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MarkeZine Day Spring 2012

ビッグデータはマーケティングに

NAKAZAWA
何をもたらすのか
マーケティング部部長中澤伸也

date 2012/3/22

NAKAZAWA
自己绍介

date 2012/3/22 Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. page 1

自己绍介

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：shinya_nakazawa@gdo.co.jp

NAKAZAWA
【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

自己绍介
顧客の理解

1994年
店舗?フロア長
直接観察

1999年
MD?バイヤー

NAKAZAWA
POSデータ販売実績の把握

2002年販売実績の把握
データマイニング POSデータ
プロファイルや購買傾向の把握
顧客マスタ

2006年 POSデータ販売実績の把握
Webマーケティング顧客マスタプロファイルや購買傾向の把握
定形ログデータ売場行動や機会ロスの把握


自己绍介

店頭にいた頃は???

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

NAKAZAWA 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？


NAKAZAWA
ビッグデータとは何か？


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

NAKAZAWA
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


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??。

NAKAZAWA
? 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！！

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？

NAKAZAWA
? 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

非定型とか非构造化データって何？

? 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。

NAKAZAWA
? 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。

（出典）ダイヤモンド社

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

NAKAZAWA
（出典）ダイヤモンド社


活用技术やインフラの登场

非定型データを含む、様々な
雑多な大量データを
Hadoop／NoSQL データを大量保存し、高速に分
高速処理
散処理する技術

大量データから有用な知見やパ
機械学習ルールやパターンを
ターン?ルールを自動的に見つけ
／データマイニング発見しモデリング

NAKAZAWA
出す技術

インメモリーデータ大量データ処理や高度な演算を
モデルをリアルタイム
ベース／スケールアリアルタイムに行いやすくする、
にアクションに反映
ウト型ストレージハードウエア環境の進化

しかも、クラウドサービスによる低コスト化


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、技術世界中のデータの80％を占める非

NAKAZAWA
やインフラが整ってきた構造化データの増加が急加速

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？

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？


何故にマーケティングに有用っぽい？
意識?無意識含め、「顧客自身が発する情報」が爆発的に増
～個人が発する情報の多様化～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、
ソーシャル?メディア「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
GPS情報てきた！という感じじゃないでしょうか。
アクセスログ

分析精度／速度が飛躍的に

NAKAZAWA
レイティング
画像?動画向上しそうな気配がする

～個人が発する情報量の増大～

打ち手の効果も向上


ビッグデータはマーケティングに

NAKAZAWA 何をもたらすのか


おさらい。ビッグデータによるマーケティングの可能性

ビッグデータ

分析精度や速度の飛躍的向上により

NAKAZAWA
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


分析精度?速度の飛躍的向上～誰に～

分析精度?速度の飛躍的向上誰に、何を、いつ

? 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

NAKAZAWA
? 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
【ソーシャルネットワーク図】【時系列伝播図】

date 2012/3/22 Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. （出典） Feb. 21 2012 Hottolink Inc. page 16

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

NAKAZAWA
? 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
モデリング購買予測
購買DB
リコメンデーション
商品?サービスマスタ
パーソナライズ
ログDB
イベントドリブン
ソーシャルデータリアルタイムデータ

履歴データ利用方法

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。

NAKAZAWA
? 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


マーケティングオートメーションの高度化

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

? 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

NAKAZAWA 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


マーケティングオートメーションの高度化

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

? 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

NAKAZAWA
まる瞬間を予測し、最後の一押しをアクション

リアルタイムアクション
ビッグデータモデリング
ユーザー行動


パターン


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

NAKAZAWA
? 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


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

NAKAZAWA
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???。


ビッグデータ活用の课题は何か？

課題① データ?マネジメント

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？

課題②NAKAZAWA 人材と組織

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

NAKAZAWA
ビッグデータ活用の為に必要なモノとは


おさらい。ビッグデータによるマーケティングの可能性

ビッグデータ

分析精度や速度の飛躍的向上により

NAKAZAWA
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


データマネジメントの必要性

マーケティング活用を前提としたデータの収集が必要

? 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。

NAKAZAWA
? 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

商品選択?購買シーン以外での接点やコンテンツが必要


データマネジメントの必要性

マーケティングに利用できるデータ格納が必要

? 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

NAKAZAWA
? 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

顧客IDにあらゆるデータを紐付けることが必要


人材と组织の见直し

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
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

NAKAZAWA
制作ディレクターデータ取得手段プランニングイベントドリブン
コンテンツプランナー等

マーケター
検索エンジン
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。
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
相互理解
精度向上と高速化を両立させる為の
データ要件の立案
データマネージャーデータサイエンティスト

各人材に求められるスキル～マーケター～

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

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

データ取得手自動化された
データ取得
段企画アクション

NAKAZAWA
データ加工?蓄分析コミュニケーショ
モデリング要件
積モデリングンシナリオ

? 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。

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

NAKAZAWA

? 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

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

NAKAZAWA

? 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


マーケティング责任者に必要なスキルはますます拡大???

経営戦略
会員戦略／
マーケティング?オ CRM
プティマイズ
CMO

他社 PR 広告宣伝 LSTG AFF

NAKAZAWA
メディア

自社ユーザビリイベントドリ
SEO／LPO メルマガ
メディアティブン

ソーシャル Twitter Mixi Facebook Google＋
メディア

KPIマネジメントマイニング／市場調査

date 2012/3/22
モデリング
Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. page 32

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ＧＤＯの状況


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。

NAKAZAWA

GDOの紹介（企業規模）

? 創業
? 2000年5月

? 売上高
? 約120億円

NAKAZAWA
? 従業員数

? 展開ビジネス
? 約350人程

? EC事業、メディア事業、予約事業、店舗事業、IT事業


GDOの紹介（サイトパワー）

NAKAZAWA

骋顿翱の情报システム环境
（ま
現だ
在ビ DWH Platform BI Platform
基幹系データ
シッマーケティング担当者
マーケティング
スグ ETL DWH KPIレポート
テデ会員情報
MKコックピット
ムー会員分析
レポート
? タ
組 DataStage
織に対
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ゴルフ場営業担当者
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構応レポート
想で

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アクセスログ
解析データゴルフ場営業トレンド予測
中きログ解析システムサポートレポート

）て自由分析
なアフィリエイト

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データ
アフィリエイトデータアナリスト?ＥＵＣ
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Phase 2

Phase 2 Phase 3
Phase 3 経営層?マネージャー財務KPI
ワークフローダッシュボード

KPIマネージメント顧客KPI
ダッシュボードダッシュボード

財務会計営業KPI
ダッシュボード


ビッグデータに対する取り组み

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

NAKAZAWA
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


今后构筑していく环境イメージ

ログ会員システム基幹システム

BIG DATAがあっても施策まで
つなげていくのが大変

BIG DATA

NAKAZAWA
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

レコメンデーション Marketing Automation Engine CMS
エンジン（キャンペーンマネージメントとか）

WHO×WHEN×WHAT×WHERE

スマフォPushNotice メール配信ソーシャル配信


NAKAZAWA
ご清聴ありがとうございました。

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