ビッグデータvs.行動観察データ:どちらが顧客インサイトを得られるのか DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文 [Kindle]

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制作 : DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部 
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感想・レビュー・書評

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  • 「行動観察でおおまかな仮説を立て、ビッグデータで検証し、再び行動観察を行う」に尽きるのかな。

  • 安宅氏の論文。
    ビッグデータを神格化し、なんでもできるとするのでなく、行動観察データとの棲み分けをわかりやすく定義してくれていることが素晴らしい。

    メモ
    ・ユーザーを理解するための方法
    ユーザーに聞く、ユーザーを見る、ユーザーのつもりで考える。
    ・ビックデータと行動観察データの違い3つ
    取得できる情報の厚み、データのカバレッジ、データ利活用のリアルタイム性
    ・市場構造ニーズ見極めにおいて、具体的かつ立体的なイメージ構築には行動観察的な低成長さが欠かせない。
    ・提供価値サービス属性設計。この部分ではデジタルサービスはビッグデータが有力だが、行動観察的なアプローチが不可欠
    ・顧客ごとへのマーケティング。この部分は行動観察では不可能でビッグデータが必須となる。ただし、行動履歴のみで属性推定することは容易ではない。全体像が見えないので。取得データの限界を念頭において扱うべき
    ・ニーズ発生場面での打ち手提供。ここもビッグデータに負がある。
    サービス提供者側がコンテキストを理解しなくとも機械学習で対応可能であったりする。
    ・取り組みの効果検証。ユーザーの意識と利用行動どちらを見たいかによって大きく変わる。意識変化は聞かないと難しい。SNSコメントは偏りがある。利用行動変化はビッグデータ。ただし、市場全体や競合も含めた部分を考えると、外部データ入手や定量的な行動観察なども必要になってくる。
    ・近未来の定量的予測。トレンドの骨格は行動観察データが有効。たあし、数値的な予測はビッグデータ。
    上記用途別手法サマリ 価値選択では行動観察中心、価値創造、価値伝達ではビッグデータ中心となる。
    ・データ使用時留意点
    1データドリブンアプローチは現実の後追いとなる。突発変化不連続変化には対応できない
    2素朴な解析でインサイトを得られることはほとんどない。
    3品質は重要。
    ・考えるという行為は入力をアウトプットにつなげること。

  • ビックデータと行動観察データ

    A.行動観察で大まかな仮説を立て、ビックデータで検証し、再び行動観察を行う。それを続けていくことが、これからの2つのデータ(ビックデータ、行動観察データ)を活用したマーケティングさいくるといえる。

    B.ユーザーを理解するためには、ユーザーに聞く、ユーザーを見る、ユーザーのつもりで考える、この3つのアプローチを組み合わせて、市場、そしてユーザーを深く理解していく。

    C.行動観察データでは、商品・サービスの利用データに加えて、ビックデータでは入手困難な利用文脈(コンテキスト)、ユーザーの意識、そして手厚いユーザーの属性が加わる。

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著者プロフィール

慶應義塾大学 環境情報学部教授。ヤフー株式会社 CSO(チーフストラテジーオフィサー)
データサイエンティスト協会理事・スキル定義委員長。東京大学大学院生物化学専攻にて修士課程終了後、マッキンゼー入社。4年半の勤務後、イェール大学脳神経科学プログラムに入学。2001年春、学位取得(Ph.D.)。ポスドクを経て2001年末マッキンゼー復帰に伴い帰国。マーケティング研究グループのアジア太平洋地域中心メンバーの一人として幅広い商品・事業開発、ブランド再生に関わる。2008年よりヤフー。2012年7月よりCSO(現兼務)。全社横断的な戦略課題の解決、事業開発に加え、途中データ及び研究開発部門も統括。2016年春より慶応義塾大学SFCにてデータドリブン時代の基礎教養について教える。2018年9月より現職。内閣府 総合科学技術イノベーション会議(CSTI)基本計画専門調査会 委員、官民研究開発投資拡大プログラム (PRISM) AI技術領域 運営委員、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度検討会 副座長なども務める。著書に『イシューからはじめよ』(英治出版、2010)

「2020年 『シン・ニホン』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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