「ビッグデータ」という言葉は日本でも数年前に流行っていたので知らない方も多いと思います。役割立っています。
アメリカでも様々な事業で活用されていますが、よく事例で取り上げられているのはAmazonやウォルマートアメリカ、eBayなどのEコマース事業での活用です。アメリカのEC事業で成功しいる企業の多くはデータに基づいた意思決定を行っており、データ収集・データ解析に慎重の投資をしています。なぜ「データ」に対してそこまで投資をするかというと、ビッグデータを活用することでEコマースの収益を拡大できることが言えるからです。ビッグデータのEコマース活用において先進的な企業の1つはAmazonです。読者の皆さんも1度はAmazonを利用したことですまたAmazonのLINEアカウントではちょうどいいタイミングでおすすめ商品を通知してくれます。Amazonはこのレコメンド機能によって10～ 30％の収益を上げていますが、これはAmazonが1,000,000,000 GBのデータを活用して2億人のユーザーの購入行動予測を行っているための収益だそうです。
そこで今回はアメリカのEコマース事業で行われているビッグデータの活用方法を6つ紹介したいと思います。
①予測傾向
ソーシャルメディアの投稿とサイト内行動のデータを組み合わせて、バズを保っているのかを識別します。また、広告経由の流入データを分析して、現在どのマーケティングの効果がいいのかを確認しさらに、ソーシャルやレビューサイトなどで商品について話している会話の中断（肯定的か否定的か？ ）データを使って感情分析を行うことで、そのカテゴリの中で次に売れる商品を正確にに予測できます。
②価格の最適化
購入データ、競合の価格、商品原価などのデータによってそれぞれの商品のベスト価格を決めることができます。または、データ分析によって必要の増加と減少の波を考えることで、相応た最適な価格を設定することができます。ビッグデータを活用すると、驚くべき数分でそのベスト価格を見つけることができます。
③予測が必要
在庫の保管スペースを確保するためにはコストがかかるため、必要性を正確に予測することは非常に重要です。Amazonの予測ツールは過去のデータを使用して、イベントや休日の需要変動を知るための「指標」を持っています。 さらに、購入率と訪問数を予測して流入が大幅に増加しても対応できるように、当面で拡張する柔軟性を備えたウェブサイトの構築を行っています。
④パーソナライズされたサービスの提供
顧客の好みや過去の行動パターンに基づいて、その最大限に最適な商品だけをピックアップしてパーソナライズされたサイトWebを提供することができます。レコメンド機能もパーソナライズの1つで、商品カテゴリが多いストアではレコメンドの影響を受けた注文の割合が43％上にあります。Amazonは長年にわたりパーソナライズのアドバイスを行っており、他のEコマース業者はAmazonと敵対するパーソナライズを確保するように、ビッグデータ活用に力を入れています。
⑤カスタマーサービスの最適化
カスタマーサービスは、オンラインストアを利用する人にとっては大変重要です。ビッグデータによって、企業は顧客サービスを最適化することが可能です。例えば、これまでのオンラインとオフラインの場所、ソーシャルメディア情報、購入履歴のデータを収集・結合することで、顧客の360度ビューを作ることができます。この360度ビューによってカスタマーサービスはより高度なサポートを提供することが可能になります。
⑥収益拡大
カート放棄は、Eコマース業者にとって大きな課題となっております。Eコマース分析では、多くの顧客がカートに商品を入れており、最終購入に至らないことが明らかになっており、カート放棄率は68％、約3.4兆ドルの損失となっています。ビッグデータを使用してパーソナライズされたサービスを提供することで、この損失を減らすことが可能になります。
ビッグデータの活用方法について上記しましたが、Amazonのような大規模マーケットで、多くの顧客を恐れるEコマース業者であるからこそ、多くのデータを収集・分析してフィードバックすることで、収益を拡大小規模のEコマース業者であれば、ビッグデータの収集・解析に投資しただけの収益が得られることは難しいかもしれません。ただ、どんな規模のEC事業でも、収益拡大PDCAをまわすためにデータに基づいた意思決定を行うことは非常に重要です。 最低限ECサイトの「サイト内行動データ」「流入データ」「購入データ」を収集・分析できる環境は整える備えておくことをおすすめします。
参考：dzone.com、dataconomy.com
著者：Natsuki.S
アプリの企画開発・運用を行う際にGoogle Analyticsを使った分析を始め、その後、トランスコスモスで分析専門チームに所属し、本格的にWebサイトの分析に取り組んでいます。
主にGoogle Analyticsの計測設計・設定・レポーティングを担当。