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：【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

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。

[大元隆志，伊藤忠テクノソリューションズ]

「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」バックナンバー

　初めに断っておきたいのだが、BI領域についてはIT業界に身をおいていても「まだ情報収集段階」の企業が多く、国内企業では導入検討まで進んでいる企業は少ないと私は感じている。よって、BIの可能性は示唆するが、（BIを）現実のビジネスに適合するにはまだ時間がかかると認識している。この点については誤解を生まないよう、あらかじめ伝えておきたい。

情報抽出分析

　ビッグデータアナリティクスが注目される以前からもマーケティングの分野において分析手法は存在していた。下記に一例を記載する。

購買行動の分析

ディシジョンツリー分析：ユーザーが購入する／しないに最も強く影響する要素を探る
重回帰分析：商品の売り上げや顧客満足度に対して、影響する要素を探る
ポートフォリオ分析：顧客満足度や売り上げなどの改善すべき点を探る

プライシングの分析

コンジョイント分析：ユーザーが購入時に重視する商品仕様や機能、品質に求める水準などを探る
PSM分析：商品やサービスに対してユーザーが妥当だと感じる価格感を探る

セグメンテーション

因子分析：ユーザーの行動や心理の背景にある共通の価値観や特性を探る
クラスター分析：ユーザーをライフスタイルなどの意識面でグルーピングする

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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。