『ビッグデータ時代を勝ち抜くデータマネジメント』　セミナー資料

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ビッグデータ時代を勝ち抜く
データマネジメント
基調講演
デジタルマーケティングにおける
ビッグデータの調理（攻略）法
内野明彦

まずは、最近のトピックから
ビッグデータ
(BigData)
2
ゲノム解析
選挙予測
農業生産性向上
マーケティング活用
などなど
スゴイ盛り上がり。
とにかくビッグデータだ！！

まずは、最近のトピックから
ビッグデータ
(BigData)
3
データサイエンティスト
(Data Scientist)
ゲノム解析
選挙予測
農業生産性向上
マーケティング活用
などなど
今もっとも○○○○ な仕事
25万人不足する?
どうやったらなれる?
そもそも何者?
とにかくビッグデータだ！！
でも実体がみえない。

ビッグデータ時代とは・・
ビッグデータを確保して、そこに優秀なデータサイエンティスト
を連れてくれば、新たな収益が生まれるかというと？？
4
現状のビジネス展開
＄
現状の収益
さすがに、そんな簡単ではない
研究→開発→生産→流通→広告→販促→営業→販売→サポート→・・・
＄×
新たな収益

新たな収益源の確保ではなく、今の事業の更なる最適化・収益最大
化を『ビッグデータ』を用いて実現する事ができるはず。
但し、その推進のためにはこれまでには存在しなかった新しい職種であ
る、『データサイエンティスト』が必要？
5
ビッグデータ時代とは・・
これが現実的な捉え方。
目的ではなく『手段』。どこもまだ試行錯誤の段階。
＄＄
研究→開発→生産→流通→広告→販促→営業→販売→サポート→・・・
収益の増大

ビッグデータ時代に乗り遅れないためには・・
まだまだ成功パターンが多くはないので・・
１）ビジネスのどの課題に効きそうかの当たりを付けて
２）ビッグデータから旨み（価値）を上手に抜き出して
３）今の事業・ビジネスの運用に上手に流し込んでいく
４）実際の運用を経て、そもそもの採算を見極めて
５）その推進ための仕組みと体制を確立する
という段階的なステップが重要。２）だけでは意味が無い。
6

データサイエンティストとは・・
• この段階的ステップの全体を指揮・推進するのが「データサイエン
ティスト」だとすると、当然ながら、業務範囲はかなり広い。しかも
各要素に高次元のスキル・経験を求められる。超ハイスペック
• 結果的に、得意分野により様々なタイプがいる状況
7
システム/DB
スキル
統計/機械学習
スキル
コンサル/PM
スキル

デジタルマーケティングの特徴～最近注目のキーワード
• 大量の『行動履歴明細データ』
※購買前の検討行動履歴も確保可能
※ただし、必ずしも量と質が比例している訳ではない
8

『アクセス解析』ツール～ウェブサイトへの訪問履歴が蓄積される
9
Cookie ID 参照元 URL MMCパラメータ検索語
エントリー・ページ
URL
ページURL
プロダクト
ID
プロダクト
名
価格登録ID
E メール・
アドレス
都道府県
名
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TRICS
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EXPLOR
E
10000
バナー広告から訪問
↓
2ページ閲覧
↓
離脱リスティング広告から訪問
↓
2ページ閲覧
商品詳細ページ閲覧
↓
離脱
自然検索で訪問
↓
↓
カート投入
↓
会員登録
↓
商品購入
↓
離脱
メールマガジンから訪問
↓
↓
カート投入
↓
商品購入
↓
離脱
9

各媒体社の
広告サーバ
リスティング
バナー
ソーシャル
ネットワーク
アドネットワーク
広告主/広告代理店サイト
広告
広告
広告
広告
広告一元管理
MediaMind
配信タグ
『第三者配信』ソリューション
～広告の接触履歴（広告閲覧＆クリック）が蓄積される
第三者配信は、媒体社が保有するアドサーバではなく、まさしく第三者が保有する
アドサーバから広告を配信します
よって、配信設定、原稿管理、効果測定、レポーティングは第三者配信ベンダーの
プラットフォームから行われます（在庫管理は行いません）
10

顧客をとりまく「行動履歴明細データ」は急速に増加中
11
ユーザを取り巻く『データ』は今
後、急速に増加していく。入手
も出来る/しやすくなる・・
営業接
触履歴
WEB購
入履歴
コールセ
ンタ受
注履歴
パネル
データ
ウェブ
サイト
行動履歴
広告接
触履歴
アンケー
トデータ
店舗購
入履歴
顧客
属性
情報
メール
配信履
歴

12
• 『カスタマージャーニー型』分析
（複数データソースを顧客軸で一元化して分析を行う）
※複数チャネルを横断して検討するユーザ行動の
全体像を捉えないと効果が上がらない

http://www.fitch.com
より引用
そもそも
「カスタマージャーニ－」
とは

自分なりに言葉でまとめると・・
『カスタマージャーニー』
顧客と企業とのあらゆる接点を時系列に見
通して、顧客との最初の接点から始まる一連
の体験ストーリー（直接接点、間接接点、
心理状態、態度変容など）をパターン化・可
視化し、「顧客の理解」や「ブランドの一貫性
の維持」、「顧客価値の最大化」などを行うた
めの基盤/マップとなるモノ、もしくはそれらを
総称する概念。
15

16
顧客行動の高精度予測
に必要なビッグデータ

• 『マーケティングオートメーション』
（マーケティング施策の自動運用化）
17

【出典】 Gartner Magic Quadrant for CRM Multi-
channel Campaign Management
18

19
分析結果とアクションの
高速連動

ビッグデータによる高速
PDCAが実践フェーズに
20
分析結果とアクションの
高速連動

ビッグデータによる高速PDCAのフロー
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データ設計
データ確保・蓄積
データ統合・集積
データ加工
データ分析
データ可視化・意味化
事業へのインプリ
（分析用データ確保）
効果検証
仕組化・自動化
システム/DB
スキル
統計/機械学習
スキル
コンサル/PM
スキル
能動的に取得するデータそのものを企画・設計
部門を横断して複数の明細データを確保・蓄積
複数明細データを顧客軸で高度に連結・統合
分析上の視点からデータを加工（前処理）
一時的に分析用に特化したデータマートを構築
各種手法を駆使して、データを分析、意味を導く
実際の運用サイクルに（テスト的に）組み込む
分析データを可視化して、意味を導く
分析の費用対効果も含めての効果検証
モデルの構築なども含め、自動運用の仕組みを構築
必要とされるスキルセット

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データ設計
データ加工
データ分析
効果検証
・データベース
・DWH
・ETL
・データ
マイニング
・BIツール
・可視化ツー
ル
・マーケティン
グオートメー
ション
・EAI
必要とされるシステム・アプリケーション

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データ設計
データ加工
データ分析
効果検証
コンサル/PM
スキル
（コレまでの経験から）
この領域で、高速PDCA成功のための
重要なポイントを２つ

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データ設計
データ加工
データ分析
効果検証
システム/DB
スキル
統計/機械学習
スキル
コンサル/PM
スキル
【ポイント１】高速PDCAの成功のためには・・
従来型のシステム開発型のアプローチはNG
設計・
開発
システム部門
運用
現場
部門
・集計仕様がみえない
・分析してはじめてわかる
・毎回依頼していたら間に
合わない
・毎回依頼されても困る

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データ設計
データ加工
データ分析
効果検証
システム/DB
スキル
統計/機械学習
スキル
コンサル/PM
スキル
【ポイント１】高速PDCAの成功のためには・・
従来型のシステム開発型のアプローチはNG
設計・
開発
システム部門
運用
現場
部門
運用
（システム部門
＋
現場部門）
・分析側、実施側が主導権と実
行環境を持つ必要がある
・『エンドユーザーETL』が重要

26
データ設計
データ加工
データ分析
効果検証
コンサル/PM
スキル
【ポイント２】高速PDCAの成功のためには・・
分析者の思考が分断されてしまう集計速度はNG
思考が分断（ミー
ティングベース、依
頼ベース）になっ
た瞬間に分析の
意味・価値が薄
まってしまう

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データ設計
データ加工
データ分析
効果検証
コンサル/PM
スキル
【ポイント２】高速PDCAの成功のためには・・
分析者の思考が分断されてしまう分析環境はNG
高速
（秒速）
回転
数千万件のデータを
高速に（理想的には、
秒単位で）処理して
欲しい・・
ひと昔前では夢物語
だったが・・

まとめ
28

まとめ
• まず広大な農場から良質な素材を選ぶところからスタート
• 食べられない雑草も結構混ざっているので、選り分けるのセンスと経験
• 次に、良さそうな素材を持ってきて丁寧に下ごしらえ
• 中にはクセが強くてすごく時間がかかる素材もあるけど、そこはガマン
• さらには、はじめての素材も多いので、どう準備していいかは味見してみないとわからないことも多々
• どう盛りつけるか？どう組み合わせるか？どういう順番でだすか？「接客」目線も大事
• 実は、すぐとなりには試食してくれるお客様がいるので、その反応を見ながら、色々試行錯誤
• 時にはその場で農場に戻って、新しい素材を持ってくることも
• 調理にはもちろんいい厨房と器具も大事。切れ味が良くなければ時間がかかってしまう
• 調理時間はすごく重要。新鮮な状態で手際よく調理しないと、台無しになってしまう
• 素材の吟味と丁寧な下準備、調理、盛り付け、全部が組み合わさった時、最高の結果になる
• 食べているお客様の喜んでいる様子を見ると、最高に嬉しい
• お客様の好みや味に変わりがないか、満足してくれているかはいつも気にしている
• もちろん、値段と、手間・コストも常に意識し、最終的に利益を確保することがミッション
29

ご静聴ありがとうございました
30
ご意見・ご質問などは下記まで
uchino0308@gmail.com
内野明彦

『ビッグデータ時代を勝ち抜くデータマネジメント』 セミナー資料

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