う訳にはいかないが、元々価格の安い商材であれば、10%程度の差であれば、こうした商品を手に取る段階で、試してみる、体験させてみることをメリットとして、価格差が気にならないような、おもてなしを消費者に認識してもらうことだ。

　もちろん、それぞれ取り扱う商品の違い・特性から、一律一様に施策を適用するのではなく、ここで挙げた戦略の組み合わせにより、複合的に店舗施策を実施することが必要になる。

　実店舗であっても、ネットショップに対抗できる術はまだ残されており、存続していく余地はまだある。

消費者の大部分は、まだまだ実店舗で商品を購入しなければならない、と無意識に考えている習慣があり、そう望んでもいることも確かである。

ネットショップとリアル店舗では、どうしても価格差に目が行きやすい。ネットショップと対等に低価格戦争をするのは得策ではなく、価格だけにこだわった戦略を取り続けるのであれば、いずれ実店舗側が負けるのは目に見えている。

　よって「価値への投資と創造」が、実店舗の取るべき戦略であることには変わりがない。実店舗では、なぜ消費者がお店に来店してくれるのか「店舗に来店する理由」を深く考えてみる必要があり、一般的商品であっても差別性を付加するように努め、サービスや品質などが、目に見える、触れる、試せるといった物理的な効果を最大限に強調した施策をもって、消費者に商品を提供することが、店舗価値を最大化することにもつながってくるであろう。

By秋山尊謙

イーコマース企業が世界進出するために必要なこと

2013-06-20T22:18:00.003+09:00

インターネットにEコマースと呼ばれるネットショッピング企業が興隆して久しい。そこで興味深い傾向を挙げるとしたら、全てのEコマース企業は、おおよそAmazonのビジネスモデルに酷似していると言えるのではないだろうか。もちろん細かい違いはあるものの、他のネットショッピングサイトは、Amazonモデルのただのコピーに過ぎないとも言えるかもしれない。その機能や商品を売るスタイルなどが他社に真似されているとしたら、先行企業のAmazonにとって、それは大いに恥ずべきことだ。

インドにはFlipkartという有名なネットショッピングサイトがあり、ロシアにはOzonというメジャーなサイトがある。タイ・インドネシア・その他東南アジア市場にはフィリピンのLazadaが君臨している状態だ。Amazonは大手にも関わらず、インド以外の現地ではプレゼンスは無いに等しい。なぜならインドでは外国からの直接投資が厳しく制約されていることからAmazonの営業活動は制限されてしまっているためだ。こうした競合他社の活況を横目で見ながらAmazonとしては、さぞかし、ほぞを噛む思いでいるに違いない。

　アメリカでeBayが興隆してきた時も、アメリカ以外の地域でも同じようなサービスが竹の子の如く各国で立ち上がる現象が起きていた。ネット業界では「ファーストムーバー・アドバンテージ」という先手必勝、早い者勝ちという言葉があるが、このような類似する各社サービスの規模は今では大規模に拡大し、今から反撃するには手遅れであり、取り返しのつかない規模にまで達している。

巷では、ファーストムーバー・アドバンテージとしばしば叫ばれてはいるものの、この言葉だけで説明するには判断が早急で簡単すぎて、納得が出来ない論理ではないかと思われる。

このロジックによると、新たなビジネスモデルを考案した場合、他の国へすぐに同じモデルが波及していくというものだ。

もちろん、いくつかの事例を挙げるとしたら、この説明でも正しいことが分かる。例えば、英語圏であるイギリス、カナダ、オーストラリアでの成功に、ドイツ、日本での成功もカウントできる。

しかしながら、アメリカのイーコマースモデルを、インド、ロシア、インドネシア等に適用してみると、事情は違ってくる。

こうした国々では中産階級の消費者が年々増大しているにもかかわらずAmazonモデルが不調に終わっているのは明白だ。ということは、これら新興国では、別の次元で根本的な課題が存在しているということになる。

ファーストムーバー・アドバンテージでは説明のできない理由として挙げられる理由を下記にまとめてみた。

1. 一般消費者の銀行での新規口座開設率や口座保有率

2. 国民のクレジットカード保有率との関係がある。プラスチックのカード一枚に猜疑心がある。現に、インドのクレジットカード保有率は人口の2%に過ぎないし、ベトナムではキャッシュ・オン・デリバリーにより、ネットショップが成り立っている。ロシアのOzonでは約8割がこのキャッシュ・オン・デリバリー(COD)だ。

3. また、ロシアやインドの郵便局は全く信用されていない、という配送・ロジスティックシステム自体にも課題がある。また、宅配事業者の参入の余地はあるものの、うまく稼働しているところは少ないのが現状だ。むしろ、自らこうした課題解決を行わなければ事業の成功や進展はないものと考えた方がよい。

4. 1人あたりのGDP(国内総生産)は、インドで$3,900、インドネシアでは$5,000であり、アメリカの$49,800とは比べようがない。

5. 固定電話やブロードバンドといったインフラの整備自体も遅れており、どこでもネット環境があるかと言えばそうでもないという現実がある。こうした地域では、固定電話を引かずにスマートフォンだけを保有してネットへアクセスしていることから、そもそもPCではなくスマートフォンユーザーに絞った、使い易いショッピングサイト作りをしなければならない。

　このような状況を総合的に勘案した場合、現地の消費者に合うような環境を最低限考慮したビジネスモデルをその国に応じて展開する必要があるということだ。

　イーコマース企業が今後、国内だけの領域に留まらず、国際的に事業展開していこうとする時に考えられることは、自身で事業以外の領域をもカバーするように資本を投下して自身の手で収益化を図ることだ。

ただし自国と同じ環境が備わっている場合は上手くいくかもしれないが、文化・宗教の違いがある場合、DIYで実行すると、しばしば失敗するであろう。

　もう一つは、全く逆の視点から考えることである。それが現地人の好みや考え方、その文化に至る消費者意識や行動を理解している立場からのアプローチする方法である。これが正に、現地のコピーキャット企業の視点になる。

　Amazonと同じビジネスを自国で展開する、という思いでネットショップとして起業するにあたり、彼らは単にそのまま真似をして、コピーしているという訳ではなく、自国のニーズや意識に合ったショッピングサイトに改良しているため、大きく成長するドライバーになっているためだ。

　ロシアの有名なOzonでは、アメリカのZapposの顧客満足主義戦略の一部を取り入れ、コールセンターの電話番号を各ページに記載したり、CODによる支払い機能を持つO-Courierという配送業者を取り込んで差別化を果たしている。

　更には、旅行領域にまで手を広げ、Ozonトラベルを立ち上げており、ここには楽天からの出資も含まれている。

O-Courier(オークーリエ: 代引き配達サービス)

OZON Travelのトップページ画像

　アメリカのeBayはドイツのAlando、欧州のiBazar、韓国のInternet Auction、インドのBazeeをそれぞれ買収している。買収後は郷に入れば郷に従うように、現地の特徴を生かし続けた戦略を取り続けている。ローカルサイトを残すことや、現地のマーケティングアプローチを尊重すること、マネジメントチームを残す、というポリシーで運営を継続している。

　もう１つ、eBayは経営統合のメリットとして国際的な側面も強調することも忘れてはいない。売主が商品を出品したら、海外のマーケットで海外のバイヤーの目に留まるということになり、商機が向上するということで、大きなアピールポイントとなっている。このメリットは自国内だけで営業を続けてきたローカルショッピングサイトにとって、海外進出も兼ねることができるため、非常に大きな魅力があると言える。

　よって、ビジネスが成り立つ為の環境基盤の整備、環境がない場合は代替サービスを導入することで、現地に受け入れられるビジネスモデルとして現地のスタイルに合った施策を上手く用いながら市場に浸透していくことが重要になるであろう。

By秋山尊謙

TwitterやFacebookによるサーチ広告への逆襲

2013-06-17T23:35:00.003+09:00

サーチ広告はGoogleだけのものではなくなった。TwitterやFacebookによるサーチ広告への逆襲

　スポンサードサーチ広告は、とても人気がある広告手法だ。検索エンジンを提供するYahoo!やGoogleは、サーチ広告では絶対的に有利な立場を維持している。しかし、検索キーワードによる顧客ターゲティングという手法はあるものの、これによって消費者が心を動かし、何かを購入するに至らしめるかといったらそうではない。消費者を「説得」することまで出来るようなものではないという限界がある。

　ごく簡単なマーケティングファネルを示すと、大きく分けて「需要の顕在化」過程と「検索」過程に分かれる。

　初めの需要顕在化の段階では商品認知の向上と、ブランドの創造にある。需要の創出にはより多くの広告ビューが必要となる。そして、クリック後のコンバージョンやスピーディな対応というよりも消費者の受容を変えることが目的になる。

　コカコーラのバナー広告や、ツイッター上の漂白剤の販促ツイート、来月公開される映画の広告がフェイスブックに掲載されている場面などを想像してみて欲しい。それらは消費者の脳裏に残るような広告であり、その場で購入を決定することなく後日必要な時に思い出す場合が多い。そしてそれらの広告は、消費者の興味と属性(性別年代等)に基づいて出されているターゲット広告だ。

　検索の段階では、消費者が何かを必要としているから検索行動を起こすのであるから、商品の購入ページやお申込フォームに関連付いた広告やリンクが必要になる。

　誰かがグーグルやヤフーで「カメラ　安い」と検索した場合、明らかにこの消費者はカメラを購入しようと既に決心している状態にあるものと言える。だから家電製品チェーン店のオンラインショップに送客できるのであれば、そこで購入を決定する確率は高まるであろう。また「港区　弁護士」と検索した場合であっても、法律事務所の広告がそのタイミングで表示されていれば、クリックされて面会予約となる可能性が高まるであろう。

　これらの行動を起こしている間、消費者は何かを購入するという心理状態にある訳であるから、この広告枠は必然的に高価になる。

　最近までは、FacebookやTwitterはこうした購入に至るまでのプロセスの前段階までに留まり、直接お金を生み出すものではないと考えられてきたが、最近は少しずつSNS側の広告の影響力が大きくなってきており、プロセスに変化が出てきている兆候が見られる。

　TwitterやFacebookには従来型の検索エンジンには無い消費者の本音ベースでの興味関心や検索閲覧データが山のようにあるためだ。

　Twitterが2013年4月17日発表したキーワード広告による顧客ターゲティングがある。この手法によると、ユーザーの現在地情報と使用デバイスの種別、性別に応じて広告が出せるサービスだ。ユーザーが直近でツイートしたキーワードに応じて広告が出し分けられ、リツイート等により興味を持ったら近くのショップの広告が表示される仕組みとなっている。

コーヒーの「latte」というキーワードを広告主が指定した場合、近くのバリスタコーヒーの広告がユーザーのタイムライン上に表示される。

ツイッターのキーワード広告は、フォローしているユーザーに基づく広告よりも、より購入意向に近いものだ。なぜなら自分自身が興味関心のあるキーワードをツイートしているからである。

気になるミュージシャンについての話題をツイート・リツイートしている場合、そのユーザーのロケーションに一番近いコンサートの広告が表示されたらどうしてもクリックしてしまいたくなるであろう。「○○」というアーティストのコンサートに「行きたい」というツイートは正にターゲットそのものに宛てた広告そのものと言えるのではないだろうか。

こうした意味では検索エンジンよりもツイートワードによる広告表示が、購入ファネル上では、より購入意向に近い位置になる。

Facebookは、「サーチタイプアヘッド広告」という手法を開発した。ユーザーがFacebook上で検索の際にアプリ、場所、ブランド等の文字をタイプ入力すると、入力に合わせてリアルタイムに広告が表示されるというものだ。例えば、ゲームの名称を入力すると、その途端に同じ名前のゲームの広告が出てくる。

筆者がFacebook検索窓で「cornetto」とタイプした場合に出たポップアップ

しかしながら、これはFacebookの広告アプローチのほんの序章に過ぎない。グラフ検索機能も近日リリース予定であり、米では既にベータ版が提供されている。グラフ検索機能とは何かと言うと、現在の検索機能は友達やFacebookページ、アプリやスポットの検索などに限られているが、このグラフ検索を利用すると、自分と同じ趣味を持つ人を探したり、近くに住んでいて独身の異性を探す、といった自分とのつながりのある人などを検索できるようになるものだ。

自分を起点に検索する訳であるから、プロフィールに登録した学歴、勤務先、電話番号、生まれた場所、現住所、誕生日、「いいね！」ページ、友達のコメント、写真といった情報が参照先になる。リアルでの友人同士といったクローズドな環境から、より広範囲に知らない人同士で新たに知り合う機会が大きく増えることになりそうだ。

Facebookはまた、同時に「Yelp」(イェルプとは食べログのようなサービス)にもモバイルページを登録しており、近所のレストランや場所、メニュー、開店・閉店時間など、ユーザーの位置情報とリアルへの送客に関連した動きも見せ始めている。想像にすぎないかもしれないが、Facebookのグラフ検索機能を利用して、近所のイタリアンレストランを探して検索結果が出たところに行く、という導線も表れるであろう。

またFacebook exchangeという機能もリリース間近である。これは広告のリアルタイム入札システムであり、他サイトでクリックした広告が、その中に仕込まれたクッキーをベースにして、ユーザー側のPCに足跡を残すことで、Facebook上でも同じ広告をリターゲティング広告として再度表示させる仕組みになる。

このようなFacebookの取り組みは、全てマーケティングファネル上のコンバージョン(商品やサービスの申し込みや購入)に近く、既知の「需要顕在化」に過ぎなかったSNSを「検索」エンジン同様、より消費者の最終決定段階である「購入」に近い位置に立とうとしていることが伺える戦略だ。

【結論】

基本的に、広告投下予算はその施策によって「リスティング」「ディスプレイ広告」「リターゲティング広告」などと分けて管理されているが、今後はそれぞれの財布が１つになり、どの施策がリスティングなのか、ディスプレイ広告なのか、リターゲティングなのかが不明確になるであろう。

GoogleやYahoo!といった検索エンジンのみが享受してきた広告予算があるが、この新しい技術を使った新しいチャネルで、SNS企業や今後登場するであろう「購入」に近いタッチポイントを持つメディア企業が広告予算を山分けするような競合関係になっていくものと予期される。また、TwitterやFacebookといったSNSは、そもそも広告なしで成長したサービスであり、広告に対するユーザーのガードは元々低いといったアドバンテージがあると仮説できる。

　GoogleやYahoo!は消費者が「何を探しているのか」を知っており、Amazonや楽天は「誰が、何の商品を探して、いつ購入したのか」を知っている。TwitterやFacebookは「何が好きなのか、それは誰なのか」を知っている。

今後は、消費者の購入と直接結び付くタッチポイントとしての巨大な媒体を保有している企業がどう競合して行くか、というよりは連携して行くかにキーがありそうである。

By秋山尊謙

ソーシャルメディアでマネタイズする3つの方法

2013-04-14T10:42:00.001+09:00

　ソーシャルメディアではマネタイズすることは難しいと言われている。特に中小企業では尚更困難だ。

ソーシャルメディアを使って利益を生み出す仕組みを最もシンプルに説明すると、次の3つのステップに凝縮される。

　第1に、会社や商品ブランドを説明すること、第2に、ターゲット・オーディエンスにとってどのようなメリットがあるのかを伝えること、第3にどこが他と違うのかを伝えることである。

3つの原則
企業・ブランドの価値を説明する	ターゲットとするオーディエンスに対して、どのような仕事内容であるのか、それがどのように消費者の生活を豊かにしてくれるものなのかを説明すること。
メリットを感じてもらう	一度でもメリットを感じてもらうことができれば、もう1度リピートしたい、他へも共有したいという機会が高まるのは当然である。よってメリットは何かを明確に伝えなければならない。ただし、いいね!やフォロワー、ツイートの数だけを気にすれば良いのではなく、商品やサービスの販売計画に基づいたコミュニケーション施策を実施しなければ効果は出ない。
差別性を強調する	ブランドの価値とメリットがあることが伝わった場合に、ようやくここからマネタイズ可能なフェーズに入る。ソーシャルメディアを利用して利益を上げるためには、他よりどの部分が優れているのか、違いは何であるのかをニュースや販促、イベントの開催や出展などのあらゆるタッチポイントから発信し続けなければならない。

　販促や宣伝の手段に偏ってしまえば、それはメッセージの押し付けとなってしまうし、また、単なるコミュニケーションの手段に偏ってしまえば、事業者にとっては利益を生み出すことのない無駄なエンターテイメントに成り下がってしまうであろう。この3つの原則を忘れずにマーケティングを実施することで、消費者の信頼を勝ち取ることができ、利益を生み出すためのアシストにつながってくる。

By秋山尊謙

ペイドサーチ不要論

2013-03-29T22:43:00.001+09:00

ペイドサーチ不要論　~eBayリスティング広告による実証~

Googleで「Amazon」を検索してみて欲しい。おそらく、上位2つのリスティング広告は「Amazon」サイトが出てくるものと思われる。一番上に出てくるベージュ色の背景になっている部分がペイドサーチ(検索キーワード広告)と呼ばれるものであり、このテキスト部分をユーザーがクリックするとAmazonに課金される仕組みになっている。

　2番目に出ているAmazonという文字は、Googleの検索結果を表示したものであり、ここをクリックするとGoogleに広告収入は入らない。有名デパートや有名スポーツ店などの名称でも同じように検索してみて欲しい、結果は同じように表示される筈である。

　eBayリサーチラボのThomas Blake、Chris Nosko、Steve Tadelisの3人がリリースした研究レポート「Consumer Heterogeneity and Paid Search Effectiveness: A Large Scale Field Experiment」によると、eBayがリスティング広告を停止した後も、売上に変化は見られなかったという事実が見られた。彼らの研究によると、多くのペイドサーチによる広告課金は、売り上げを押し上げるものではなく、広告宣伝費がかかる割には、殆ど利益に貢献しないものである、との判断が下された。

　下記企業の広告宣伝費を見ると分かるように、自社商品の宣伝に多くの資金を費やしている。アメリカの企業であれば、もちろんブラックフライデー(クリスマス)やスーパーボウル等のシーズンに多くの資金が投下される。しかしながら、投下した広告宣伝費が、どの程度効果があるのか、各商品がどれぐらい利益に貢献しているのかは定量的に特定できていない。

企業名(米国企業のみ)	年間広告宣伝費
L’Oreal	13.4億ドル (≒1,340億円)
General Motors	17.8億ドル (≒1,780億円)
Chrysler	11.9億ドル (≒1,190億円)
Verizon	16.4億ドル (≒1,640億円)
AT&T	19.0億ドル (≒1,900億円)
Time Warner	12.8億ドル (≒1,280億円)
Pfizer	12.0億ドル (≒1,200億円)

Source; Kantar Media's index

　インターネットでは、これら全てを変えるもの＝広告の効果測定が可能なものと認識されている。そこで、ペイドサーチについて2012年3月に eBayがリスティング広告を実験的に停止したところ、Yahoo!とBingではブランド名によるペイドサーチは売上へ貢献しないことを発見したのである。

　消費者は、一番上にリスティング表示される「eBay」というテキスト広告がない場合、単純にオーガニックサーチ(自然検索)で一番上に表示される検索結果「eBay」をクリックして訪問してくる為、影響がないことが確認された。

　Yahoo!とBingで効果検証ができた為、次はGoogleの全てのペイドサーチを一時停止してみたものの、明らかな売上の下落は確認できなかった。よって、消費者は中古商品をネット上で探す場合、eBayに直接アクセスするか、中古商品を辿っているうちに結局はeBayに辿り着く、という仮説が検証された。

＊MSN Paid; マイクロソフト検索エンジンBingのペイドサーチによる流入量

＊MSN Natural; マイクロソフト検索エンジンBingの自然検索による流入量

＊Goog Paid; グーグル検索エンジンによるペイドサーチによる流入量

＊Goog Natural; グーグル検索エンジンによる自然検索による流入量

Source; ebay research labs

eBayの実証で得られたファクト

① 購入意向が低い潜在層、新規顧客層は、広告全般に刺激を受ける傾向は認められる。

② しかしながら、特定の商品を探している、または購入意向のある顕在層は、特定の商品名による検索を行うため、広告効果は低い。

＊Googleの提唱するZMOT(zero moment of truth)でも同様に「消費者は、検索時点で既に購入商品がほぼ絞り込まれている」ものとされている。

③ 商品名によるキーワード流入では「100円につき25円程度の売り上げ増加」が見られる。商品名が認知され、ネットでキーワードを最適化すれば約25%の売上増となる可能性がある。

④ 「ブランド名」によるペイドサーチの効果はほぼゼロに等しい。

⑤ また、競争が激しい分野や小規模のブランドであれば、eBayというビッグネームと違い、ペイドサーチの効果は、まだ出る可能性がある。よって費用対効果を最大限にするため、より注意深くリスティング広告への出費は検討する必要がある。

ちなみに現在、eBayのペイドサーチは行われていない。

By秋山尊謙

SoLoMo(ソロモ)

2013-03-27T23:22:00.001+09:00

　ソロモ(SoLoMo)という言葉を聞いたことはあるだろうか？

　もしマーケターであればこの言葉を聞く機会が増えるかもしれない。ソロモ、ソーシャル・ローカル・モバイルの略語であり、マーケティングや広報、ソーシャルメディアに関わる言葉だ。

現在、スマートフォンから得られる現在地情報やアプリ起動、ウェブサイトアクセス履歴などの情報をデジタルデータとして利用されつつある。どんな人が、何を知っていて、どこで、何をするのが好きなのか、こうした情報がデジタル化された状態で蓄積されているのだとすると、こうした情報を知ることで、企業側は商品やサービスに転化することができるようになる。

LBE(location based engagement)、すなわち位置情報ベースによる顧客エンゲージメントは確固としたものは未だないにせよ、Foursquareや食べログのようなサービスが現状SoLoMoの概念に最も近い形であろう。

　SoLoMoが本格化すると、下記のようなSoLoMo対策がいずれ必要になってくる。

SoLoMo対策

PCやスマホから来訪する自社ウェブサイトの最適化

ソーシャルメディア施策と効果測定

口コミの収集とロイヤルカスタマーの獲得

良いタイミングでのお勧めをリコメンド

広告効果の最大化

ソーシャルによる傾聴施策

自社への集客を促すアプリの開発

By秋山尊謙

The Consumer Decision Journey

2013-03-16T22:21:00.001+09:00

　消費者の購買行動を見ていると、ある決定的瞬間に消費者にリーチすることが重要な要素であると考えられる。

　それは、家電メーカーで例えると、消費者が店内でテレビを選ぶ際に、各社の商品ラインナップを見るだけに留まらず、これらのテレビが鮮明で高画質に画像を映し出していることが、購買の重要な決定要素になることを見れば分かる。

Amazonが10年前に始めた手法、ある商品を選ぶと、商品ターゲティングにより、レコメンデーション広告が表示されるものや、P&Gが行っただいぶ以前のラジオ番組からテレビ番組への媒体間送客施策「昼ドラ(昼時の主婦を狙ったドラマ制作)」によっても説明できる。英語では昼ドラは、ソープオペラと呼ばれており、その名のとおり石鹸劇として、P&Gといった洗剤メーカーが昼間のテレビスポンサーとなっていたことが語源である。

広告・マーケティング業界は、消費者が影響を受けやすいタッチポイントやこれらの瞬間をいつも追い求めていた。ここ数年は、ファネルと呼ばれるメタファーを通じてタッチポイントが理解されている。ファネルの入り口では、消費者が認知しているいくつかのブランドを想起するが、選択する過程でブランドの数が絞り込まれ、最終的には1つのブランドを購入することになる、といったモデルが主流だ。

しかし今日では、ファネルというコンセプトは、消費者の全ての購買行動を捕捉するには十分ではない状況が生じている。それは①選択する商品点数の増大や、②デジタルチャネル(Eコマース)の追加、③専門家と同等の知識を持った消費者の増加、といった要因により、一筋縄で消費者の購買行動が説明できず、より洗練されたマーケティングアプローチが求められる状況にある。

こうした消費者の購買行動を究明するため、約20,000人のサンプルを用いて、5業種、3カ国での事象実験を行ったMcKinsey　& Companyの例を以下に紹介したい。

どのような過程を経て消費者は購入決断に至るのか？

　消費者は日々ありとあらゆるタッチポイントに触れており、メディア媒体やニュース、家族や友人との会話、商品の利用などによって刺激を受けている。これらの刺激は一見無駄なもののように見える。しかしながらこうした日々の刺激が積層されていくと、小さな興味関心が芽生える「検討トリガー」要因となる。

通常、マーケティングファネルでは、認知＞興味関心＞検討＞購買＞ロイヤルティ形成という流れ(左下図)となっているが、自動車・スキンケア・保険・家電・携帯電話に関わる購買行動調査結果によると、全く違う傾向が見られた。(右下図)

(Source; McKinsey & Company)

現実には、マーケティングファネルはじょうごのような形ではなく、円を描くように動くもので「検討＞評価＞購買＞経験」の4点による推移となる。

「①検討段階」タッチポイントにより興味関心が喚起された後、商品検索やSNSなどで情報収集が行われる。

「②評価段階」検索やSNSで商品や他者による評価を見て自己判断を行う。

「③購入トリガーを経た購買」例えば、在庫切れの不安や友人のおすすめ、時間的制限など、とある刺激を受けた場合、最終的な購入決断となる。

「④経験段階」といった購買後の体験もロイヤルティ醸成上の施策対象に含まれる。

よって、これら4点こそが、重点的にマーケティング活動を実施すべき主戦場としなければならない。

結論

① タッチポイントを増やし、効率的に運用するだけでなく、メディア媒体と商品の増加により、消費者は洪水のような複数の情報によって刺激を受けていることから、マーケターは新しい方法によりブランドを呈示することが求められる。消費者は新しい呈示材料から購入検討を開始するよう促す。

② 1方通行のコミュニケーションが多方向にシフトし、マーケターから消費者へのメッセージが双方向に変化したことから、よりシステマチックに欲求を充足させ、口コミを制御することが求められる。

③ カスタマーロイヤルティの醸成には2種のタイプが存在する。既存顧客に対するロイヤルティ向上策が一つと、新規顧客が商品を使用した後、使用感や成分、評価などを再度ネットで検索する行動が多く見られることから、こうした顧客や口コミ評価に対するケアが重要なポイントになる。

④ 最後に、消費者調査により、あらゆるマーケティング手法、戦略、投下費用、チャネル管理、企業からのメッセージを統一しようとするだけでなく、これら全てが相互に結びつき、相互補完するようにマーケティング施策を実行しなければならない。チャンスをつかむためには投下費用とメッセージ発信効率を高め、影響力を拡大し、消費者へのリーチを最大化することはもちろん、「最適な場所で最適なタイミングで最適なメッセージを示す」必要がある。

By秋山尊謙

無料オンラインツールでデータを自在にグラフ化

2013-02-18T23:06:00.005+09:00

データを扱う際、誰もが上手にグラフを描ける訳ではない。ここにごく普通のデータであれば十分利用可能な無償のオンラインのグラフ化ツールが6種あるので紹介したい。

BigML(ビッグエムエル)は、保有するデータを投入して、「予測モデル」を構築してくれる非常に便利なオンラインツールだ。

① データをテキスト形式またはCSV形式で用意する(2GBまで)

② 右上のファイル選択アイコンからアップロードするか、またはデスクトップなどからドラッグアンドドロップでアップロードができる。

③ アップロードが完了したら、積み上げグラフのアイコンからデータセットを定義。データセットとは、予測モデル構築で利用する分析軸(変数)になる。

④ データセットを利用して予測モデルを構築、ビジュアルからモデル構築ができるため計算式の入力は不要。

⑤ 最後に予測を実行して終了。

(詳細は、BigMLのHow it worksを参照)

Google Fusion Tables(グーグルフュージョンテーブル)は、それほど手の込んだツールではないがシンプルで見やすく、使い勝ってが良い。下記のグラフは、The Guardian紙の記事にあるリンクGun homicides and gun ownership listed by countryから入手したデータで作成したものだ。

下記の「銃保有」と「銃による殺人率」をシンプルに比較したグラフをご覧いただきたい。非常に簡単に選択したい国をフィルタリングできる。

Infogram(インフォグラム)は、最も使いやすさを追求したユーザーフレンドリーなツールだ。昨年いくつか新しいグラフ化テンプレートがリリースされ、更に可視化されるグラフの種類が追加されている。(線、パイ、ツリー、バブル、絵図グラフを含む)

会員登録をしなくても、サンプルとして自分の保有するデータを投入でき、グラフ化してくれる機能があるのが有難い。

Many Eyes(メニーアイズ)は、IBMによって運営されている無償のウェブサービスだ。グラフは多様に用意されており、マッッピングするものからパイチャート、散布図に至るまである。

しかし、他の無償グラフ化サイトとの大きな違いはテキスト文書の可視化だ。確かに洗練されているとは言い難いが、普段使いによる支障はない。

① テキストをコピーして任意の位置にペーストする。

② 可視化する実行ボタンをクリック。

Statwing(スタットウィング)は、統計を学んだことのない人であっても、統計的に数字を無償で処理してくれる優れたオンラインツールだ。

① データをアップロードして取り込む

② 実行したい統計処理をチェック

③ 数値の関係をプロットする

④ 統計処理の完了

サンプルサイズ、最小値、最大値、平均値、中央値、偏差が出て、グラフは一次回帰結果、関連性をベースに統計的説明ができるようになる。

Tableau Public(テーブロウパブリック)は、現存する唯一の無料ビジネス向けソフトウェアと言えるもので、ビジネスユーザー向けに作られており、操作も分かりやすくドラッグアンドドロップで簡単にデータを加工できる点が特徴的だ。また、グラフなどのビジュアルも非常に良い。

中小ビジネス企業家であれば、こうした無償オンラインツールを有効に活用すべきだ。

By秋山尊謙

ビッグデータの組織とマネージメント

2013-02-02T22:30:00.001+09:00

ビッグデータの組織とマネージメント

　ビッグデータと呼ばれる概念、それは言葉の新奇さからか、ビッグデータを新しいものとして認識させられる。しかし、元々存在していたデータそのものをまとめたもの、その詳細を把握することであり、データを分析する対象としては、従来から存在するものの延長に過ぎない。

　またそれは、単純なデータ分析ではなく、点在するデータを投入して集合させることによる「作業の多様性」と捉える事ができる。

　ビッグデータは、至るところで誰もがいつでもアクセスできるものが望ましく、「データを利用する瞬間を分析する瞬間に変えること」が最終ゴールとなる。

　そこで必須になるのが、データ品質であり、どのように品質を担保することができるのかを考えてみる必要がある。ビッグデータの品質を保持し、向上させる上で大切になる考え方は、おおよそ下記に挙げられるものと考えられる。

・360℃思考

・データ思考

・システム改善思考

・プロセス改善思考

　マネージメントとしてデータ分析やシステム領域によるビジネス運用の経験がない場合、ビッグデータの扱いが巨大になるにつれ、こうした思考力そのものの不備と、実作業に関する時間軸や事象の困難さに対する理解に欠けるような、現場感のない思考に陥ってしまう危険がある。

　現在では当然のことであるが、国際化の時代・産業の空洞化と声高に叫ばれた時代に、英語や中国語などの外国語や、新しい組織形態、マーケティング手法などがマネージメントとして必須であったように、英語や中国語ができて、なおかつデータ分析スキルを持つ人材こそが、マネージメントとして求められる時代になるであろう。

　データ構築や分析分析に携わったことがある人材であれば、容易に想像できる内容ではあるが、「4D」と呼ばれる事業戦略、参考としてデータビジネスのための組織形態を以下に示す。マネジメントとして、このような視点が想起できない思考の場合、データビジネス自体の事業のマネージメントがうまく機能していない可能性がある。

4D	説明
データ	高品質データ(プロセス改善・品質担保)
ディスカバリー	最も注目すべき興味深いデータの発見(分析)
デリバリー	分析結果を新商品開発などの意思決定プロセスへ届けること
ドル箱	データ市場(需要と供給のバランス)とデータ研究分野の差異を理解し、利益を上げるマーケティング

Source; Thomas C. Redman, ph.D., [2008], ' Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset '

【参考】ビッグデータをハンドリングする組織形態

By秋山尊謙

ソーシャルメディアの効果測定指標

2013-01-24T00:17:00.000+09:00

ソーシャルメディアの効果測定指標

1. 組み込み(エンベッド)率またはお気に入り登録率

2. いいね数/お気に入り登録数

3. コメント数

4. 格付評価数、度合

5. ソーシャルブックマーク数

6. 申し込み数(RSS登録数、ポッドキャスト登録数、ビデオシリーズ登録数)

7. ブログ・マイクロブログ(ツイッター等)のページ閲覧数

8. ページ表示あたりのCPM(cost per impression:ページ表示毎の費用)

9. ソーシャルメディアにリンクするサーチエンジンランキングの変化

10. ブランド販促に関する全ソーシャルサイトでのサーチエンジン口コミシェア

11. ソーシャル活動による検索増加量

12. リンクを含む口コミ投稿率

13. 影響力のある投稿者に応じたリンク上位ランキング

14. マルチメディア(画像・ビデオ・オーディオ)口コミ率

15. 同じ競合環境における自社メディア媒体と第三者メディア媒体のソーシャルサイト口コミシェア

16. 消費者リーチの影響度

17. 投稿者リーチの影響度

18. ソーシャルチャネルへの参加ブランドの影響度

19. ソーシャルチャネルでエンゲージされたターゲットオーディエンスの属性

20. ソーシャルメディアを通したオーディエンスリーチ

21. ソーシャルメディア習慣/ターゲットオーディエンスの興味

22. 参加ユーザーの地理情報

23. 投稿量による感情

24. ページ表示量による感情

25. ソーシャルマーケティングを行う前、　途中、後での感情変化

26. 参加している消費者の間で語られている言語

27. コンテンツ配信の経過時間

28. ソーシャルメディアを通したサイト滞在時間

29. コンテンツ発見方法(検索・発信・ディスカバリーエンジン等)

30. クリック数

31. 自社メディア媒体からのトラフィック率

32. ビュースルー(表示はされたがクリックされていない)回数

33. 相互にコミュニケーションをした数

34. 相互コミュニケーション/エンゲージメント率

35. ユーザー１人当たりの相互ソーシャル利用数

36. 動画閲覧数

37. 得票/投票率

38. ブランド連想度

39. 購入検討数

40. ユーザー投稿数

41. ヴァーチャルギフトの露出数

42. ヴァーチャルギフトの贈答数

43. コンテンツの相対人気度

44. タグ付け数

45. タグの属性(例: 上手にブランドを知覚してもらう方法)

46. 外部ソーシャルメディアからのログイン登録(例: Facebookコネクト、Twitter オース機能)

47. チャネル毎の登録(例: ウェブ、デスクトップアプリ、スマホアプリ、ショートメッセージ、その他)

48. コンテンツのエントリー数

49. チャットルームの参加者数

50. ウィキへの寄稿度

51. オフラインによるマーケティング/ソーシャルメディアや口コミによるマーケティング施策やイベントの影響度

52. マーケッターによる他チャネルでのユーザー生成コンテンツの利用度

53. 消費者のアシスト数

54. 他チャネル(例: コールセンターや実店舗内)との比較において、ソーシャルメディアの直接作用により得られた顧客あたりの費用効果

55. 顧客が他者とつながることによって得られる費用効果

56. FCR(first contact resolution: 初回接触時の顧客応対品質)への影響度

57. 顧客満足度

58. 顧客意見のフィードバック量

59. ソーシャルメディアからの顧客意見フィードバックによる設計開発期間の短縮率

60. ソーシャルメディアからの顧客意見フィードバックによる提案実施率

61. 従来型市場調査費の費用抑制率

62. オンラインセールスへの影響

63. オフラインセールスへの影響

64. 割引適用率

65. 他のオフライン行動への影響(例: TV観賞)

66. リード(見込み顧客)の生成度

67. 商品サンプル請求率

68. 店舗検索率

69. 消費者評価・レビューによるコンバージョンの変化

70. 消費者/訪問者維持率

71. 消費者のLTV (ライフタイムヴァリュー: 顧客生涯価値)への影響度

72. 消費者獲得/ソーシャルメディアを通した維持コスト

73. 市場シェアの変化率

74. ペイドメディア(バナー広告やリスティング広告)の結果を基準としたアーンドメディア(FacebookやTwitter等のソーシャルメディア)への影響度

75. ソーシャルメディア上に公開された予定への参加度

76. ソーシャルメディア上の非公開予定への参加度

77. 従業員への浸透度(社内向け)

78. 履歴書/レジュメの受領度

By秋山尊謙

カイヨワとインターネット業界

2013-01-14T20:44:00.002+09:00

　遊びの哲学を確立したホイジンガから、その系譜を受け継ぐロジェ・カイヨワが発展させた「遊びと人間」という研究書がある。1958年に出版された「遊び」に関する研究が、このインターネット全盛の時代であっても通用する定義となっている。

　ホイジンガ-カイヨワによる「遊び」という概念を軸にすると、ソーシャルメディアを「競争・運・模擬・眩暈」で理解することができ、これを基点にソーシャルメディアの発達を考察することが可能となる。
　インターネットでは、ゲームアプリや動画配信といったものが主流であり、これ以外に目立ったサービスは存在しない。よって、遊びという観念でのネット事業は未成熟であり、今後まだまだ拡大する余地は残されているものと考えられる。
　また、ここに「ソーシャル・コミュニケーション」という概念を中心に据えることで、新たなビジネスモデルを創り出すことができるのではないだろうか。

By秋山尊謙

2012-12-16T03:07:00.001+09:00

ビッグデータ・ビジネス構築の3軸

　ビッグデータの台頭は、レガシーと呼ばれる従来の古いマーケティングに変革をもたらし、ビジネス創造の可能性を秘める金鉱だ。

　ビッグデータは、ソーシャル、モバイル、クラウドとと共に一気通貫コミュニケーションを支える技術によって、顧客のウォンツやニーズについて学習し、数え切れないほどの新たなビジネスチャンスをもたらすものだ。

　しかしながら、それは同時に破壊、再編の可能性をもたらすものでもある。ビッグデータを受け入れる組織が、本当に正しくデータをハンドリングすることができれば、顧客のエンゲージメントが求められるこの時代に、戦略的差別化によって新たなビジネスチャンスをつかみ取ることができる。データ分析から十分に顧客をエンゲージメントできない場合や、誤った判断がある場合、もちろん見当外れの結果を招くだけであろう。

　新しいビジネスモデルがビッグデータ領域に無数に表出してきているが、自身の研究では、これらのうち以下に挙げる3種の論点がビッグデータを扱う企業で最も重要視すべき軸であると考えている。

ビッグデータ・ビジネスの3つの創造領域

1. 「差別性」の提供

2. 情報・データの「仲介」

3. ネットワーク構築による必要なタイミング、

必要な場所への「データ提供インフラ」

差別化: 差別性が新しい価値を生む

　ここ10年間の技術とデータがもたらした新しい価値は、「パーソナル化」と「関連性」である。

GoogleのAdSenseと呼ばれる広告サービスでは、ユーザーが実際の検索キーワード、ランディングページから何を求めているのかを表示させる広告に関連させ、紐付けている。また、UPS、FedEx、米国郵便局では宅配荷物の配送状況が分単位で把握できるトラッキング(追跡)サービスを完備している。地図データ提供サービスでは、AppleがGoogle、Yahoo!、Microsoftを利用した位置情報データサービスを提供している。

　このように、ビッグデータは顧客満足度を向上させるため、各状況や事象をスピーディーに結び付け関連させることで、サービスを生み出し、提供している。宅配便の配送トラッキングサービスを想像してみると分かりやすいかもしれない。このサービスでは、荷物の配送途中（配送・流通センター）であれば配達先を自宅からオフィスへと変更することができるサービスだ。こうした多くのサービスが顧客満足度を向上させるために提供されている。

　また、地図をベースとしたサービスとして、ガソリンのレベルが低くなってきたらスマートフォンのアプリにアラートが出て、現在位置に近い営業中のガソリンスタンドがある場合、地図上に表示するサービスが存在する。現在地から半径16km以内にある最寄りの営業中ガソリンスタンドを見つけるだけでなく、リッターあたりの価格情報を受け取ることができるものだ。国土が広いアメリカではガソリンが切れると死活問題に関わることから、運転中にガス欠を気にしなければならないストレスから解放されるために、月数百円のこうしたアプリサービスに申し込むことは厭わないものだ。

構造化: 情報の価値を増大させるデータ加工・仲介

　Bloomberg、Experian、Dun & Bradstreetのような企業では、生データを提供しており、生データの他にも、構造化されたデータを用いて企業のベンチマーク・サービスや分析、洞察といったコンサルティングも既に行っている。

　ビッグデータの世界では、これらに適合するようなシステムを構築し、追いついて行くには相当な苦労が伴うものと考えられる。よって、新たなビジネスチャンスを求める場合、ソーシャルメディア、チャット、つぶやき、動画、音声などのように、公開され、構造化されていないデータを用いたサービス用いて開発するのが手っ取り早い。

　公開されている生データ、構造化されていないデータを整理し加工することで価値のあるデータに変える市場は、今後爆発的に伸びるであろうと思われる。

　例えば、Twitterなどでコーヒーを毎日4杯飲む、左利きのトヨタ車ドライバー、ベジタリアン、昼休みに洗車と昼食を探している、といった生データがある場合、こうした情報を瞬時に整理し、紐付け、関連性を見ることで、おすすめやルートを示すといった洞察モデルを生み出すことができるようになる。

　例えば、アマゾンのような小売店では、流行の購入商品群の売上データに天気データを付加することで、需要のシグナルをピンポイントで見出せるようになる可能性がある。

　こうした生データの加工と付加価値の追加はデータを整理、加工する仲介業者が役割を担い、データを加工する過程でサービスを実施することになり、こうしたデータの中間データ加工業者が年齢、場所、興味関心などの付加価値を生データに付与して分析を行う役割を担うのが自然の流れになるであろう。

　こうしたデータの整理、加工、付加価値の付与は、「産業分野別」に分類され、「地域特性」により分類され、「消費者の役割」によっても違った分析や洞察が必要になるであろう。

インフラ構築: データ配信ネットワークの提供

　汎用性のあるデータ配信ネットワークは、収益化の基礎となるものだ。情報は、それを必要としている人の手にタイミング良く渡らなければ意味がないものとなる。場所や配信方法など、あらゆる手段を考慮に入れた上で、データの配信を確実に実施する必要がある。

　一般開放されたマーケット方式により、スポット案件をコンサルティングすることや、専門の取引所のようにクローズドな空間を用意することで機密データを扱うといった対処を行うことでデータや情報を顧客に確実に届けなければならないようなビッグデータの「インフラ」を構築するビジネスである。

　リアル市場におけるケーブルテレビのビジネスモデルと同様に、これらの情報配信ネットワークは、ケーブル経由が不可欠なサプライチェーンになるため、市場が興隆した際には収益化につながるものになるであろう。クラウドから直接エンドクライアントへデータやコンテンツを提供するなど、こうしたプラットフォームは限られた企業が提起し、投資が実現するものだ。

　現状アメリカでは、Amazon、Apple、Bloomberg、Google、Microsoftといった大企業がこうしたプラットフォームを提供できる余地があると考えられる。

　日本では、ソフトバンク、au 、NTTドコモなどが携帯電話キャリアとしてインフラを構築してはいるものの、音声やデータ通信といった分野に集中しており、ビッグデータ領域でのインフラ整備を大々的に推進しているような動きは見られない。よって、ビッグデータ領域で何かしらのインフラを当初から整備してしまうことで、ここに市場を占有できるチャンスがあるものと考えられる。

　こうしたインフラを独自に整備することで、ビッグデータに含まれる、機能や役割、製品所有者、場所、時間、思考や意思といった情報に至るまで、あらゆるデータを利用した広告配信ネットワーク構築が独占的にできるようになる。

　ビッグデータには、これ以外であっても、もちろん様々にマネタイズできる余地が残されている。重要なことは、これら3種のビッグデータ事業ドメインの適正可否に関わらず、自身のアイデアを保持し、具体化することである。

By秋山尊謙

Buzzy Tech Talk

マーケティングオートメーション

2015年は、本格的なモバイルマーケティングの幕開け

Adobe Analytics vs. Google Analytics

ページ内解析Chromeエクステンション「In-Page Analytics Chrome Extension (by Google)」がリリース!

クッキーレス時代のオーディエンス・ターゲティング方法

顧客視点マーケティング

2014年 ネット施策で留意すべき5つのこと

クッキーレス インターネット時代の幕開け「Google ユニバーサル アナリティクス」

カスタマージャーニー分析における２つのアプローチ手法

ビッグデータ部門が取り組む5つの役割

LINE Skype ユーザー数比較

LINE・Twitter・Facebookユーザー数比較

ネット通販解禁となる「一般用医薬品(第1類医薬品)」市場規模

ブリック・アンド・モルタルがネットショップに対抗する方法

イーコマース企業が世界進出するために必要なこと

TwitterやFacebookによるサーチ広告への逆襲

ソーシャルメディアでマネタイズする3つの方法

ペイドサーチ不要論

SoLoMo(ソロモ)

The Consumer Decision Journey

無料オンラインツールでデータを自在にグラフ化

ビッグデータの組織とマネージメント

ソーシャルメディアの効果測定指標

カイヨワとインターネット業界

ビッグデータ・ビジネス構築の3軸

差別化: 差別性が新しい価値を生む

構造化: 情報の価値を増大させるデータ加工・仲介

インフラ構築: データ配信ネットワークの提供

2014年ネット施策で留意すべき5つのこと

クッキーレスインターネット時代の幕開け「Google ユニバーサルアナリティクス」