1. MarkeZine Day Spring 2012
ビッグデータはマーケティングに
NAKAZAWA
何をもたらすのか
マーケティング部 部長 中澤伸也
date 2012/3/22

2. NAKAZAWA
自己紹介
date 2012/3/22 Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. page 1

3. 自己紹介
名前：中澤伸也
会社：（株）ゴルフダイジェスト・オンライン
部署：マーケティング部 部長
連絡：shinya_nakazawa@gdo.co.jp
NAKAZAWA
【職務経歴的な】
ルーツ ： 売場（ソフマップの電子楽器コーナーフロア長）
～（株）ソフマップ １０年間くらい ～
アルバイト → 店員 → フロア長 → バイヤー兹ＭＤ
→ EC立上プロジェクトメンバー → CRM部（マイニング）
→ 新店舗立上PM → 営業企画 → 経営企画経営管理担当
～（株）ゴルフダイジェスト・オンライン ６年くらい ～
ログ／データマイニングチーム立上げリーダー → マーケティング部責任者
→情報システム整備PJPM（BI・DWH・ログ） → 全社システム再構築PJPMO
→全社マネジメント体系構築PJPM → 経営管理部立上げ部長兹任
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4. 自己紹介
顧客の理解
1994年
店舗・フロア長
直接観察
1999年
MD・バイヤー
NAKAZAWA
POSデータ 販売実績の把握
2002年 販売実績の把握
データマイニング POSデータ
プロファイルや購買傾向の把握
顧客マスタ
2006年 POSデータ 販売実績の把握
Webマーケティング 顧客マスタ プロファイルや購買傾向の把握
定形ログデータ 売場行動や機会ロスの把握
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5. 自己紹介
店頭にいた頃は・・・
お客様の売場での行動観察や会話を通じて、自分の中のマイニング
エンジンで、レコメンドやパーソナライズ対応を行なっていた
NAKAZAWA しかもそれらを「リアルタイム」に把握しており
かつベストなタイミングで、適切な対応をお客様に行えていた
ビッグデータを使うと
あの売場でやってた事を、もっと精度高くネットでもできちゃうのか？
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6. NAKAZAWA
ビッグデータとは何か？
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7. ビッグデータとは何か
そもそもビッグデータという響きがもう嫌
なんとなく胡散臭い （ビック？ ビッグ？）
単にでかいデータというだけなら
NAKAZAWA
もう数年前から「情報爆発」とか色々言われてきた
どうせまた、ベンダーが新たな製品売り込む為のバズワードなんじゃ？
などと疑り深くなりつつも
とにかく自分なりに、マーケターとして解釈してみました
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8. ビックデータとは何か
• ウィキペディアで調べてみた・・。
 ビッグデータ (英語: Big data)[1]は、2009年頃から提唱され始めた情報技術産業における新たな
ターム。通常のデータベース管理ツールなどで取り扱う事が困難なほど巨大な大きさのデータの集まり
（構造化データ＋半構造化データ＋非構造化データ）であり、その格納[2]、検索、共有、分析[3]、
可視化などに困難さを伴う。
• IT用語辞典で調べてみた・・。
NAKAZAWA
 より大きなデータセットを分析することでビジネス傾向の特定、病気の予防、犯罪の対策などにメリット
があると言われている。技術の進歩により変化するが、ペタバイト、エクサバイト、ゼタバイトなどが現在
のデータの大きさの限界である。ビッグデータは気象学、ゲノミクス、コネクトミクス、複雑な物理シミュ
レーション、環境生物学、インターネット検索、経済学、経営情報学などの分野で科学者が日常直面
する課題である。モバイル機器に搭載されたセンサー、リモートセンシング技術、ソフトウェアのログ、カ
メラ、マイクロフォン、RFIDリーダー、無線センサーネットワークなどでデータが収集されるようになったこ
ともデータが増加する一因となっている。
現在のビッグデータの特徴的な課題の一つは、リレーショナルデータベースとデスクトップ統計・可視化
パッケージで取り扱うことが難しいということで、数十、数百あるいは数千台のサーバー上で動作する
大規模並列ソフトウェアを必要としていることである。ビッグデータの大きさはデータを取り扱う者の能
力によって変わる。「数百ギガバイトのデータを初めて処理する必要に迫られることが、データ管理の
選択肢を再考するきっかけとなることがある。別の者にとっては、それが数十から数百テラバイトである
こともある。」
すいません、マーケターなのでよくわかりません！！
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9. 自分なりの解釈
• ビッグデータを一言で言うと
 とにかく量が膨大で、現在モリモリ増殖中の、これまで取り扱いにく
かったデータ群を含む大量データの総称
• 特にどんなデータ群を指すの？
NAKAZAWA
 大容量の、WebログデータやPOSデータ
 文章、動画、センサー等の非定型・非構造化データ
 リアルタイム性が高いデータ
（出典）日本ＩＢＭ
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10. 非定型とか非構造化データって何？
• 構造化データ ＝ 表形式っぽい、エクセルとかアクセスで集計できそう。
 リレーショナルモデルのデータベースに格納しやすいデータ群で、ID番号等のキー
となるデータを利用して、データの結合や抽出を行う事ができる。データは表形式
で格納され、一般的にSQLという言語を用いて操作を行う。
NAKAZAWA
• 非構造化データ ＝ 表形式は無理っぽい
 完全な構造定義を持たず、（ぐちゃぐちゃ？）
RDBに格納出来ないデータ群。
 利用可能な形にするため、テキストマイニング等
を行い、メタデータをタグ付する等、一手間かか
り、処理に膨大な時間がかかる事から、これま
で分析利用が難しかった。
（出典）ダイヤモンド社
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11. なんでビッグデータが増殖しているのか？
• なんでモリモリ増殖してるの？
 ソーシャルメディアの普及で、一般人がコンテンツ作りまくり中
 動画コンテンツが増殖中
 スマートフォンとかセンサーで、データ蓄積機会が拡大中
NAKAZAWA
（出典）ダイヤモンド社
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12. 活用技術やインフラの登場
非定型データを含む、様々な
雑多な大量データを
Hadoop／NoSQL データを大量保存し、高速に分
高速処理
散処理する技術
大量データから有用な知見やパ
機械学習 ルールやパターンを
ターン・ルールを自動的に見つけ
／データマイニング 発見しモデリング
NAKAZAWA
出す技術
インメモリーデータ 大量データ処理や高度な演算を
モデルをリアルタイム
ベース／スケールア リアルタイムに行いやすくする、
にアクションに反映
ウト型ストレージ ハードウエア環境の進化
しかも、クラウドサービスによる低コスト化
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13. 何故に今、注目され始めたのか？？
データは存在していたが、技術面やROIから本格普及せず
ビジネス活用を可能にする、技術 世界中のデータの80％を占める非
NAKAZAWA
やインフラが整ってきた 構造化データの増加が急加速
量が多いから？ 技術的に利用できるようになったから注目？
いや、どうもマーケティング的に有用っぽい！
と思われはじめてるのでは？
（出典）日本ＩＢＭ
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14. 何故にマーケティングに有用っぽい？
意識・無意識含め、「顧客自身が発する情報」が爆発的に増
～個人が発する情報の多様化～ 加し、これまで、「イマイチ精度あがらないなー」と思っていた
行動予測や判別が、個人に関する情報の多様化と増加で、
ソーシャル・メディア 「これ利用すれば、分析精度に加え、打ち手の速度も上がる
かも・・」、なんて思ってた所に、うまい具合に技術が追いつい
GPS情報 てきた！という感じじゃないでしょうか。
アクセスログ
分析精度／速度が飛躍的に
NAKAZAWA
レイティング
画像・動画 向上しそうな気配がする
～個人が発する情報量の増大～
打ち手の効果も向上
（出典）日本ＩＢＭ
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15. ビッグデータはマーケティングに
NAKAZAWA 何をもたらすのか
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16. おさらい。 ビッグデータによるマーケティングの可能性
ビッグデータ
分析精度や速度の飛躍的向上により
NAKAZAWA
マーケティングオートメーションの高度化が期待できるかも？
どのような事が可能になりそうか
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17. 分析精度・速度の飛躍的向上 ～誰に～
分析精度・速度の飛躍的向上 誰に、何を、いつ
• 買いそうな人、影響力のある人を特定できる可能性
 インフルエンサーの特定
 ソーシャルグラフの活用
 購買ポテンシャルの高い顧客を特定
NAKAZAWA
 過去の購買履歴や、アンケートデータ、診断アプリ等のデータ
【ソーシャルネットワーク図】 【時系列伝播図】
date 2012/3/22 Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. （出典） Feb. 21 2012 Hottolink Inc. page 16

18. 分析精度・速度の飛躍的向上 ～何を～
分析精度・速度の飛躍的向上 誰に、何を、いつ
• 今求めている商品や情報を、より正確に予測できる可能性
 今、この瞬間求めている商品を推定
 レコメンドモデルに、リアルタイムのログ情報を加味し機械学習
 閲覧・購買履歴では得られない、高い精度のレコメンド
NAKAZAWA
 コンテンツログ、レビュー、商品コメント等の文脈を埋めるデータ
顧客マスタ
モデリング 購買予測
購買DB
リコメンデーション
商品・サービスマスタ
パーソナライズ
ログDB
イベントドリブン
ソーシャルデータ リアルタイムデータ
履歴データ 利用方法
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19. 分析精度・速度の飛躍的向上 ～いつ～
分析精度・速度の飛躍的向上 誰に、何を、いつ
• 顧客毎に最もベストなタイミングでプッシュできる可能性
 今の購買段階を推定
 Webアクセスログデータや、スマートフォンアプリの利用履歴、位
置情報等の利用。
NAKAZAWA
 自社サイト外での行動データを加味できれば、更に精度が向上。
弊社のゴルフ場予約など
継続利用があるサービスの場合、特に有効
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20. マーケティングオートメーションの高度化
マーケティングオートメーションの高度化 高精度化、リアルタイム化
• モデル（ルール・パターン）の継続的な高精度化
 様々なデータ活用により、モデル自体の精度が向上
 データ処理の高速化により、モデルのチューニングサイクルを高速化
NAKAZAWA ビッグデータ モデリング
機械学習による
チューニング
教室付き機械
学習
教師なし機械
学習
データサイエンティストによる
クイックPDCAチューニング
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21. マーケティングオートメーションの高度化
マーケティングオートメーションの高度化 高精度化、リアルタイム化
• 顧客毎に最適なアクションのリアルタイム化
• 今活動中の顧客にモデルを当てはめて、ユーザーが次に求める情
報や商品を先回りして提供
• 顧客の活動パターンと、現在の行動情報から、購買意欲が最も高
NAKAZAWA
まる瞬間を予測し、最後の一押しをアクション
リアルタイムアクション
ビッグデータ モデリング
ユーザー行動
リコメンデーション
パーソナライズ
パターン
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22. 具体的事例として・・・
• Yahooでは
 レコメンデーションに利用し、YショッピングでCVR195％、オークショ
ンでCVR430％上昇。
 広告ターゲティングに利用し、ファションでCVR2.7倍等。
 検索技術に活用し、検索アシストワード等を表示
NAKAZAWA
• 楽天では
 7500万会員に対し、トップページのパーソナライズ化
 検索エンジンのサジェスト（候補ワード等）機能の高度化で、ユーザ
利用率が20％増加。
• サイバーエージェントでは
 退会の予兆を把握し、特典等を付与して退会を思いとどませる
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23. ビッグデータ活用できなきゃ、やばそう！
今後、ビックデータの活用ができるか否かで
ますますマーケティングパワーの格差が拡がっていく
NAKAZAWA
よし、我社もすぐやっ
ちゃいなよ！
すいません、「はい、OKっす！」と言えるほど簡単じゃないかも・・・。
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24. ビッグデータ活用の課題は何か？
課題① データ・マネジメント
豊富なデータを有しているか？
利用できる形で蓄積しているか？
課題②NAKAZAWA 人材と組織
活用できる人材や組織体制はあるか？
※楽天は今年2月1日に、100人以上を擁するビッグデータ部を立ち上げた
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25. NAKAZAWA
ビッグデータ活用の為に必要なモノとは
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26. おさらい。 ビッグデータによるマーケティングの可能性
ビッグデータ
分析精度や速度の飛躍的向上により
NAKAZAWA
マーケティングオートメーションの高度化が期待できるかも？
使いこなす為の要件は何か
date 2012/3/22 Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. page 25

27. データマネジメントの必要性
マーケティング活用を前提としたデータの収集が必要
• 顧客の購入文脈を把握する為のデータ
 コト系のコンテンツ充実が必須と考える。
NAKAZAWA
• 顧客の今を把握する為のデータ
 自社サイトでの接触以外での接点の確保
 スマートフォンでの恒常的な接点の確保
商品選択・購買シーン以外での接点やコンテンツが必要
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28. データマネジメントの必要性
マーケティングに利用できるデータ格納が必要
• 顧客マスタと、POSデータやアクセスログデータの紐付け
 クッキーを用いた、ログデータへのログインID情報の格納
NAKAZAWA
• 顧客マスタと、ソーシャルIDの紐付け
 ログイン共通化等による、IDの紐付け
顧客IDにあらゆるデータを紐付けることが必要
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29. 人材と組織の見直し
マーケティングオートメーションに特化した組織体
（マーケター、データサイエンティスト、データマネージャーで構成）
組織ゴール
コミュニケーションシナリオ設計
リコメンデーション
分析要件・モデリング要件設計
NAKAZAWA
制作ディレクター データ取得手段プランニング イベントドリブン
コンテンツプランナー等
パーソナライズ
マーケター
検索エンジン
マーケティング要件・分析要件を
理解した上での、データモデル、
データ取得、情報システム環境
の構築。
マーケティング要件を理解した上での、
ルール・パターンのモデリング
相互理解
精度向上と高速化を両立させる為の
データ要件の立案
データマネージャー データサイエンティスト
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30. 各人材に求められるスキル ～マーケター～
データマネージャー データサイエンティスト マーケティング担当者
知る為に何が必要か どうやって知るのか 何を知るべきか どう実行するのか
データ取得手 自動化された
データ取得
段企画 アクション
NAKAZAWA
データ加工・蓄 分析 コミュニケーショ
モデリング要件
積 モデリング ンシナリオ
• マーケティング担当者
 データを利用し、どのようなマーケティングが可能になるのかを
構想できる能力
 データ取得の為の顧客接点や、顧客サービスを企画する能力。
 コミュニケーションシナリオを立体的に設計する能力。
 情報システム、データマイニングに対する一定の知識、スキル。
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31. 各人材に求められるスキル ～データサイエンティスト～
データマネージャー データサイエンティスト マーケティング担当者
知る為に何が必要か どうやって知るのか 何を知るべきか どう実行するのか
データ取得手 自動化された
データ取得
段企画 アクション
NAKAZAWA
データ加工・蓄 分析 コミュニケーショ
モデリング要件
積 モデリング ンシナリオ
• データサイエンティスト
 マーケティングに関する知識と、高いマイニング能力。
 構造化データと・非構造化データを組合せて扱える能力。
 Hadoop等の分散処理技術や、NonSQL等への理解。
 データ要件を情報システム担当者に伝達できるだけの、情報シ
ステムに関する知識
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32. 各人材に求められるスキル ～データマネージャー～
データマネージャー データサイエンティスト マーケティング担当者
知る為に何が必要か どうやって知るのか 何を知るべきか どう実行するのか
データ取得手 自動化された
データ取得
段企画 アクション
NAKAZAWA
データ加工・蓄 分析 コミュニケーショ
モデリング要件
積 モデリング ンシナリオ
• データマネージャー （情報システム担当者）
 マーケティング、データマイニングに対する一定の知識、理解。
 Hadoop、インメモリDB、スケールアウト、クラウド等、最新の情
報システムテクノロジーへの精通。
 構造化データ・非構造化データの連携、バッチとリアルタイムを
使い分ける勘所など、利用用途により適合させられる能力
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33. マーケティング責任者に必要なスキルはますます拡大・・・
経営戦略
会員戦略／
マーケティング・オ CRM
プティマイズ
CMO
他社 PR 広告宣伝 LSTG AFF
NAKAZAWA
メディア
自社 ユーザビリ イベントドリ
SEO／LPO メルマガ
メディア ティ ブン
ソーシャル Twitter Mixi Facebook Google＋
メディア
KPIマネジメント マイニング／ 市場調査
date 2012/3/22
モデリング
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34. NAKAZAWA
ＧＤＯの状況
date 2012/3/22 Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. page 33

35. GDOの紹介 （サービス）
ゴルファーのニーズをワンストップで満たす、ゴルフの
総合サイトで、文脈を埋めるコンテンツも豊富。
NAKAZAWA
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36. GDOの紹介 （企業規模）
• 創業
 2000年5月
• 売上高
 約120億円
NAKAZAWA
• 従業員数
• 展開ビジネス
 約350人程
 EC事業、メディア事業、予約事業、店舗事業、IT事業
date 2012/3/22 Copyright(c)2000-2011 Golf Digest Online Inc. All Rights Reserved. page 35

37. GDOの紹介 （サイトパワー）
NAKAZAWA
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38. GDOの情報システム環境
（ ま
現だ
在ビ DWH Platform BI Platform
基幹系データ
シッ マーケティング担当者
マーケティング
スグ ETL DWH KPIレポート
テデ 会員情報
MKコックピット
ムー 会員分析
レポート
・ タ
組 DataStage
織に対
予算
ゴルフ場営業担当者
予実管理
構応 レポート
想で
NAKAZAWA
アクセスログ
解析データ ゴルフ場営業 トレンド予測
中き ログ解析システム サポート レポート
） て 自由分析
な アフィリエイト
い 統合管理
データ
アフィリエイト データアナリスト・ＥＵＣ
統合管理システム
Phase 2
Phase 2 Phase 3
Phase 3 経営層・マネージャー 財務KPI
ワークフロー ダッシュボード
KPIマネージメント 顧客KPI
ダッシュボード ダッシュボード
財務会計 営業KPI
ダッシュボード
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39. ビッグデータに対する取り組み
ようやく研究を本格的に始めた段階
データだけは豊富だが、金も、人も、環境も、何もかも不足中
何もかも不足してい
NAKAZAWA
る我社が、ビッグデー
タを活用するには・・
テーマを絞ってタスクフォースで実行
最も確保が難しいデータサイエンティストは「借用」も視野に
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40. 今後構築していく環境イメージ
ログ 会員システム 基幹システム
BIG DATAがあっても施策まで
つなげていくのが大変
BIG DATA
NAKAZAWA
精度が高くなるだけではなく、
タッチポイントも増えるので
オートメーション化しないと業
務がまわらなくなる
レコメンデーション Marketing Automation Engine CMS
エンジン （キャンペーンマネージメントとか）
WHO×WHEN×WHAT×WHERE
スマフォPushNotice メール配信 ソーシャル配信
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41. NAKAZAWA
ご清聴ありがとうございました。