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タグ: レコメンド

アルゴリズム

インターネット企業の3雄といえば アマゾン・グーグル・フェイスブック(創業順)でしょう この3社が優れているのは アルゴリズムです
一言でアルゴリズムといっても3社3様です アマゾンはビッグデータを活用しています グーグルはページランク理論ですね フェイスブックの特徴はライクボタンです

もちろん各企業のアルゴリズムは 根幹をなす部分なので詳細はわかりません それに専門家でなければ 難しすぎて理解できないというのが本当のところです
グーグルは最初から統計学の理論をもってビジネスを始めました アマゾンのビッグデータは事業を進めるに伴い蓄積されました フェイスブックも最初はライクボタンがないただのSNSでした

マーケティングにおいて 重要なポイントは「人は合理的に判断して動くのではない」ということです グループインタビューやアンケート・モニターのデータをいくら集めても 購買動機の本質はわかりません 実際の購買は感情で支配されているのです
一方で人は自分がとった行動・選択の結果に 合理的な理由を見出します 自分で自分を納得させているのです でもその根拠は新聞・TVで見たことや 人づてに聞いた噂話だったりします 自分の見識や意見でないことが多い
そのため 理路整然としたマーケティングリサーチの結果より 長年の経験と勘の方が正確だったりするのです

なかでも怪しいのが 官公庁系がいう景気動向予測とか経済波及効果です 最初からある結論に合わせて ほとんど捏ち上げといっていいような数字です
経済波及効果が何千億円だの 広告費に換算すると何十億円なんていうのは 青汁のコピー「何とさらに乳酸菌を百億個」のような数字の使い方と同じこと
大きな数字というのは納得させる力があります フーテンの寅さんがいう「ビタミンABCからZまで」といった啖呵売と同様 ただ意味もなく数字を並べ立ててるだけです 虚仮威しというやつですね

人は理屈じゃ動きません 感情で動くのです 人の行動を理屈付けしては見誤まります とくに数字は用心した方がいい 分かったつもりになり勝ちです
数字をもってこいとしか言わない組織のトップ 数字でつじつまを合わせるだけの現場 これが日本の官公庁と大企業です 三菱とか東芝がそうです

グーグルのページランクは人気投票形式です アマゾンのレコメンドエンジンは個人属性を分析せず フェイスブックのライクボタンも単なる好感度です
いずれも人間の感情に基づく行動を 理屈で数値化せずそのまま処理するのです 経営者が理解しやすいように解析・整理する事はない 人間の解釈や合理的な理由は必要ありません ただ事実だけを積み重ねる方法がアルゴリズムです

アルゴリズムは理屈や単なるノウハウではありません これら3社はソフトウェア+ハードウェアで 借り物でない独自のインフラを築いています
グーグルは世界各地のデータセンターにファイルを分散するGFSというシステム アマゾンのシステムはAWSといい世界最大級のクラウドサービスを所有します フェイスブックも海底ケーブルなどを整え インスタグラム(Instagram)や空間音声の技術を展開しています

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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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Amazonの正体1(カタログショッピング)

Amazonはきわめて洗練されたカタログショッピングです といっても現在の形になったのは最初から意図していたことではないと思います インターネットに特化した流通網を築き上げるという 揺るぎないコンセプトを保ち続けた結果です ぶれない価値観を持てば どのような技術革新・変遷があろうと柔軟に対応していけるのです

通常(旧来=紙媒体)のカタログショッピングでは 複数のカタログを制作します 男女別それぞれにシニア向けとヤング向け 都合4種類が作られたり あるいはF1層に向けたカタログなどです いわゆるマーケット・セグメンテーションです(なんか用語が古めかしいですね)
これらのカタログを 場合によっては各シーズン年4回作ったり イベントごとに特集号を作ります 月刊誌の体裁を取るものもあります もちろん紙メディアですから編集だけでは済まず 印刷と配送が必要になります

2020年12月10日追記=IKEAが70年続き全世界で2億部の発行部数を持つ 紙ベースのカタログを廃止するそうです 実店舗での販売が主だった小売店ですが インターネットでの売り上げが急速に伸びたのです 時代の趨勢ですね)

Amazonは紙メディアのカタログを作りません ホームページに商品情報を配置しています 大きな特徴は ただ単に紙がwebに置き換わった(印刷・配送費を節約した)だけのものではないことです
web上の仮想店舗は フィジカルな商品の在庫状況を反映しています さらに商品の受注・物流そして販売・顧客管理まで すべてインターネットを介して 一元的なフラットな流通網を形成しているのです クラウドの観念を最初から持っていました
Kindleにいたっては 商品そのものまでがフィジカルでなく仮想化されます これは物流・在庫経費を究極に簡素化するシステムで いかにもAmazonらしい発想(商品)です デジタル化された情報とフィジカルな物流が一体化されているのがAmazonの正体といえます

紙メディアのカタログは いったん印刷したらもう変更できません 間違いがあっても正誤表を後で送るぐらい 商品の差し替えも価格の訂正も不可能です 次回カタログ配布までの時間がそのまま在庫に繋がります
web上のカタログ(仮想店舗)なら いつでも臨機応変に商品の変更が可能です その上レコメンドエンジンにより カタログは個人向けにカスタマイズされます セグメンテーションなんてものじゃない 個人のインタレストに応じたカタログが生成されるのです

このパーソナライズされるカタログはビッグデータがベースです そして将来は 個人のインタレストに応じたデータに基づいて 商品の仕入れや物流まで管理することができます(現状ではまだそこまでいってないと思いますが「Fire phone」は始まりの印かもしれません)
いずれは個人専用の仮想商品棚ができ 好みに応じた商品がすぐ近くのデポに置かれることになるのです そうなると もはや仕入れ・在庫・物流の観念もなくなります いってみれば 仮想空間・現実空間すべてがAmazonの倉庫になるのです

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