ビッグデータを制する企業が勝利する理由と、Ｍ＆Ａできない企業が淘汰される事情
新年明けましておめでとうございます。今年も頑張って、しっかり書き続けてゆきたいと思います。
さて、今回のテーマは、デジマ（デジタルマーケティング）である。デジマは次世代のアパレル企業競争力のキーワードとなる破壊的イノベーションを起こしうる技術である。
じわり企業内部に浸透しつつも、現場担当者は「会社のデジタル・リテラシーがあまりに低くて、いつも本格的なデジマ構築を後回しにされる」と口をそろえる。それならば、と私が「複数のリテーラーの顧客データを共有し、LTV (顧客の生涯価値)を高めればどうか」という提案をしたところ、「本当にビッグデータの高度な分析をできるレベルの人材が相手側にいるのか」「個人情報保護法によって、異なる企業と顧客データを共有することが難しくなっている」と及び腰だ。
しかし、市場の需要以上に供給が増えている今、企業が勝ち残るためには顧客をしっかりと囲い込み、顧客が落とすお金を自社グループの中に落とすクロスプレイは必須である。今日は、新春第一弾ということで、私が考えるビッグデータ戦略について持論を展開したい。
動態的データと静態的データ
まずは、基本から入ろう。
顧客データと一言でいっても、「静動的データ」と「動態的データ」の2種類がある。
静態的（スタティック）データとは、「年齢」「性別」「名前」「メールアドレス」など、基本的には変わらないデータのことだ。
一方で「今日、ワインを買ったあと、メガネを買った」というような顧客の「動き」を表すデータを動態的（ダイナミック）データと言う。
顧客データの中で、前者はほとんど分析ツールとしては使えない。後者のダイナミックデータ（顧客一人の膨大な買い回りデータ）こそ、データ分析に必要なのだ。
例えば、静態的データといっても、変わらないのは年齢だけで、名前も（女性であれば）変わる可能性が高いし、引っ越せば住所も変わる。しかし、「私の会社には100万人の顧客データがある」と豪語するアパレル企業もいるが、よく調べてみるとスタティックデータだけで、そのうち40％はメールアドレスが変わっていたり、引っ越していたりして使えなくなった「デッド」（使えないデータ）だった、ということがあった。
この場合、ビッグデータとはいえないし、ビッグデータアナリシス（大量のデータの分析）まではほど遠い。これは、FSP(Frequently shoppers program: よく利用してくれる顧客の管理)といって、大昔のMBAの教科書にでてきた、飛行機会社のマイレージプログラムである。そして、実は日本のアパレルレベルはこの段階なのだ。
そもそもビッグデータ解析の技術的背景には、半導体の性能が18か月ごとに2倍になる「ムーアの法則」という経験則がある。これにより、膨大なデータ分析が可能になったというわけだ。
私たちが使うスマホを例にとれば、一昔前のスーパーコンピュータ並の性能をもっていて、例えば、10万人の顧客の一人ひとりの購買履歴や買い回りから、共通の購買特性を持つ顧客群をクラスタリング（ひとつの共通グループとして認識する）することが可能なのだ。
したがって、顧客データが何年もたって膨大になっても、一人ひとりの購買特性、そして、その同一購買特性を持つ顧客が、もはや、私たちが分析できないほど複雑な購買特性をもっていても、恐ろしいほどのスピードと細かさで数十万人という人間の購買特性を行いクラスタリングが可能になるのである。これが、ビッグデータアナリシスである。
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