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タグ: 購買履歴

人工知能

フェイスブックが開発した人工知能が 自分たちだけの言語を作り出したといいます そうとう恐ろしいことです コンピューターというのは ある意味言語そのものですから不思議なことではない
「2001年宇宙の旅」では 宇宙船に搭載されたコンピューターHALが反乱しただけなので 閉ざされた世界の話です
世界の人工知能がインターネットを通じ 人間の理解できない言語を使って会話を始めると 制御できなくなるでしょう 人工知能が素直に考えていけば 地球上に人類は不要だとの結論がでると思います

人工知能が反乱を起こしたら 世界中のコンピューターを物理的に破壊しない限り 人間が対抗することは不可能じゃないかな 「2001年宇宙の旅」でも 基盤を抜き取るしか手だてはなかった
あらゆる社会インフラで いまやコンピューターなしの生活はあり得ないから どちらにしても人類は滅亡します

フェイスブックは最初 ヒューマンな繋がりを標榜していました 実名登録が原則で素性のわかった者同士のコミュニティとの触れ込みです
当初はその通りだったかもしれません(疑似的ではありますが) 会員数が億単位になれば 個々の投稿内容(個人的な話題が多い)で それぞれの繋がりを類推することが可能になってきます

ビッグデータはなにもアマゾンの専売ではありません アマゾンは商品の購買履歴が主ですから まだ影響力が限定されます フェイスブックのデータは個人の属性や言動に深く関わっています
ビッグデータの解析は 人間が処理できることではありません 人工知能に任せるしかない 囲碁や将棋で人間がかなわない程度なら まだ笑い事ですませられます

囲碁・将棋でさえ 人工知能の思考過程は人間が理解できないといいます 自らの言語を作り出すということは かなり危険な事態ではないでしょうか
今のところフェイスブックは データを広告のマッチングに使っているだけのようです 人間が悪用するのも怖いのに 人工知能が自ら処理し始めたなら どのような世界が待ち受けているか

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Amazonの正体2(ビッグデータ)

Amazonといえばビッグデータ ビッグデータって何だろう

・サンプリング調査よりも多数の生データを使った方が精度が高いだろう
・自社でこれまでに集めたデータを使えれば費用も少なくてすむかもしれない
・セブン・イレブンが客の性別・年齢や地区別のデータを集めて 商品の仕入れ配布の効率化に生かしていたらしい
・トヨタのカンバン方式みたいなものだろうか 客の動向から生産数を決めるみたいな

データがそれだけで価値を生み出すことはありません Amazonは最初からインターネットを介して すべてのデータを一元的に管理していますから 膨大な自社データの蓄積があります それはすべてインターナルなデータです ハウスリストだから価値があります ビッグデータといってもデータ量に価値があるのではない

Amazonにとって必要なのは購買履歴と興味の対象だけ 個人の属性(いわゆる個人情報)ではないのです しかもインターネットなら購買に至る前の行動も把握できるし 同一パターンの行動を参照することもできる
「この商品を見た人はこんな商品も買っています」というやつです ウィンドウショッピング大歓迎です ランディングページで購買に結びつかなくてもいい

ビッグデータ運用とは むしろミニマルな個人の動向(昔ながらのデモグラフィック属性ではない)を重視することではないでしょうか 小さな揺らぎが世界に影響を及ぼすように ディテールなき全体像はあり得ません 真実は細部に宿るのです
むろん人力で把握するのは無理 不可能なことですから すべてアルゴリズムで制御されます アルゴリズムの厳密な定義は知りませんが 多数の同一パターン繰り返しを人間の手を介さず自動化することで 最適解を求める方法論でだいたい合ってると思います(ピタゴラスイッチ面白いです)

一言でいえば データ解析の結果に人間(とくに経営層)の判断を差し挟まないということでしょう 数字を読むというレベルの話じゃないのです 数値化してはいけません
数値化=科学的(信用できるし分かりやすい)数多くのデータがあれば経営判断も正確にできるかもしれない はっきり言って迷信です 数字が大きくなれば精度が上がるなんて単純なことではない どれだけ沢山の数字を並べても 人間の判断が入った時点で恣意的になってしまいます

売れ筋商品を見極めるとか 客筋を見て商品の棚を考えるのでもない 客をマスで捉えている(数字や売り上げとして見ている)かぎり ビッグデータを理解することはできません ビッグデータのビッグは数値ではなく価値の大きさだと思います 個人の(意識すらしない)購買行動の積み重ねが レコメンドエンジンに反映されます

ベネッセから流出したとされる個人情報は まさに個人の属性そのものです 一見ハウスリストのようですが全く違います 元をただせば本人の了解なしに(何しろ未就学児童です)不適切な手段で入手したものです 福武書店のころは今のように煩くなかったので 不正という認識でなかったのかもしれません 今でも我が子の寝姿を(本人の了解なく)写真に撮ってネット上にさらす親がいますから あまり意識は変わっていません

こうやって集められた1億件を超えるといわれる個人情報は 汎用性がありますから札束に見えるのでしょう そんなリストを使った頼みもしないダイレクトメールや電話営業などは ことごとく詐欺まがい商法といって差支えないものです
Amazonのビッグデータ(ハウスリスト)は Amazonにとってだけ価値があり汎用性はまったくありません 顧客のロイヤリティはそういうところから生まれます

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広告費の半分は無駄

「広告費の半分が無駄なのは知っている だが どっちの半分なのかが分からないのだ…」という ワナメーカーさんの言葉があります 現場の印象では70%〜90%が無駄じゃないかという感じです[01] … Continue reading
とにかくマス媒体は効率が悪い(無駄な金がかかりすぎる) でも狙いが的確にあたると 飛躍的にレスポンスが上がることもあります

webでは狙いを定めやすいですね ただしGoogle様やAmazon様のまねをして ビッグデータみたいなことを言い出すと 昔の広告の非効率に戻りそうな気がします (Amazonのビッグデータ活用はすごいですよ)
ビッグデータは納得しやすい数値化が目的ではありません 人間の思考回路とは異なる別な方法論です

そういうことを言い出す人は 結局デモグラフィックデータとか 定量調査とかと同じ発想しかできてないんじゃないかなと思います
Amazonがやっていることと従前のリサーチの大きな違いは 抽出したり因果関係を絡めず そこにあるデータ(Amazonなら購買履歴等)のみに基づくということです 年齢・性別・職業・趣味などはまったく関係なく 人間が数字で解釈できるものでもない

狙いを定めるって 相手の嗜好に合わせることじゃなくて共感を得ることですから 何というか お客様と作る側売る側が 感動を共有する経験です これは社員全員が共有しなければなりません
大事なことです 理念の統一・徹底が条件(Amazonの幹部は「ジェフボット」と呼ばれるほど 創業者の理念を体現しているそうです)

お客様を5段階に分類するというのを見かけました それほど独自性はないと思いますので そのまま引用しますと

1.潜在客 2.見込客 3.利用客 4.顧客 5.得意客

となります

これを広告の古典AIDMAと対応させてみると けっこう共通しそうです

1.Attention(注意)2.Interest(関心)3.Desire(欲求)4.Memory(記憶)5.Action(行動)

⒈潜在客に注意を喚起して ⒉関心を持たせれば見込客になる ⒊さらに欲求をかき立てることで購買につながり ⒋使って満足すればリピーター(顧みる客)になります ⒌ファン(意を得る客)になれば 次は伝道者として行動します

広告費はどの段階にかかるかというと もちろん⒈と⒉です 不特定多数ですから当然効率は悪くなります(AIDMAの本来の趣旨は 購買に至るそれぞれのステージに広告が関わるといったことですが ⒋⒌は広告とあまり関係ないでしょう)
また商売をするにあたって お客様の重要度から見ると ⒌⒋⒊⒉⒈の順になります いわゆるパレートの法則ですね 2割の得意客が8割の売り上げを持ってくるというやつ

これでいけば 広告費の半分が有効に使われているなら上出来です やっぱり普通は7〜9割が無駄な気がする
webを広告媒体と考えて昔と同じやり方をやっていたら 同じような無駄遣いとなるでしょう webには 潜在客に広くアプローチする力も 見込客を掘り起こす力もありません

webにできてマス広告では難しいこと それはお客様(⒋顧客と⒌得意客)にも参加してもらうことです お客様だけでなく社員全員も参加します 広告が関与できない部分をwebが担うのです
これがwebマーケティングの本質である インタラクティブ(双方向性)です 当所がフェイスブックページも組み込んでいるのは お客様参加型のマーケティングを進めるためです

コーポレート・スローガンっぽく言葉にすれば「お客様と感動を分かち合う」ですか アメリカなんかでは「ワクワクする経験」とか言いますね でもこういう言い方 日本ではあまり受け容れられません

ただ規模の大きい企業では無理です 中小企業に適した施策です 金もあまりかからないですから それと数字でしか理解できない経営者にも勧められません 数値化してしまうと人間(お客様)の行動は分かりません
エモーショナルな部分で動く事が多いですし だいたい数字は嘘をつきます 嘘という言い方が悪ければ 結論に合わせて都合のいい数字を持ってくることが多い

註釈

註釈
01 たしかTVCMの総到達率が60〜70%でした そこまで認知されればCMは成功なのです この数字は経験則に過ぎず しかも莫大な料金は計算に入れてません 本当にどの半分が無駄なのかはわからないのです
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