ビッグデータはよくわかりますが、ビッグデー

一、ビッグデータについて
ここ数年、仕事や生活でビッグデータの話をするのが好きな人が多いです。仲間たちは私たちがビッグデータを見るのはまるで集団老眼になったように感じている:遠くから見るのはとてもはっきりしているが、近くから見るとかえってますますあいまいになって、その方法ができない。
 
大量のデータが何を意味しているのか、高速のデータ、多次元のデータ、低価値密度のデータを読み込んでいます。
 
読むことに抵抗があります。簡単に言えば、私たちは1つの箇体の詳細な真実のデータを知ることができます。しかし、これらのデータを持っていて、マーケティングの実行に何か具体的な助けがあるとは考えにくいです(難点はここにあります)。
 
現実には、大量のデータが管理者にとって最大の助けとなるのは、制御感を提供することであり、これは古い時代の迷信と似ている。自分の消費者のさまざまなデータを見ていると、消費者をよく知り、すべてを把握しているような気がします。
 
しかし、実際にこれらのデータをどのように利用すれば、消費者が過去に何を消費/閲覧したかを簡単に見ることができるようになる(これも、ある宝とある度に送る論理である)。
 
私は去年、小売企業と国内で最も有名なデータバンクのデータを打ち抜くプロジェクトを主導したことがあります。一定量のデータを蓄積した後、私たちは消費者の年齢、性別、職業、収入分布、家族の数、車を持っているかどうか、携帯アプリ趣味、読書趣味などのデータを持っています。
 

 
それでみんな泥沼にはまって、どうやってデータをうまく活用できるのか?
 
原点に立ち返って、ビッグデータの効用には、トレンドを見て、市場を見て、消費者行動の方向(これは長期的なもの)を見るという二つの側面があると理解しています。2つ目は販売を行い、自分のビジネスとリンクできる消費者データを分析することでマーケティングの効率を高める(これは短期的)ことです。
 
多くの大きなデータ機関があり、例えば、阿里雲、CBNData、あるいはDeloitte、KPMGは定期的に異なる市場の消費者レポートを提供している。このような報告は、主に長期的なトレンドを分析するためのものです。
 
この記事の主な内容は後者で、毎日自分の消費者データを見て会社の業績を向上させることです。
 
現在の多くの大手企業のビックデータの応用には、二つの方式がありますが、上で述べたように単純で荒々しく重複情報をプッシュする以外に、もっと高級な使い方はタグ+ピンポイント・マーケティングです。
 
2つのステップです
 
第一に、年齢、性別、趣味、習慣、人生の段階を通じて消費者に異なるラベルを付けること。
第二に、マーケティング情報がどのような消費者を狙っているかを確認し、直接接触する。
 
しかし、このようなビックデータの活用方法には2つの欠点がある。
 
1.データ源
ビッグデータは無差別に目的の消費者の行動記録を取得するものではあるが、局所的な環境で利用する場合には、データ源の不正確さに大きく左右される可能性がある。
 
たとえば、ある喫茶店の周辺の客の流れや入店客のデータをビッグデータでとらえ、なぜ人が集まる場所で喫茶店の売上げが伸びないのかを分析するコンサルティングを行ったことがある。
 
2ヶ月間のデータ収集の結果、この店舗の消費者の年齢分布は中年から高齢者に多く、滞在期間も最も長いことが分かった。
 
そして、中年層の消費を引き付ける要素を、目に見える割引情報や、メニューの文字まで拡大してしまうような誤解に陥ってしまったのです。しかし、これは効果が薄い。
 
ある日、私たちは実際にこの店に行って何が起こったかを見てみることにしました。
 
それも暑い夏だった。店の前まで歩いていくと、不思議な現象が起きていた。多くの中高年が店の前に座って携帯を見ていた。
 
もともとこの店の入り口にバス停があって、店には暇があって、Wifiを調和するため、多くの老人はバスを待つ時に座って店の入り口にエアコンを楽しみます。いわゆる主要顧客が中高年であるという事実だ。
 
ビッグデータが人を誤導する例はこれを知らない。私は化粧ネットショップの分析をしていますが、一回の販促で50%以上が男性消費者の口座で取引されたというデータがあります。
 
さて、今回の販促はメンズグッズの方が効果的でしょうか?しかしそうではない。買い物かごを分析したところ、男性アカウントは女性用品を買っていました。実は、女の人は彼氏/旦那の口座番号を使っています。
 
パネルに表示されたデータを迷信するだけでは、データから見た消費者が、必ずしも現実のものではないという判断が誤って導かれる可能性が高い。
 

 
2.帰納推論の誤謬
現段階では多くの大手企業がビッグデータの引用を帰納推論にとどめている。自分の消費者の特徴の大部分がA、B、Cであることをデータで示し、消費者のラベルがDであることを推定して、情報にアクセスする。
 
例えばホテルの宿泊客の多くはこれらの特徴を持っています
 
駐車スペースが必要です
1、2泊が多い
ミニバーはないか少ないかで消費しましょう
この三つの条件から、簡単に結論が出てくる。このホテルの主な顧客は、小旅行の家族である。そのため、ホテルでは、ファミリーレストランの定食や、近隣の観光地のホームカバーを増やすことで、利用者の粘りを高めることができる。そして家族旅行のフォーラム、公衆番号で宣伝します。
 
正常な推論のように見えますが、このタグは完全に間違っている可能性があります。
 
以上の3つの条件を満たしているのは、家族連れだけではない。
 
近くの会社で会議をしているビジネスパーソンもいるかもしれませんが、いい酒を持って接待したり、外泊したりしています。
 
近所に赤い店ができて、近所のカップルがわざわざ車でカードを引いてきたのかもしれない。
 
このような帰納推論の誤りを避けるためには,データの次元別に「キー間接証拠」を見つけることが最善である。ホームズがパイプの焦げた位置を見て右側にいたように、使用者は左利きだったと推定される。
 

たとえば上の例のように,3つの条件ではいずれも適切なラベルが検出されない。しかし、「これらの客の部屋ではベッドをとる必要がある」という付加的なデータがあれば、ほぼ家族連れの客であることが確認できる。
 
だからビックデータを使って顧客をターゲットにするとき、キータグを探すことで後続の転化率を効果的に高めることができる。タグが間違っているからこそ、精度の高いマーケティングはできない。
 
しかし、この「タグ+ピンポイント・マーケティング」の方式には大きな欠陥がある。
 
消費者行動としては、ラベルが合っていても、不適切な時間や場所にマーケティング情報を流すことは無駄です。新生児の母親がラベルをつけられているように、ミルクやおむつをいつでもどこでも買わなければならないわけではありません。ましてや、一人の消費者が中・高所得のファッショナーだからといって、あるブランドを買うわけではない。
 
根本的には、消費者の購買動機が多様だからだ。
 
消費者をタグ付けして販売するもう一つの弊害は、ターゲットでない顧客グループのタグ付けをした人が自分の製品を購入する可能性を下げることだ。例えば、私は勉強好きで、大学院受験に熱心な大学生で、私がSupremeというブランドに興味を持っていないとは限らない。あるいは高収入の高級管理者は、シンプルで素朴なトヨタ自働車を好まない。
 
しかし、ピンポイント・マーケティングのためにこれらのグループに触れなければ、あるべき販売機会を逃してしまうことが予想される。
 
ではなぜビッグデータやピンポイント・マーケティングを理解するための方法を変えないのでしょうか?
 
場面をラベルして、場面に応じていくつかのコピーを開発したほうが効果的な場合もある。
 

二、マーケティングシーン
本能、感情、認知の3つの次元から、マーケティングの場面にどんなラベルがあるかを説明してみましょう。
 
この三つの次元を選択するのは、働机心理学の中で、1人の行為の内的働机は主にこの三つの方面の影響を受けて、その中で本能と感情は遺伝性で、認知は学習性です。
 
これらのタグが独立していたり、マーケティングシーンに併記されていたりすると、製品のコピーが何かを強調する必要があることがわかります。
 
1.本能
マズローの欲求の層の理論を読んだことのある人は、底にある二つの欲求が人間の本能であることを知っている。底層は呼吸、水、食べ物、性など生存と繁殖に関係している。第2層は安全感と関連しています例えば健康や資産道徳などです
 
安全感がこのように重要なのは、人間が自然に絶えず周辺環境から確実性を探し、その確実性を一生損ってしまうからです。
 
採集社会では,自分の穴があるということは,大型狩猟者の攪乱を免除することができるということを意味し,祭祀を行うことで自然環境の天候の順を得ようとする。
 
確実性の絶え間ない追求は人類を万年前からずっと進歩させてきた。
 
今日も世界全体の確実性を高めようとしています
 
国家は国連などの国際機関を通じて、国際社会の確実性を高めている
個人は世界500大企業に加入することで所得と昇進の確実性を高めている
義理の母はむこ養子にブライトルームを購入することを通じて、自分の嬢の生活の質の確実性を高めた
これらの確実性は、すべての利害関係者に安心感を与えている。
 
安心感のある環境にいると、より箇性的な製品を選ぶ傾向があることがわかった。安心感のない環境にいると、大衆化された製品になります。
 
例えば、ある動画サイトの映画の前には、多くの事業者にとって映画の広告はすべて1つのチャネルであり、映画を見るのが好きな人たちをひきつける。しかし、より効果的なのは、ドラマや映画をラベル化することだ。
 
もし観客がホラーやサスペンス映画を見ているならば、このアプリのマーケティング情報は「三千万人が選んだ中古車のプラットフォーム」といった多くの人がすでに利用している情報が目立つはずです。
 
逆に恋愛やsfのようなジャンルであれば、このアプリのコピーは「仲買がいなくて三日で売っている」など、その一風変わったところを際立たせるべきである。
 
この2種類のタグは,ストリーミングコンテンツの広告に適しているだけではない。また、オフィスビルのエレベーターに置かれている広告は、一般的な情報を伝えるべきですが、住居用のエレベーターに置かれているのは、家の近くでの安心感が会社より高いことが多いからです。
 
2.感情
マーケティングシーンによって消費者に与えられる感情は復雑ですが、復雑な問題を単純化するために、ここではタグを2つに分けます。
 
心理学では起働効果という概念があります。私たちの目は物事を見ていると脳がその目標を感知する概念をすべて連想し始めるのです。
 
たとえば、芝生を見ていると、意識の中で「芝生」という感覚に関連するさまざまな概念を連想し始めます。
 
この時は、みんなが最近w杯を見ているので、サッカーとw杯の概念が「活性化」されやすい。サッカーの代表チームのようなものでもあるし、サッカー選手のようなものでもある。
 
消費者は慣れた概念に直面すると、コストの問題を考え始める傾向があります。何が私の行動を妨げるのか。
 
知らない概念に直面すると、利益の問題を考え始める傾向があります。これがどんな利益をもたらすかということです。
 
この次元では、マーケティング・シーンにラベルを付ける前に、ターゲット・グループに対して、製品がマーケティング・シーンの内容とどれだけ直接的に関連しているかを考える必要があります。
 
例えば、私たちが服を売って、感情の内容の公衆番号を投票しているならば、このマーケティングチャンネルはターゲットの消費者に対して高い熟知感を持っている。そのとき消費者が真っ先に思いつくのが、「服が売れるから、いくらか見ておこう」ということです。
 
同じ感情の内容の公衆番号は、マーケティングが必要な制品が茶器ならば、低熟知に属する。すると消費者は、「ここで茶道具を売っていて、何がいいのだろう?」
 

3.認知
「私たちは常に何を話しているのか、何を話しているのか」という前に、認知的閉鎖モデルという概念がありました。
 
簡単に言えば、質問に対する答えの曖昧さが場面によって異なる程度に受け入れられる。
 
例えば、タオバオで服を買うとき、頭の中には「来週末に彼氏と買い物をするスカートを買おう」というものがある。この時、一つのデザインを見るたびに、多くの疑問が湧いてくる。
 
「このデザインは、この四半期の標準モデルですか?」
「この生地は、透けて/熱く/しわになりやすいのではないでしょうか?」
「この店は最近割引していますか?損をするのではないか」
「これまで見てきたのと同じデザインなんですけど、着ているとどんな効果が出るんですか?」
「…」
このとき,高い認知的閉口欲求が存在するのは,服を買うというタスクを完璧に遂行するためには,これらの問題が的確な回答を得なければ意思決定ができないからである。
 
消費者は,情報を閲覧しているときに,自分があるタスクを達成したときには,高い認知的閉鎖欲求が存在すると考える。
 
どのような場合に消費者はタスクを達成しているのか?
 
答えは、例えば淘宝網、京東などの電子商取引プラットフォーム、スーパー、箇人ケアショップなどのオフラインの小売店、さらには航空券を購入するホテルのサイトなどの取引型のケースです。
 
逆に、ビデオサイト、ショートビデオアプリ、公衆番号、友人の輪などのコンテンツタイプのシーンでは、消費者は低認知的閉鎖性需要に入る。つまり、1つや2つの製品の利点によって衝動的な意思決定が起こりやすい。
 
(PS.これはマイクロ商の転化率がこれほど高い根本原因でもある)
 
だから私達がラベルの1つのマーケティングのシーンが取引の型のシーンの時、マーケティングの情報は詳しいデータの羅列の対比であるべきで、それから消費者の主要な心配を解決する。このような場面は、ケア用品などの補充的なマーケティングに適している。
 
コンテンツ型のシーンでは,マーケティング情報はできるだけ簡潔に,感性的なリンクで刺激するべきである。このようなシーンは、新しい、不思議な概念の制品のマーケティングに適していて、例えば新しい外国の輸入制品、ある有名でないロマンチックなホテル。
 
三、まとめ
今日はビッグデータを活用した新しい考え方をお伝えしました。
 
通常、多くの大手企業は閲覧/購入履歴の繰り返しの配信、「タグ+ピンポイント・マーケティング」という方法を用いてビッグ・データ・マーケティングを行っている。これらの手法は,データ源や帰納推論の誤謬の影響を受け,変換率をうまく向上させることができない。
 
そこでここでは、まずビックデータアルゴリズムを使ってマーケティングシーンをラベルし、その後、異なるマーケティングシーンで箇性情報を提供する。
 
このようにするメリットはマーケティング・シーンや製品情報であり、コミュニケーションが必要な情報はすべて客観的に決定される。
 
販売店はマーケティング・シーンのタグセットに合わせていくつかの異なるマーケティング・文案をカスタマイズし、ビッグ・データを使って異なるチャネルに配信するだけでよい。