ビッグデータの時代が到来しています。蓄積された大量のデータを高度な解析技術を用いて、傾向や規則性などの有益な情報を採掘できるデータマイニングに注目が集まっています。データマイニングには企業の業績を飛躍させる可能性が秘められています。
データマイニングの究極の目的は、顧客の購買行動に基づいた営業戦略を高度に実行し、マーケティング課題を解決することと言っても過言ではありません。売上を伸ばし在庫を減らす、顧客の購買履歴から、優良顧客にインゼンティブを検討し顧客満足度を向上させる、等々が実現可能となるのです。
今回はデータマイニングを通してインサイトを発見し、予測モデル構築や原因特定、最適化・最大化などのビジネスが必要とするアウトプットを分析結果として導き出す活動シーンを想定し、「データを採掘するとき」のクールなフレーズをまとめます。
Brick-and-mortar
stores
実店舗(web上の仮想店舗に対して)
One of the things that market-basket analysis in the brick-and-mortar stores world could
not tell us was how the customer got to our store. We never really knew what drove them to our
location, whether it was word-of-mouth or an ad that they may have seen.
実店舗の世界においてマーケットバスケット分析しても分からなかったことのひとつに、顧客が来店した経緯があった。口コミか広告を見てか、何が彼らを当店へ導いたか知るすべがなかった。
Fraudulent
claims
不正請求
Unusual combination of medical insurance claims can signal
fraudulent. Insurance companies can spot
claims with a high percentage of recovering money lost through fraud and
develop rules to help them flag future fraudulent
claims.
通常でない組み合せの医療保険請求は不正のサインと見ることができる。保険会社は、不正により失われた資金を高い確率で取り戻すことができそうな請求に目星をつけたり、また、今後発生しうる不正請求の警戒に役立つルールをつくったりすることができる。
Key
Takeaway
特に覚えておくべきこと 重要なポイント
The key takeaway for
providers is to know what patterns in the data may trigger further
investigations and audits and to understand how to head off problems before
they occur.
プロバイダーにとって重要なポイントは、どのようなデータのパターンが追加調査や監査を引き起こすかを把握したうえで問題が発生する前に阻止する方法を知ることだ。
The
demographics and psychographics
人口統計学的属性と心理学的属性
By examining customer purchasing patterns and looking at the demographics and psychographics of
customers to build profiles, you can create products that will sell themselves.
顧客の購買パターンを調べたうえで人口統計学的属性と心理学的属性を見てプロファイルを作成することにより、自然に売れる製品を創造することができる。
Jump
ship
離脱する
If feasible, offer discounts or loyalty perks to your existing
customers to keep them from jumping ship
and going to your competitors.
もしできるのであれば、既存顧客にディスカウントないしロイヤリティ特典をオファーし、顧客が逃げ出して競合先に行かないよう維持する。
Fend
off
(攻撃などを)かわす 回避する
Big Data operations help organizations fend off the industry newcomers and other competition who fail to
innovate with their data sources.
ビッグデータを運用することで、企業は、業界新規参入者やデータソースを活用し刷新することができない競合企業の追随を回避しやすくなる。
Time
on call
呼び出し待機時間
Whether it’s based upon mobile user data or customer service
calls, dive into the data available in call detail records to look for ways to
improve current service promotion opportunities or ways to shorten time on call.
モバイルユーザーデータまたはカスタマーサービスコールのいずれに基づこうとも、詳細通信記録にあるデータに飛び込み、現状のサービスプロモーションを改善する方法や呼び出し待機時間を短縮する方法を探究すべきだ。
The
usual suspects
容疑者としていつも名前が挙がる人
Big data, like every other industry, has its early adopters and usual suspects, namely, banks, retail
chains and telecom. But now its appeal
is extending to several categories and businesses.
ビッグデータは、他の産業と同様に、先鞭をつけて順応している企業やいつも名前が挙がる容疑者、すなわち、銀行、小売チェーンおよびテレコムなどが利用している。しかし、今、そのアピールは幾つかのカテゴリーやビジネスに拡張しつつある。
Plan
on …ing
…をするつもりでいる
If you plan on performing
data mining against a data set that was so large or complex that you couldn’t
analyze it with other methods, consider sampling or data reduction.
大きすぎて或いは複雑すぎて別の方法では分析できなかったデータセットに対してデータマイニングを実施するつもりでいるならば、サンプリングとかデータ量を減らすなど検討した方がよい。
Be
perfect for
うってつけの
Data mining is perfect for
creating custom products designed for market segments. In fact, you can predict which features users
may want, although truly innovative products are not created from giving
customers what they want.
データマイニングは市場セグメント用に設計された特注製品を創造するのにうってつけである。事実、ユーザーが欲する特徴を予測することができる。ただし、本当の革新的製品は、単に顧客が欲するものを提供することからは創り得ない。
A
pain point
泣きどころ
Excellent corporate strategy must start with customer pain points. The starting place for the strategy is the
customer and figuring it all out is iterative.
With the big data technologies of today, you can test an idea within
days.
優れた企業戦略は顧客の泣きどころから始めなければならない。戦略の出発点は顧客とし、全ての解決策は繰り返し作業の中で見出されるものだ。今日のビッグデータ技術をもってすれば、一つのアイデアを数日でテストすることができる。
A
minimum viable segment (customer base)
実用最小限のセグメント(顧客ベース)
A
minimum viable segment allows you to test your product
on a focused segment rather than leaving it too open ended across several
segments, each giving your potentially different outcomes.
実用最小限にセグメントを絞ることで、ひとつのセグメントに焦点を定めて製品をテストすることができる。際限なく幾つかのセグメントにわたって行う場合は、それぞれ潜在的に異なる結果を示すことになる。
Cash
in on
(利益を得るために)利用する
Database mining will allow you to predict how many people will cash in on the guarantee and to adjust
the guarantee amount so as not to lose money when people actually returned
product.
データベースマイニングで、どれ位の人が保証条件を利用するかを予測するこができ、また、実際に返品された場合に際し費用の持ち出しが発生しないように保証金額を調整することができる。
Get
an edge over
優位になる
A recent study has revealed that most top FMCG (Fast-moving
consumer goods) companies are using big data to get an edge over the rivals.
They are using the data to improve their supply chain and to support
different marketing initiatives.
最近の研究で、多くのトップ日用品(変化の速い一般消費材)企業はビッグデータを使用し始めライバルに対し強みを持とうとしていることが明らかになった。データを活用して、サプライチェーンの改善をはかり様々なマーケティング戦略を支援している。
取り扱おうとする膨大なデータは整理されておらずノイズも多い混沌とした生ものです。課題解決につなげるように、いかに科学的アプローチするか、これがとても重要となります。