ビッグデータ活用事例（9）マーケティング・販売領域-認知系/会社を強くするビッグデータ活用

この連載では「会社を強くするビッグデータ活用入門　-基本知識から分析の実践まで-」で取り上げたビッグデータやアナリティクスの活用事例を抜粋し、ご紹介していきます。

書籍の中では大きく2つの場合で事例を区分しており、合計8回にわたり、「自社活用：自社の競争力強化にビッグデータを用いている事例」」のビッグデータやアナリティクスの活用事例をご紹介します。

A:他社活用：他社や外部に向けた情報提供によるサービス提供にビッグデータを用いている事例　第1回〜第4回⇒掲載済み
B:自社活用：自社の競争力強化にビッグデータを用いている事例　第5回〜第12回

今回は「⑤マーケティング・販売」に関するビッグデータ活用事例です。この「販売・マーケティング」では、大きく⑤-a「認知系」、⑤-b「（初回）購買系」、⑤-c「再購買系」の3つに分けおり、まずは⑤-a「認知系」の事例をご紹介します。

　では⑤-a「認知系」から紹介をしていきます。アシュラント・ソリューションズという保険会社では、顧客とコールセンターオペレータ個々人の親和性スコアを定義するモデルを構築することで、電話をかけてきた顧客にもっともマッチするオペレーターをリアルタイムに割り当てるということを実現しています。

　顧客との物理的な接点により「購買」を訴求する事が何よりも重要となる企業においては、このような接触機会を最大化させるためのビッグデータ活用が有効と考えられます。

　アマゾンとの対比で紹介しましたが、比較的エッジが立っていて、その商品単品で顧客がつくような商品を複数調達している事によりビジネスが成立している企業においては、このようなコールセンターオペレータと顧客のマッチングは非常に有益であると考えられます。

　併売分析や協調フィルタリングの可能性を探ってビッグデータを分析するよりも、このように一期一会の機会を最大化できるようなビッグデータ活用を検討する事が「儲け話のメカニズム」に寄与すると考えられます。

　今後、画像や音声を定量データへリアルタイムで変更していくテクノロジーが実用化された場合、一期一会の機会で適切な商品をリコメンドする取り組みはさらに発展していくでしょう。

次回に続く。

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