ビッグデータによって、サービスの必要性に応じて合理的な分析レポートを実行することができます。 生成されたデータには、非構造化データ、半構造化データ、および構造化データが含まれます。これらのデータは、他の構造化データを処理するために使用されます。 利益を獲得し、将来の利益を予測するのに役立ちます。また、将来の利益を予測するのに役立ちます。ではそれらのデータはどんなシーンで応用されているのでしょうか。今回はこの記事で簡単に紹介します。
1.顧客行動分析に基づく製品推奨
製品推奨は、取引顧客行動データに基づくクロスセリングです。
クロスセリングはいわゆるお客様が購入を検討している製品、またはすでに利用しているサービスに加え、別の商品やサービスも同時に買ってもらうことで顧客単価を上げるテクニックです。
製品推奨は基本的に顧客情報、取引履歴、購入プロセス、同じ製品を訪問または購入した後の行動などのデータに基づいて実行します。顧客取引行動分析によって、顧客の好みを予測し、それに相応しい製品を提案することで顧客と強い絆を結ぶことができます。
また製品推奨は、顧客の社会的行動分析に基づくコミュニティマーケティングです。「コミュニティマーケティング」とは、コミュニティを積極的に活用するマーケティング施策のことです。
同じブランド・製品に共通の感心を持つ人達を集めて、その特徴、趣味や好みなどのデータを分析することで、類似した行動をとるユーザーを顧客になってほしい人向けにマーケティングすることです。
顧客行動データの分析を通じて、製品推奨はより正確でカスタマイズすることができます。従来型企業は、製品推奨を実現するために以上の2つのマーケティング手段を利用することができます。例えば、大規模なeコマース企業の製品推奨システムとコミュニティネットワーク、または社内の顧客取引データ、自社のeコマースWebサイトなどの直接販売チャネル、企業コミュニティに依存して顧客行動データを収集する方法があります。
2.顧客口コミに基づくプロダクトデザイン
顧客口コミデータには非常に大きな潜在価値があり、企業にとってプロダクトデザイン、価格設定、運用効率、顧客サービスなどを改善するための価値のデータであります。またプロダクト・イノベーションを達成するための重要なポイントでもあります。 顧客の口コミには、製品の満足度、物流効率、顧客サービスの品質などに関する有益な改善意見だけでなく、製品の外観、機能、およびパフォーマンスに関する顧客の経験と期待も含まれます。企業が製品、運用、およびサービスを改善し、顧客中心の製品革新を構築できるようにします。
3.データ分析に基づくDSP広告
DSPは、広告出稿の費用対効果を高めたい広告主のためのサービスです。。たとえば、データプラットフォームに依存して過去に製品の購入や資料を請求したユーザーと類似した行動をとるユーザーをターゲティングして、広告配信することが出来る機能があります。広告がクリックされたポイント、回数や時間などによってリアルタイムの変更と最適化によってこれは有益なクリックを得ることができます。後ほどのパフォーマンスデータの分析、および広告のクリック期間の分析に従って、広告計画がターゲットにされます。
4.コミュニティのホットスポットに基づくトレンド予測とバイラルマーケティング
コミュニティのホットトピックと検索エンジンのホットスポット分析は、人気のある傾向の予測になります。同時に、コミュニティの広範かつ急速な広がりにより、Xiaomiのバイラルマーケティングプランなど、バイラルマーケティングを通じて企業の注目を集めるのにも役立ちます。
5.データ分析に基づく製品の価格設定
製品価格設定の合理性は、データのテストと分析を必要とします。主に、製品価格設定に対する顧客の感度を把握し、それを分類し、製品価格の変化に対する異なる価格感度を持つ製品グループの直接応答と許容値を測定します。これらのデータ実験を通じて、製品の価格設定の決定基準を提供できます。
6.顧客行動に基づく顧客の解約予測
顧客データの分析では、顧客からの苦情が多く、顧客評価での否定的な感情があり、顧客の購入が大幅に減少していることがわかりました。
7.市場動向データに基づく外部状況の分析
市場の競合他社の製品とプロモーションからのデータ、ソーシャルメディアの人々の感情（幸福）など、企業が環境の変化に対処するのを支援する外部状況の進化を予測し、市場同行の変化についていきます。
8.IoTデータ分析に基づく製品ライフサイクル管理
バーコード、2次元コード、RFIDなどは製品を一意に識別でき、センサー、ウェアラブルデバイス、インテリジェントセンシング、ビデオキャプチャ、拡張現実、およびその他の技術は、製品ライフサイクル情報をリアルタイムで収集および分析できます。製品の各リンクは、製品のライフサイクル管理を実現するために、製品の使用情報を追跡および収集します。
ビッグデータは以上の8つの他、多くの応用シーン場面に活用されています。ビッグデータがさらに進化しつつ、ビジネス場面においてはデータ分析がますます必要となってきました。ただし、特定のWebサイトをクロールして目的のデータを取得することについて、全員が十分な知識を持っているわけではありません。このセクションでは、便利で強力なWebクロールツールを紹介して、このツールを使いこなせるようにします。
Webクロールが初めてでコーディングの知識がない場合は、強力なWebクロールツールであるOctoparseを紹介します。
Octoparseは、さまざまなWebサイトからWebデータをすばやく収集できます。コーディングをしなくても、非常に簡単な手順でWebページを構造化されたスプレッドシートに変換できます。データ収集の需要がありましたら、ぜひ使ってみてください。
参考記事：
顧客単価を上げるアップセリング、クロスセリングとは？
今流行りのコミュニティマーケティングとは？ファンを作ってマーケティングを加速させよう！