第2回では、新しいKKD(「仮説」「検証」「データ分析」)が意味を持つようになった時代の背景について解説します。キーワードはやはり、ビッグデータです。
「第1回 KKDの変遷――『勘』『経験』『度胸』から『仮説』『検証』『データ分析』へ」では、従来KKDであるK(勘)/K(経験)/D(度胸)に加えて、新しいK(仮説)/K(検証)/D(データ分析)も重視するべきだと解説しました。また、データドリブンマーケティングはデータを起点にしたマーケティング活動をマネジメントすることで大きなROMIを得る手法だとも述べました。
第2回では、新しいKKDが意味を持つようになった時代背景について解説します。現代はビッグデータという言葉が注目されていますが、この言葉自体は特に目新しいこと表現しているわけではありません。膨大かつさまざまな特徴を持つデータを分析し、新しいビジネスやサービスを作るというニーズは昔からあったわけですが、技術的にあるいは、コスト的に実現を阻む壁が存在していました。情報技術の革新は、これらの壁を撤去することに成功したわけです。
第1回 KKDの変遷――「勘」「経験」「度胸」から「仮説」「検証」「データ分析」へ
第1回 ビッグデータアナリティクスの全体像
第1回 データマイニングで見込み顧客を狙い撃ち
第1回 進化するアドテクノロジー――「枠から人へ」の変化
第1回 現場を知るコンサルタントが伝授する、「データドリブンマーケティング実現のための4つのステップ」
第2回 部門横断型ビッグデータ活用チームの作り方――チームに必要なメンバーの4タイプCopyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.