「ビッグデータ」というワードは日本でも数年前に流行っていたのでご存知の方も多いと思います。近年日本では主に小売業界やサービス業界でのビッグデータの活用が進んでおり、売り上げ向上に役立っています。

さて、アメリカはどうでしょうか？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Walmart、eBayなどのEコマース事業での活用です。アメリカのEC事業で成功して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・データ解析に多額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コマースの売り上げを拡大できることが明らかになっているからです。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を利用したことがあると思いますが、商品を検索すると関連する商品を次々とおすすめしてくれます。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買行動予測を行っているからこその売り上げだといえます。

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トレンド予測

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、何がバズを引き起こしているのかを判別します。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ます。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文脈（肯定的か否定的か？ ）データを使用し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予測できます。

②価格の最適化

購買データ、競合他社の価格、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プライスを決めることができます。または、データ分析によって需要の増加と減少の波をマッピングすることで、それに応じ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、なんと数分でそのベストプライスを見つけることができます。

③需要予測

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、需要を正確に予測することはとても重要です。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、購買率と訪問数を予測して流入が急激に増加しても対応できるように、リアルタイムで拡張する柔軟性を備えたWeb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提供

顧客の好みや過去の行動パターンに基づいて、その顧客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Webサイト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％にも上ります。Amazonは長年にわたってパーソナライズのノウハウを蓄積しており、他のEコマース業者はAmazon匹敵するパーソナライズを行えるように、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やりとり、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売り上げ拡大

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います。Eコマース分析では、多くの顧客がカートに商品を入れるが、最終的に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述しましたが、Amazonのような大規模マーケットで、多くの顧客を抱える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、収益を拡大できるのだと思います。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、売り上げ拡大に向けて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サイトの分析に従事。
主にGoogle Analyticsの計測設計・設定・レポーティングを担当。