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タグ: デモグラフィック

個人情報の扱い

投稿日: 2018年4月15日 | 投稿者: 一醉

Google Amazon Facebook　インターネットの３巨人は　いずれもビッグデータを駆使しています　最初からそれを狙ったのではないでしょう　ビジネスを進めるにつれ　データが蓄積され巨大化していったのです
この３社にとって　年齢・性別・職業といったデモグラフィックデータや個人情報は　さほど重要ではありません　フェイスブックもグーグルも　モバイルの電話番号を認証等に使いますが　その番号に営業電話をかけるためではない　アマゾンも住所等は荷物を配達するために使うだけです

アマゾンのデータは購買記録です　誰が何時なにを買ったか　その前の行動はどうだったかの記録です　住所（地域）も当然分かりますね　重要な記録は購買前の行動（ウィンドウショッピング）です　これがレコメンドとして使われます
グーグルは検索とGmailの内容で　興味の対象を把握しています　GoogleMapその他で位置情報や行動も見ています　これによってアドワーズ広告の精度を高めるわけです（Google+はうまくいかなかった）
なかでフェイスブックが収集しているデータは　もっとも敏感・繊細なものです　どの投稿にlike!ボタンを押したかで　その人の興味の対象・信条・趣味嗜好・性癖など　本人が意識しないプライベートな感情まで　読みとることができます

個々に取り上げれば　いずれの情報も些細なものです　しかしビッグデータになると　大きな力を持ちます　真実は細部に宿り　すべての事象はフラクタルです　小さな蝶の羽ばたきが　大風を巻き起こすこともあるのです
アマゾンは　自社ビジネスを通じてデータを蓄積しています　グーグル・フェイスブックも同じです　ですから他社がいくら真似しようと思ってもできない　いわゆるビヘイビアルデータに近いものですが　人間（経営層）が理解しやすいよう解析するのが目的ではありません　分析するとどうしても恣意的になります
フェイスブックのデータは取り扱い注意ですね　しかも他社に売っていた　好きか嫌いかは理性じゃ制御できません　購買行動も結局は感情に左右されるのですが　選挙の投票も同じです　自分じゃ理性で投票しているつもりでも　感情にコントロールされています[01] … Continue reading　多数の意見が最善知なんてことはない　感情は数値化できないのです

日本の現状はどうなのか

日本の場合はワン切りで電話番号を集めて　手当たり次第に電話セールスするとか[02] … Continue reading　せいぜい価格.comや食べログの評点あたりですから　比較的影響は少ないと思われます
これから危惧されるのはLINEでしょうか[03] … Continue reading　韓国に情報を握られてしまいます　中国資本の浸透も進んでいますが　今のところサイバー攻撃と連携はしていないようです
（※2018年11月28日追記＝先に大阪が納税にLINEペイを使うとの報道がありました　LINEペイは中国のテンセントと提携　さらにLINE Bankまで設立するそうです　提携先がみずほ銀行というのも胡散臭い）

この度の年金機構の情報漏れって　つまるところ手書き・手入力が原因なんですね　数字だったらOCRでかなりの精度で読み取れます　でもそもそも書き間違えていたら何の意味もない　これじゃマイナンバーの個人情報を入手しても　使いものにならないかもしれない　一種のセキュリティ対策なのか？
（※2018年11月25日追記＝桜田サイバーセキュリティ担当大臣がUSBを知らないとか　瑣末なことを取り上げて攻撃している野党議員もLINEを使っているのでしょうね　韓国や中国にインターネットを牛耳られている日本に　サイバーセキュリティなんてありません）

（※2020年８月３日追記＝LINEの行政への侵略は着々と進んでいます　全国の７割に当たる1200もの地方行政でLINEによる申請を採用　支払いはLINE Payだそうです　その上マイナンバーカードによる本人確認にも対応　もはや完全に韓国資本に乗っ取られてしまいました）

註釈

註釈
↑01 日本の一部新聞の論調では　自分たちに都合のいい選挙結果は民意を反映した　都合の悪い結果が出るとポピュリズムだと言います　起きている現象はすべて同じです　人の行動はその時の状況で簡単に変わります　行動パターンを分類してもサンプリング調査してみても　予測できないことです
あたかもイワシの大群のように　無意識な右か左かの小さな選択が　危機に対しての全体の動きを決定します　小魚じゃない高度な知性を持つ人間はそうじゃない？　スクランブル交差点の流れを見れば　自由な意志で行動しているようでも　コントロールされているのがわかるでしょう
↑02 パソコンを使って次々と電話をかける（迷惑電話）は　もっぱら詐欺まがい商法の連中でした　最近は東京電力を名乗る怪しい電話もあるようです　しかも録音音声です　少しでも人件費をかけたくないからでしょうか
電力会社といえば役人・政治と絡んだ利権が本質です（白洲次郎が東北電力社長になったのは典型でしょう）　原子力発電は国策のはずだったのに　事故が起きた途端にすべてが東京電力の責任になってしまいました
↑03 LINEは今や企業や地方行政にまで触手を伸ばしています　個人情報だけでなく企業・行政の情報が韓国に筒抜けになるのです　憂慮すべき事態です　行政・政治・経済界に着実に勢力を伸ばしている　何の対策も打たなければ手遅れになります
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Amazonの正体２（ビッグデータ）

投稿日: 2014年9月1日 | 投稿者: 一醉

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

投稿日: 2014年1月22日 | 投稿者: 一醉

「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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