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2016.02.24

【特集】 ビッグデータの使い方~デジタルガレージ編~(2015年9・10月号)

データ活用の要は社内と外部情報の掛け合せ
武器は“オーディエンスデータ”と分析力

 

デジタルガレージでは、ビッグデータを活用して企業のマーケティング活動を支援するソリューション「BIG MINING(ビッグマイニング)」を、2014年4月から提供している。さまざまな分野のWebサイトに蓄積されたデータの活用、豊富な専門知識とシステムリソース、ECや決済事業における実績と知見の注入などの点が特長だ。2015年8月にはジャックスで稼働を開始するなど、カード業界での導入も進みつつある。

 

 

“原石”を加工して価値を生み出していく

 デジタルガレージが開発した「BIG MINING」は、企業の内外に分散している膨大なデータを収集、分析、活用するための“プラットフォーム”と、“データ活用のノウハウ”を一体化して提供するサービスだ。
 データ収集のフェーズでは、会員属性や利用明細、サイト訪問履歴などの情報を、DMP(Data Management Platform)と呼ぶデータベースに蓄積して一元管理する。データ分析では、取り込んだデータを分析できる状態に成形し、さまざまな角度から集計や解析を行う。そして活用の段階は、新規会員獲得や会員サイトの活性化といったクライアント企業の目的に応じ、広告出稿やWebコンテンツの最適化、レコメンド(推奨)メールの配信などの施策を立案・実践していく。
 デジタルガレージ 事業戦略室 グループリーダー データサイエンティストの久下正史氏が、「BIG MINING」をカード会社の業務に適用する際のポイントについて解説する。
 「カード会社の内部には、会員属性や決済履歴など、ぼう大なデータが蓄積されていますが、多くは単なる文字列の状態で、そのままでは分析にかけることができません。例えば、決済データに“コンビニ”や“EC”などのタグを付けると、それを軸に分類・分析ができるようになるわけです。未整理の状態で散在している生データ、言わば“原石”をダイヤモンドに加工できるように成形することが、われわれの業務の第一歩です」
 カード会社に限らないが、別の事業部が持っているデータを把握できていなかったり、同じ情報でも部署によってフォーマットが違っていたりで、社内にあるデータを一元管理、活用できていないケースは多い。久下氏が言う“原石の加工”はビッグデータ活用の起点、かつ成否を左右する重要なステップのようだ。

 

「BIG MINING」のサービス概要。「DMP」を中心に、データを収集、分析、活用する「プ ラットフォーム」と「データ活用のノウハウ」を提供する
「BIG MINING」のサービス概要。「DMP」を中心に、データを収集、分析、活用する「プラット
フォーム」と「データ活用のノウハウ」を提供する

 

 

豊富な外部リソースが分析の精度を上げる

デジタルガレージ  事業戦略室 DMP  プロダクトマネージャー  川上裕介氏
デジタルガレージ
事業戦略室
DMPプロダクトマネージャー
川上裕介氏

 カード会社では、自社で整理できる範囲のデータを使ったマーケティングは長年行ってきているが、一歩踏み出して効果を上げようとすれば、外部の情報との掛け合わせが欠かせない。ここは業界が“ビッグデータ”に期待する要素の一つだ。この点で同社は、大きなアドバンテージを持つという。
 「われわれは、グループ企業が運営するショッピングやグルメ、エンターテイメント、住まいなど、さまざまな分野のWebサービスにおけるコンテンツの閲覧履歴、検索履歴、広告に対する反応など記録した“オーディエンスデータ”を持っています。これらの良質のリソースを使うことで、より精緻な分析ができるのです」(デジタルガレージ 事業戦略室 DMPプロダクトマネージャー 川上裕介氏)
 カード会社では決済データは記録しているが、その人が何に関心を抱き、どこのサイトを巡回して広告をクリックし、どの商品と比較したかといった購入に至るまでの詳細な情報には手が届かない。一方、Webサービスや広告の事業者は、個人の趣味趣向の把握や詳細なセグメント化を行うことで、サービスのパフォーマンスを研いてきたが、実際に決済に至った結果までは管理できないケースが多い。近年はこの二つ、決済事業者とサービスプロバイダが持つ情報を掛け合わせることで、より高度なマーケティングが可能になってきたという。
 例えば、大量のデータの中からある特徴を見いだす際に有効な「機械学習」と呼ぶ手法を使って、社内外に蓄積されたデータを解析し、優良会員と似た行動パターンを示す人を抽出するといったアプローチができる。
 「ビッグデータを分析することで、年齢や性別、決済金額などの基本情報だけでは分からなかったパターンが見つかる可能性もあります。傾向が把握できたら、そのセグメントに対してタイムリーで精度が高いメール配信などの施策を打つことができるでしょう」(川上氏)

 

PDCAのサイクルを重視 加盟店網強化も視野に

 「BIG MINING」がカードビジネスで有効な分野の例として、優良会員の育成のほかにも、「ポイントモール」の活性化、会員専用サイトに配置するコンテンツの最適化、新規会員獲得のための効果的な広告出稿などが挙げられた。
 ポイントモールは、カード会社が運営するサイトを経由して外部のECサイトで決済すると、より多くのポイントが付くサービスだ。ECをよく使う会員にとっては、モールを経由した方がポイント獲得の点で有利だが、Web会員の間での利用率は概してあまり高くはなく、まだ伸ばせる余地は大きいという。
 「モールの利用率を上げるには、例えばですが、モールのサービス内容を知らないと思われる会員を抽出し、その人が関心を持ちそうなジャンルから、モールを通した方が有利な商品をタイムリーにレコメンドしてみるといった方法が考えられます。ビッグデータをベースにするので、単純なメール配信に比べ達成率は高くなるはずです」(久下氏)
 どのような施策を打つとしても、フィードバックは欠かせない。結果を再度分析し、継続的にPDCA(Plan・計画→Do・実践→Check・検証→Action・調整)を回していくという。この点は、会員サイトに提示するコンテンツの抽出や、外部に出稿する広告戦略などの分野でも同様だ。
 最近はビッグデータの解析から、カード会員の行動範囲を把握したいというニーズも出てきているという。
 「居住地だけでなく勤務先や行動エリアが導き出せれば、その区域内のショップを効率的にレコメンドできます。あるいは、多くの優良会員が活発に動いているエリアが分かれば、区域の店舗でキャンペーンを打ったり、加盟店開拓を強化したりといった施策にも結びつくでしょう」(久下氏)

 

「カスタマイズ力」も強み 複数の企業で本格稼働へ
 ビッグデータとデータ解析の分野は、クライアント企業の業務によって適用する分析手法や手順、ツール、システム構成は異なる。特にクレジットカードの業務は、新規会員獲得、既存ユーザーの囲い込み、会員専用サイトの活性化、加盟店網拡張など、さまざまな局面があり、ニーズに合わせて設計、構築していく必要があるという。
 川上氏は、「どのようなデータを用意すればいいか、分析結果をどのツールで活用するかなどは、導入先の目的とその時点の業務の状況によって異なり、同じパターンはまずありません。『BIG MINING』は、基本的にはASP型でデータ収集から分析、活用までのプラットフォームを提供するサービスですが、プラスアルファの個別対応の部分も重要なのです」と話す。
 サービス提供に際しては、カード業務と分析に精通したデータサイエンティストが、システム設計から分析、効果検証に当たるため、クライアントの目的遂行と一体化したきめ細かな支援ができるという。
 また、ビッグデータを活用する業務では、分析が進むに従ってあらかじめ用意されたツールと手法では機能が不足し、業務が滞るケースもありがちだ。この点について久下氏は、「われわれの場合、設計と開発、運用はすべて社内で対処していますから、運用と並行したカスタマイズやオプショナル開発にも、柔軟かつ迅速に対応できます」と説明する。
 「BIG MINING」は2015年8月からジャックスで本格運用がスタートしている。

 

 

(CardWave 2015年9・10月号掲載)

 

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