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分析関連

百貨店や鉄道業界のビックデータ活用

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昨年以来、ビッグデータが各種メディアで取り上げられ、極めて身近な存在とし定着した感じがします。

従来は専門的な書籍で見られることが多かったのですが、今年に入ってからはテレビ番組でも特集を見かけることも多くなってきました。特に2月から3月にかけてはNHKやワールドビジネスサテライトなどで週1回〜月1回の頻度で取り上げられましたので、記憶にある方も多いのではないでしょうか。

ビックデータとして取り上げられる対象としては、携帯などのGPS(位置情報)が多い傾向にあります。

位置情報はもともと、「東京駅で乗って新宿駅で降りた」といった起点と終点を調査したデータ(ODデータ)がもっぱら使われてきましたが、今では携帯電話やスマートフォンが広まり詳細なデータを取得できるようになったことで、消費者の行動分析に役立つ情報と期待されています。
GPSの位置情報をIDデータと切り離すことで、匿名性を担保しながら個々の消費行動を分析できることも大きな特徴です。

特に、百貨店業界や鉄道各社などで携帯などのGPS(位置情報)を用いたビッグデータの活用事例が増えています。

百貨店の店舗では主に販売戦略に用いられています。百貨店に出店しているショップは、消費者がどのような店舗を経由して自分のお店を訪れているのか分かりませんでしたが、位置情報とPOSデータ(顧客購買履歴)と結び付けることで導線分析が可能となり、売り場づくりに生かされています。

鉄道業界では私鉄の各社で列車の運行に用いられています。いつ、何処に、どれくらいの人がいるのかを把握し、それらの人がどのような経路を辿るのかを分析することで、事故時の運転再開までの案内やユーザにやさしい時刻表の作成などに活用されています。

これらの事例では「点」での離散的な予測ではなく「線」での予測に活用されているのが特徴的です。このように、今まで人間の感覚では発見できなかった消費者行動が、ビッグデータによって解明されることに期待が高まっていきそうです。

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