ビッグデータ市場調査と戦略

ビッグデータとは何ですか?

「ビッグデータ」という用語は、より有意義で実用的な意思決定を可能にするために、膨大な量のデータを識別、収集、分析、解釈するプロセスを指します。実際には毎秒作成されるデータが増えているかもしれませんが、注目を集めているのは、それをより速く、より多くの方法で分析する能力です。拡大する「クラウド」とコンピューターのストレージ容量も、最近のビッグデータの人気に貢献しています。

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

ビッグデータはどのように入手するのでしょうか?

顧客に関するデータは、さまざまなソースから取得できます。たとえば、Web ログ (Web サイトのアクティビティ)、カスタマー サービスでのやり取り、サブスクリプションおよび登録フォーム、アンケート、ブログ、ソーシャル メディアでの言及などです。したがって、ある場所のメール アドレス、別の場所の人口統計、地理的な場所、役職と職務、家族構成、さまざまなソースからのその他の多くの項目を統合することで、個人の比較的詳細なプロファイルをまとめることができます。あなたの会社またはブランド名は話題になっていますか? どのような単語や用語がそれらに関連付けられる傾向がありますか? それらは肯定的な意味合いを持っていますか、それとも否定的な意味合いを持っていますか? 競合他社ではどうですか? このような「非構造化」データを取得して定量化できれば、データベースに追加できます。

ビッグデータで何ができるでしょうか?

顧客のプロファイルが明確になれば、購入頻度や購入量、価格の変動、広告内容やメディアの配置、時間帯や曜日、地域の場所など、他の要素と組み合わせることができます。さまざまな要素を結び付け、イベントの「内容」だけでなく「理由」に関する洞察を提供する関係性が明らかになる場合があります。たとえば、誰かが Web サイトにアクセスした回数、広告をクリックした回数、購入した回数だけでなく、ある人が何かを気に入って、別の人が気に入らなかった理由もわかります。この知識があれば、特定のオーディエンスがターゲット コンテンツ (広告メッセージなど) に触れて読んで、より予測可能で望ましい行動をとる可能性を高めることができます。

ビッグデータはあなたにとって有益でしょうか?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

ビッグデータをどのように活用すべきでしょうか?

目標は、「無意味なものから意味を引き出す」ことと、「分析麻痺」（データの確認に時間がかかりすぎて意思決定が遅れる）を回避することです。

データを持っていることよりも重要なのは、何を探すかを決めることです。従来の統計分析は、どの変数が特定の結果と最も関連している可能性が高いか（そして特定の結果を引き起こす可能性が最も高いか）を特定するのに役立ちます。

したがって、顧客の過去および現在の主要な行動を明らかにして焦点を当てることで、製品の購入や推奨などの将来の行動に影響を与える、より適切で意味のあるメッセージや広告をターゲットにしてカスタマイズできる可能性があります。この作業では、膨大なデータ セットから適切な結論を導き出すために、多くの場合、非常に高いコンピューティング能力とソフトウェア プログラム、およびそれらの使用について訓練された人材が必要になります。したがって、必要が生じた場合は、そのようなデータの処理を専門とする第三者に相談することをお勧めします。

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