第2回　世の中のあらゆる事象を数値化し、ビジネスに反映させる：【連載】ビッグデータアナリティクス時代のデジタルマーケティング（2/2 ページ）

» 2012年08月30日 07時30分公開

[大元隆志，伊藤忠テクノソリューションズ]

情報受信

　従来までは、情報受信といえば、単にストレージに保管しておくことであった。しかし、増加しつづける一方のデータに対して、この領域でも技術革新が進んでいる。

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第1回　ビッグデータアナリティクスの全体像
情報技術とマーケティングの関係は今後ますます密接になっていく。では、ITの世界はいま、どうなっているのか？そして、今後どうなるのか？伊藤忠テクノソリューションズの大元隆志氏が5つの技術トレンドと3つのパラダイムシフトを切り口に、マーケターにとっての「ITのいま」を読み解く。
第2回　世の中のあらゆる事象を数値化し、ビジネスに反映させる
世の中で起きているあらゆる事象を数値化し、ビジネスに反映させるにはどうすれば良いか？情報処理速度数msというポテンシャルを活かせば何ができるのか？デジタル技術の革新により、今や、マーケターには常識を超える想像力が求められている。
第3回　マーケターのためのBI入門――その背景から活用分野まで
前回（「第2回　世の中のあらゆる事象を数値化し、ビジネスに反映させる」）は、ビッグデータ関連ビジネスの中でも、すでに市場が形成されているインフラ部分について解説した。今回はビッグデータの中で語られている「BI」（ビジネスインテリジェンス）ついて、その背景から活用分野までを解説する。
第4回　日テレ「JoinTV」の挑戦――テレビの価値はビッグデータ＋セカンドスクリーンで「視聴率」から「視聴質」へ
テレビの視聴時間は減少傾向にある。視聴率がとれなければスポンサーはつかない。どうするか？日本テレビが出した答えは「テレビをもっと面白くする」だった。「視聴率」の獲得ではなく、「試聴質」向上への挑戦。スマートデバイスとソーシャルメディアを使ってテレビを玩具にする日本テレビの「セカンドスクリーン」戦略とは？
第5回　増え続ける情報とどう向き合うか――「代官山蔦屋書店」が目指す未来の本屋
爆発的に増加し続ける情報は顧客の何を解決できるのか？「代官山蔦屋書店」をモデルに情報とビジネスの関係を考える。鍵は「人間理解」である。
第6回　マーケティングはよりITの領域へ
マーケティングを取り巻く環境が変容しつつある。「クリエイティブ」の力は依然として重要だが、「IT」の力もそれ以上に必要とされるようになってきた。最終回の今回はこれまでの連載を振り返りつつ、強まり始めたマーケティングとITとの結びつきを改めて見直す。
第1回　ビッグデータという時代観
「ITmedia マーケティング」にはビッグデータをテーマとしたコラムがいくつかある。ユラス代表取締役井浦知久氏が執筆するこの寄稿記事は、しかし、ビッグデータが人類に及ぼす影響までを視野に入れたスケールの大きさで、ほかの寄稿記事と毛色を異にする。
第1回　レポート分析のプロトタイピングで意思決定フローを作る
ページビュー、ユーザー数、広告のビューやクリック数……。Webのアクセス解析で一般的なこれらの指標は果たして、あなたの会社の経営判断に寄与しているだろうか？「清水誠のWeb解析ストラテジー」第1回では、メディアサイトを例に、適切な意思決定を支援する指標の定義方法およびレポーティング方法を解説する。
第1回　データマイニングで見込み顧客を狙い撃ち
予測・発見型のデータマイニングをマーケティングに活用するにはどうすればいいのだろうか？ SAS Institute Japan マーケティング本部長北川裕康氏が、実例と自身の体験をもとにマーケティングに活用できるデータマイニングの基礎を解説する。
第2回　ソーシャルメディアの”感情”分析で「ブランティングの第3の波」を乗りきる
ソーシャルメディア上のデータを分析して、失業率増加のタイミングを予測する国連。企業は膨大な会話データをブランディングに活用する。いまやソーシャルメディアは分析対象の宝庫である。SAS Institute Japan マーケティング本部長北川裕康氏が最新事例を交えてソーシャルメディア分析の最前線を紹介する。
第3回　成功事例で考えるマーケティング領域のビッグデータ活用
ビッグデータがマーケティング分野に及ぼす影響を、先行事例をもとに解説。例えば、クーポンの償還率が10％から25％に改善されたり、顧客の行動データを分析する時間が11時間から11秒に短縮されたり。ビッグデータの分析によって、マーケティング分野にイノベーションをもたらすことが証明されている。では、そのような能力を持つ企業とは？
第4回　マルチチャネルのハイブリッド分析で”儲かる”Webサイトを構築
「Webサイトから生成されるデータ」と「その他の顧客接点から生成されたデータ」を組み合わせて分析することで、Who、Whyの解明が実現する。ポイントは、顧客体験を分析視点の中心に据えること。これまで見えなかった顧客の動きが明らかになる。