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マーケティングコラム

マーケティングパートナーとして。良き翻訳者が必要な時代

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当社は1991年の創業以来、「ビッグデータ」というトレンドワードが出る前の時代から、
一貫して小売業・メーカーなどに「成果を上げる為のデータ分析」のサービスを提供してきた
マーケティング会社です。
最近では、DMP(データマネジメントプラットフォーム)提供会社、分析・BIツール提供会社、
AIベンチャーなど、データに関わる道具やプレイヤーも増え、数年前と比較してもデータ分析に対する
機運や期待は大きく高まっています。
一方で、「データを使えば何とかなるだろう」「データが売上を上げてくれるのか」など、
短絡的な話も聞こえてきます。
本稿では長い間、最前線で見てきた変化や最近の気づきを述べたいと思います。

※本コラムは、国分グループ・凸版印刷様の共同プロジェクトによる
トレンド予測誌「TK Bridge」への弊社代表佐々木による寄稿文を一部引用・加筆したものです。

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1. データ神話のワナ~視点の違いを理解する~

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その①:メーカー側と小売業側の視点の違い
店舗を持つ小売業では、店舗の商圏と品揃えのフィットとギャップを常に意識し、
買い物カゴ満杯に商品が入ることを目指しデータを分析しています。
これに対してメーカーは、競合メーカーとのエリアでのシェアや、新商品の取り扱いの頻度、
ターゲット年代に対する実購買年代とのギャップ、カニバリゼーションを起こした商品の有無、
ブランドチェンジやPBとの棲み分け、キャンペーンの成功の程度、いう視点で
データを見ていることが多いです。

この場合、顧客視点と商品視点、見ている視点が違うので、いざ協業しようという時に
話が噛み合わなくなることがあります。
ID付POSデータなどを分析する際も、分析する目的や考え方が違うため、
取り組みにギャップが出る場合があります。
双方による研究会や勉強会が開かれてはいても、マンネリ化や上手な推進が出来ていない企業は、
このギャップを抱えたまま進んでいるからだと感じています。

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その② 現場の担当者と分析スペシャリストの視点の違い
「ビジネス課題や仮説を生み出せる現場寄りの担当者」と、
「サイエンスやエンジニアリングの力を持ってデータ分析するスペシャリスト」では、
同じデータに向かう視点や視座が違います。
データ分析の現場では、いきなりの気づきは無く「事実の積み上げ」からスタートします。
日曜日は売上が上がる、雨の日は売れない、など「当たり前」をデータで確認する事も
事実の積み上げの一つであり、そのプロセスを省いてデータからの気づきを得る事は
非常に難しいです。

現場寄りの方が泥臭いプロセスに付き合い、そして、分析スペシャリスト側が現場の当たり前を
どこまで深く・多く理解するかが、課題解決に向かう最短ルートになります。
近年、現場がAIベンチャーとのプロジェクトで上手くいかず空中分解するケースがあるのは、
お互いの役割を確認せずにプロジェクトがスタートし、AIに過度な期待を求める現場と、
現場のビジネスをよく理解しないままデータに向かうAIエンジニアとのギャップが
あるからだと感じています。

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2. 多様化・複雑化するデータ

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小売業の現場においては、長らくPOSデータ、ID付POSデータを中心に
分析が語られてきました。
最近では、ID付POSデータも店舗とECで販売チャネルが分かれており、
オムニチャネル戦略の中でデータの統合が進んでいます。
また、アプリによる位置情報データや店内カメラによる棚状況データ、
店内顧客行動データによる「購買前のデータ」も取得や分析がされてきています。
そして、テキストレビューや星による評価、SNSによるシェアなどの「購買後のデータ」も
取得、分析する企業が増加しています。
さらに、官公庁中心にオープンデータの活用も叫ばれ、防犯やゴミ、
天気、観光客や人流データなど、地域社会のデータの集約・一元化も進んでいます。

このように、購買時点のID付POSデータを中心に、その前後のデータが
テクノロジーの力により取得可能になりました。そのぶん、データの多様化・複雑化に伴う
分析業務・プロジェクトの高度化が一つの課題になっています。

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3. 良き翻訳者の必要性

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データが多様化・複雑化し、分析業務が高度化する中で重要になるのは、
それぞれの立場、役割、専門用語、業務プロセスを理解して間に立つ「良き翻訳者」の存在です。
ゴールや成果をどこに置くか、コストや時間や体制などの制約条件の中で優先順位を決めるためには、互いの「当たり前」をそれぞれにわかりやすく翻訳して推進する役割が必要です。
特に、テクノロジーやサイエンスをフル活用するデータ分析のプロジェクトでは必要不可欠な役割と言えます。

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データ活用のこれから

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高度化するデータ分析のプロジェクトを推進するためには、今後は「翻訳者」を活用しながら、
データによる「過去」の検証とAI活用による「未来」の予測の両方を実施する時代になっています。
また、カメラデータ等の画像や、評価やレビューテキストなどを上手に定量化し、
購買前から購買後の流れを俯瞰して分析する力も必要です。
テクノロジーが進化する中で部分最適のサービスやツールは増えていますが、
全体最適の視点でデータを分析するのは、まだまだ人間の力が必要です。
データ活用の社内体制組織、及び人材育成がより重要になります。
世の中の進化に対応するために、社内外に対して常に先行投資が必要になる状況は
しばらく続くのではないでしょうか。

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