ビッグデータ分析では、大量のデータを調査する必要があります。 これは、隠れたパターンや相関関係を明らかにし、適切なビジネス上の意思決定を行うための洞察を与えるために行われます。 基本的に、組織は「知る組織」から「学ぶ組織」へと進化する必要性に気づいています。 基本的に、企業はより客観的でデータ駆動型になることを望んでおり、そのためにデータとテクノロジーの力を受け入れています。 ビッグデータという言葉が最初に登場する何十年も前から、企業は収集したデータに対して分析を適用し、洞察を得て傾向を明らかにしてきました。 これは、表計算シートに数字を取り込み、手作業で数字を検証することでした。
ビッグデータ分析は、高度なソフトウェアシステムを使用して行われます。 これは、企業が迅速な意思決定を行うために分析時間を短縮することができます。 基本的に、最新のビッグデータ分析システムは、スピーディーで効率的な分析手順を可能にします。 このように作業を迅速化し、敏捷性を実現する能力は、企業に競争上の優位性をもたらします。 一方、企業は、ビッグデータ分析ソフトウェアを使用して、より低いコストを享受しています。
組織は、ビッグデータ分析に投資しています。 競争力を維持するために迅速かつ俊敏な意思決定に依存している、あなたの知っているビジネスを思い浮かべてみてください。 この記事では、ビッグブランドがビッグデータ分析をどのように活用しているか、5つの実例を紹介します。 このような状況下において、「顧客満足度」を向上させるために、「ビッグデータ分析」を活用することが重要です。 そのため、このような「顧客」を獲得することが、ビジネスにおける成功のカギとなります。 しかし、顧客基盤があっても、ビジネスは直面する高い競争を無視するわけにはいかない。 しかし、顧客基盤があっても、競争は激しいので、それを無視することはできない。
ビッグデータの使用により、企業は顧客に関連するさまざまなパターンや傾向を観察することができるようになります。 顧客の行動を観察することは、ロイヤリティを引き起こすために重要である。 理論的には、ビジネスがより多くのデータを収集すればするほど、より多くのパターンと傾向を特定することができる。 現代のビジネス界とテクノロジー時代において、ビジネスは必要なすべての顧客データを簡単に収集することができます。 つまり、現代の顧客を理解することは非常に簡単なのだ。 基本的に必要なのは、自由に使えるデータを最大限に活用するためのビッグデータ分析戦略を持っていることです。 このように、顧客データ分析の仕組みが適切であれば、ビジネスは、顧客基盤を維持するように行動する必要がある重要な行動的洞察を導き出す能力を持つことになります
顧客の洞察を理解することは、あなたのビジネスは、顧客があなたに望むものを提供することができるようになります。 これは、高い顧客維持率を達成するための最も基本的なステップです。
ビッグデータを顧客獲得と維持に利用する企業の例
ビッグデータ分析を利用して顧客維持を促進する企業の実際の例は、コカ・コーラ社です。 2015年、コカ・コーラはデジタル主導のロイヤリティプログラムを構築し、データ戦略を強化することに成功しました。 コカ・コーラのデータ戦略担当ディレクターは、ADMAのマネージング・エディターからインタビューを受けました。 インタビューでは、コカ・コーラの顧客維持の背景には、ビッグデータ分析が強く関わっていることが明らかにされました。 以下は、コカ・コーラが顧客維持の実現におけるビッグデータの役割について語ったインタビューの全文です。
デジタル変革の時代において、コカ・コーラが消費者とのつながりを保ち、関連性を保つために、データの役割はどの程度あるのでしょう？ データと製品開発についてはどうでしょうか。
マーケティングと製品開発において、データはますます重要な役割を担っています。 消費者は、電話や電子メール、ソーシャルネットワークなどで、私たちに意見をよく伝えてくれますが、それによって私たちは消費者の声を聞き、アプローチを調整することができるのです。 私たちはよく「なぜ耳は2つ、口は1つなのか」という話をしますが、話すよりも聞く方がいいのです。 これは、消費者の声に対する私たちのアプローチにも当てはまります。 また、データは、さまざまなオーディエンスに対して、より適切なコンテンツを作成するのに役立っています。 私たちは、異なるオーディエンスに異なる言葉で伝える広告コンテンツの作成に力を入れたいと考えています。 ある人は音楽が好きです。 ある人は音楽が好きで、ある人は一年中あらゆるスポーツを観戦します。 私たちのブランドはすでにそのような空間で目にすることができますが、私たちはデータを使って、人々の情熱に沿ったブランドコンテンツを提供できるよう努力しています。
#2 広告主の問題解決とマーケティングの洞察を提供するためのビッグデータ分析の利用
ビッグデータ分析は、すべてのビジネス業務を変えるのに役立ちます。 これは、顧客の期待に応える能力、会社の製品ラインの変更、そしてもちろん、マーケティングキャンペーンが強力であることを保証することが含まれます。 ここで、赤裸々な事実に向き合いましょう。 企業は、実りのない広告の実行に費やされた数百万ドルを失っています。 なぜ、このようなことが起こるのでしょうか。 調査段階をスキップした可能性が高いのです。
慎重な熱意の数年後、マーケティングおよび広告テクノロジー部門は、今やビッグデータを大々的に取り入れることができるようになりました（Medal, 2017）。 マーケティングと広告のセクターは、より洗練された分析を行うことができる。 これには、オンライン活動の観察、POS取引の監視、顧客動向の動的変化のオンザフライでの検出を確実に行うことが含まれる。 顧客行動に関する洞察を得るには、顧客データを収集し、分析する必要がある。 これは、マーケティング担当者や広告主が使用するのと同様のアプローチで行われます（図参照）。 焦点とターゲットを絞ったcampaigns.
を達成する能力にこの結果
よりターゲットとパーソナライズされたキャンペーンは、企業がお金を節約し、効率を確保することができることを意味します。 彼らは適切な製品で高い潜在的なクライアントをターゲットにしているためです。 企業はこのデータを使用して顧客の購買行動を理解することができるので、ビッグデータ解析は、広告主にとって良いことです。 広告詐欺の巨大な問題を無視することはできません。 予測分析を通じて、企業はターゲット顧客を定義することが可能です。 そのため、企業は、広告詐欺の結果として発生する莫大な損失を避けるために、適切かつ効果的なリーチを持つことができます。
ターゲット広告にビッグデータを使用するブランドの例
Netflixは、ターゲット広告にビッグデータ分析を使用しているビッグブランドの良い例です。 1億人以上の加入者を抱える同社は、膨大なデータを収集しており、これがネットフリックスが後押しする業界のステータスを実現する鍵となっています。 加入者であれば、次に見るべき映画の提案を送ってくれる仕組みはよくご存じでしょう。 基本的には、過去の検索や視聴のデータから判断しています。 このデータは、加入者が何に最も興味を持っているかについての洞察を与えるために使用されます。
#3 リスクマネジメントのためのビッグデータ分析
前例のない時代と非常にリスクの高いビジネス環境は、より良いリスクマネジメントプロセスを要求しています。 基本的に、リスク管理計画は、業種にかかわらず、あらゆるビジネスにとって重要な投資である。 そのため、このような「リスク管理」を行うことで、より効果的なリスク管理を行うことができます。 ビジネス・コンサルタントは、企業リスク管理は、ビジネスが適切な保険に加入していることを保証する以上のものを包含すると助言します。
これまで、ビッグデータ解析は、リスク管理ソリューションの開発に大きく貢献してきました。 利用可能なツールにより、企業は日々直面するリスクを定量化し、モデル化することができます。 統計の利用可能性と多様性が高まっていることを考慮すると、ビッグデータ解析は、リスク管理モデルの質を高めるための大きな可能性を持っている。 そのため、企業はよりスマートなリスク軽減戦略を実現し、戦略的な意思決定を行うことができます。
しかし、組織は、ビッグデータの広範な範囲に対応するように、構造的な進化を実装できるようにする必要があります。 これを達成するために、組織はまず内部データを収集し、自分たちの利益になる明確な洞察を得られるようにする。 さらに重要なのは、企業が使用する統合的な分析プロセスです。
リスク管理にビッグデータ分析を活用するブランドの例
シンガポールのUOB銀行は、リスク管理を推進するためにビッグデータを活用しているブランドの一例である。 金融機関であるため、リスク管理が十分に考えられていなければ、損失を被る可能性が大きい。 UOB銀行は最近、ビッグデータを活用したリスク管理システムをテストした。 このビッグデータ・リスク管理システムにより、同銀行はバリュー・アット・リスクの計算時間を短縮することができるようになった。 当初は約18時間かかっていたが、ビッグデータを活用したリスク管理システムでは、数分で済む。 この取り組みを通じて、同銀行は近い将来、リアルタイムのリスク分析を実施できる可能性がある（Andreas, 2014）。
#4 イノベーションと製品開発の推進役としてのビッグデータ分析
ビッグデータのもう一つの大きな利点は、企業のイノベーションと製品再開発に役立つことである。 基本的に、ビッグデータは、イノベーションと製品改良を可能にすることで、さらなる収益源を生み出すための手段となっているのです。 組織は、新しい製品ラインを設計したり、既存の製品を再設計したりする前に、技術的に可能な限り多くのデータを修正することから始めます。 組織が顧客のニーズを研究することができるさまざまなチャネルがあります。 その後、ビジネスは、ビッグデータ分析に基づいて、その必要性を活用するための最善のアプローチを特定することができます。
「あなたの直感で行くことができた時代は終わった」（Rampton、2017年）。 品質を向上させ、製造パフォーマンスを効率化するためには、巨大なデータを収集する必要があります。 組織が21世紀で競争しようとするならば、直感は基本的に信頼できなくなる。 つまり、これらの組織は、製品、競合他社、および顧客フィードバックを追跡するための手段を考え出す必要があります。
データが役に立つと、次に分析が行われ、アクションプランが考案される前に論理的な推論が適用されるようにします。 幸いなことに、ビッグデータの収集と活用に関しては、あらゆる規模の製品メーカーが独自の優位性を持っています。 そのため、これらの組織は、革新的な製品を生産することによって、製品ラインを容易に改善できることを意味します。
イノベーションを推進するためのビッグデータの使用例
おそらく、Amazon FreshやWhole Foodsについて聞いたことがあると思います。 これは、ビッグデータがイノベーションと製品開発の改善にどのように役立つかを示す完璧な例です。 アマゾンはビッグデータ分析を活用して、大きな市場に進出しました。 データ駆動型ロジスティクスにより、アマゾンはより大きな価値の創造と達成を可能にするために必要な専門知識を得ることができます。 ビッグデータ分析に重点を置くことで、アマゾンホールフーズは、顧客がどのように食料品を購入し、サプライヤーがどのように食料品店とやりとりしているかを理解することができます。 このデータは、さらなる変更を実施する必要があるときはいつでも、洞察を与えてくれます。
#5 サプライチェーン管理におけるビッグデータの使用
ビッグデータは、サプライヤーネットワークにより高い精度、明確さ、洞察を提供します。 ビッグデータ解析のアプリケーションを通じて、サプライヤーはサプライチェーン全体でコンテキストに基づくインテリジェンスを実現します。 基本的に、ビッグデータ分析を通じて、サプライヤーは以前に直面した制約から逃れることができます。
これは、従来の企業管理システムやサプライチェーン管理システムを使用したものでした。 これらのレガシー・アプリケーションはビッグデータ分析を活用していなかったため、サプライヤーは巨額の損失を被り、ミスを犯しがちであった。 しかし、ビッグデータに基づく最新のアプローチにより、サプライヤーは、サプライチェーンの成功に必要な、より高いレベルのコンテキストに基づくインテリジェンスを活用できるようになります。 これらは、コンテクスチュアル・インテリジェンスを実現するために、知識の共有とハイレベルなコラボレーションに基づいて構築されています。 また、サプライチェーンのエグゼクティブは、ビッグデータ分析を破壊的なテクノロジーとみなしていることにも注目する必要がある。 これは、ビッグデータ分析が組織における変革管理の基礎を築くという考えに基づいています。
サプライチェーンの効率化のためにビッグデータを使用するブランドの例
ペプシコは消費者向けパッケージ商品会社で、効率的なサプライチェーン管理のために膨大なデータに頼っている。 同社は、小売店の棚に適切な量と種類の製品を確実に補充することを心がけています。 同社の顧客は、倉庫の在庫とPOSの在庫を含むレポートを同社に提供し、このデータは生産と出荷のニーズを照合し予測するために使用されます。 このようにして、同社は小売業者が適切な商品を適切な量、適切なタイミングで入手できるようにするのです。 このウェビナーでは、同社のカスタマー・サプライ・チェーン・アナリストが、ペプシコのサプライ チェーンにおけるビッグ データ分析の重要性について語っています。 ビッグデータ分析を導入することで、企業は競争上の優位性を獲得し、運営コストを削減し、顧客維持を促進することができます。 企業が活用できる顧客データのソースはさまざまです。 技術的な進歩が進むにつれて、データはすべての組織が容易に利用できるようになっています。
技術的には、組織はすでに自由に使えるデータを持っていると言って差し支えありません。 技術的には、組織はすでに自由に使えるデータを持っていると言ってもよいでしょう。 あなたの会社では、ビッグデータ解析の仕組みはできていますか？
Webやソーシャルメディアからブランドに関するデータを収集していますか？
そうでなければ、Mentionlyticsで即座に行うことができます。 https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/にアクセスして、あなたのブランド名を入力すれば、無料で始めることができます。 あなたのブランドについて、今まで知らなかったことがわかるので、きっと驚かれることでしょう。
このようなデータは、Googleやソーシャルメディアで単純に検索すれば見ることができますが、このように惜しみなく見て、意味を持たせることは本当に難しいです。 そこで活躍するのが、ソーシャルメディアモニタリングツールです。 このようなツールを使用すると、毎日自動的にすべてのデータを収集し、それを分析し、あなたのブランドに非常に役立つ有用な洞察を与えることができます
さらに、あなたの競合他社の同じデータにアクセスすることができます。 また、あなたの業界に関連するキーワードやフレーズを監視することができ、この方法では、リアルタイムで非常に有用な消費者のインサイトを取得することができます。 このようなインサイトは、調査会社に依頼すると何百ドルもかかるものです。