商品に関する情報の名寄せや正規化、エンリッチメントなど、商品情報に関するデータの取り扱いにどう向き合うか。エキスパートが解説する。
当社Lazuliは「Lazuli Product Data Platform(以下、PDP)」という、AIを使って商品に関する情報の名寄せや正規化、エンリッチメント(情報の付与)を行うSaaSを開発しています。
この連載記事では、商品情報がいかに重要であり、また、いかに活用するのが難しいのか、そしてそれはどうやって解決できるのかを取り上げています。
今回は、メーカーでマーケティングを担当している人や、マーケティング支援企業などにいる方が日々行っている、市場データの分析について取り上げます。なお、ここでいう市場データは商品と金額、購買日時が記録されているPOSデータやID-POSデータに代表される外部購買データを想定しています。以下ではそれらをまとめてPOSデータと記載します。
小売企業や外食企業のマーケティング担当者にとって、POSデータを分析してシェアや市場のトレンドを把握し、商品開発やプロモーションに活用していくことは、基本的かつ定常的な業務です。また、そのデータを基に経営陣が重要な意思決定をするためのレポートやダッシュボードを作成していることでしょう。
しかしながら、なかなかうまく利用できていない、あるいは多くの人的リソースを投下して何とか利用できる形にしているという声を私たちは多く聞いています。このPOSデータがうまく使えない場合、要因として考えられるのは、以下の3つです(もし他にあったら教えてください)。
それぞれの要因について掘り下げてみましょう。
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