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楽天のビックデータの話


このところ、データ分析とは無縁にみえる
マーケティング業界の方からもビックデータという
言葉が聞かれるようになりましたね。


ちょっと前ですが、日経MJに
気になる記事がありましたね。
楽天が11の事業のデータベースを統合するために、
ビックデータ部を新設という話。
えっ、今ごろ、という反応もあれば、
ビッグデータ時代に事業会社も対応してきたかと、
反応もさまざまなのかと。


マクドナルドのクーポンデータを活用した
OTO(ワントゥワンマーケティング)もそうですが、
ようやく、数千万名のデータを保持する企業さんの事例が
表に出てきましたね。


私の感想としては、もっと具体的に成功例として表に
出てほしいなと思いますね。
肝心なところは、いくら成功事例を勉強しても、
経験しないことにはわからないですから。
試行錯誤を先行させ、先に法則を数多く見つける体制を
作った企業さんが勝つわけです。


備忘録的に、楽天さんの3つの切り口を書いておきます。

(1)基本属性
・性別
・年齢
・職業
・居住形態
・年収

(2)楽天での行動の傾向
・購買履歴・閲覧記録
・購入金額・頻度
・最頻ログイン時間・曜日
・買い物ポイントに関する感度

(3)消費態度の特徴
・消費特性は自己投資型か、家族消費型か、
 価格訴求型か?
・結婚・入学・引越・退職などのライフイベントの時期
・興味のある分野や趣味(商品分野別購入頻度、
 書籍の購入ジャンルなどから推定)


ほんの一部が掲載されているんだとは思いますが。
数千項目から見つけるのがふつうですから。


さて、ビックデータ部新設の中で100名体制で・・
とありました。
本当にデータ分析するアナリストなのか、
専門家の外部人員をどれくらい抱えているのか、
詳細がわからないので、単純比較はできませんが、
結構なレベルの人数だと思います。


僕の知っているアナリスト体制で、
顧客数5000万名規模で200名、
3000万名規模で80名です。
楽天顧客数は7500万名ですので、100名は
ちょっと少ないのかも。
トランザクション件数が小売りや通信とかと比較すると
そんなに多くないということですかね。


あと、記事の中で気になったのが、楽天カードでの
楽天グループ外での利用を分析することで
大きなチャンスがあると書かれていたこと。
カード会社出身としては、そこに宝はないと、
ここに断言します。
大雑把なルールは見つけられますけどね。
キャッシングを使っている人は、
クロスセルさせやすいとか。
もっと細かいところはわからないですよ。
GMSやコンビニのPOSデータには勝てません。


お手並み拝見としておきましょう。
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