データ分析だけだとまだ五合目くらい

Facebookの広告配信サービスは関心があります。例えば、

• Facebook Exchage：ユーザーのサイト閲覧履歴に基づいて広告を掲載するリターゲティング広告
• Facebook Custom Audiences：広告主が事前に用意した顧客リストに基づき、自社のFacebook広告を顧客に配信する。購入頻度に応じて広告を配信したりできる
• Facebook Lookalike Audiences：ターゲットにしたい顧客と似ているユーザーに広告を配信する

どれも、FB内のユーザーデータを活用するものです。ユーザーの関心や趣味/嗜好などをもとに、より適切なメッセージを適切な人に広告を出すことが期待できます。

■自社データ＋外部データの統合

上記3つのうち、特に興味深いのが2つ目のFacebook Custom Audiencesです。広告主側で持っている自社データ(顧客リスト等)と、広告主から見た外部データ(FBデータ)をつなぎ合わせる。自社+外部データの両方を使うことで、よりユーザーのことがわかり広告配信に活用していくというもの。

自社で保有する顧客リスト・購買データ・自社サイト閲覧行動などのデータをマーケティングに活用するのがこれまで主流であったものが、そこに外部データも紐付けていくのが今後の方向性だと思っています。

外部データというのは、例えば自社以外のサイトでの閲覧履歴、リアル店舗での購買情報などです。自社以外でのオンライン情報だけではなく、オフラインでの顧客情報を集約し紐付け、一元管理する。1つに統合したデータベースをマーケティングに活用する。もちろんマーケティングにとどまらず企業のあらゆる活動にも生かせます。

■データ分析の先

自社+外部データを統合してデータを見ていくというのがビッグデータ時代の潮流になると思っています。

データの活用の仕組みをつくるために気をつけたいと思っているのが、手段と目的を混合しないこと。自社+外部データの活用で言うと、データを統合して一元化するというのは手段です。統合されたデータを使って何をするのかという目的が大事。

本来データを使ってマーケなどに活かすというのは、始めに目的があり、そのためにどんなデータが必要なのか、そのデータはどうやって集めてくるか/保存するか、どう使えばよいのか(集計ツールなど)、という順番です。

それがビッグデータと言われるようなユーザーのアクセスログだったり、デバイスの利用ログが自然発生的に大量に集まってくると、データ使用目的を明確にする前に、すでに目の前にはデータが存在することになります。集まったデータの山を見て「何をしようか」と考える。

料理で例えると、膨大な食材が用意されているけど、それを使ってどんな料理/メニューをつくるかを考えるのはこれから、という状況。もっと言うと、大量データの中には使えないデータも多くあったりするので、食材の中には石・砂・葉っぱのような食べられないものも実は混ざっている、という感じ。

これからのビッグデータの時代で求められるのは、あらゆる食材をどう使うかを考えること、考えるだけではなく実際に料理をつくってみる、つくった料理を他のメニューとどう合わせるか、何よりその料理を実際に売れるものにすることです。食材を集めて終わりではなく、どう活用するかが問われる。

データの利用に話を戻すと、データを集計し分析だけで終わるのではなく、むしろ大事なのはその先。分析結果のSo whatは何なのか、それをどう活用するのか、そして、実際に施策として次の行動を起こす。ここまでやって初めてデータを分析する価値があるし、ここが難しくもありデータを扱う醍醐味でもあると思います。


※参考情報
FacebookのAPAC責任者が語るマーケ論～実名IDがもたらす古き良きバー体験 -INTERNET Watch