カテゴリー: DXビジネスモデルビッグデータ・統計

SI屋システムの導入の支援はしてくれるけど、その前後の教育をしないので結局は理解しないまま導入してわからんまに運用を振られるので、その結局は使えないDXになったりすることが多い。

だいたいよく考えてみれば、流通ではPOSを入れることで利益が出るようなうたい文句だったけど、どこでも今や入ってるけど関係なく倒産しているところも多い。別に利益を生み出すことを確定するツールではないということだ。これはセールスフォースでも一緒。どこでもそのうち入っていって。。。。でもそれで利益が出るかどうかは別の話ということ。導入する前の基盤力のアップ、導入後の現実的運用の教育が継続されなければ、全く効果ないことが現実だ。

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流通業の指標が変わる。うーん。結構根本から見直さないと相当なところが厳しいぞ。

コロナ自粛が終わっても、消費者の意識は元のようには戻らない。ソーシャルディスタンスとか、人が集まるところには行かないとか。。。。そういったライフスタイルがこれからベースになっていくことは十分考えられる。

つまり、店舗を運営しているところなんかは、客数を当初の予定ではなく2-3割ぐらい低くなることが想定されると言う前提で、財務予算とかビジネスモデルを検討しなおさなければならないと言うことだ。

これは今までビジネスモデルの根本を見直さなければならない事態になったと言える。ちょっと人件費を抑制するとか発注を減らすとか家賃の減額をお願いするとかと言うレベルでは対応できないことも多いと思う。本部としては店舗を多数出すこともリスクになるだろう。と言って1店舗ごとの売り上げアップも簡単にはいかない。ネット販売と言うこともどこでもやっているが、それはリアル店舗と同じように売り上げを上げていくことは至難の業だ。

コト消費と言うことも一時期はやったけど、お客様が出てこなければ根底から、コト消費は崩れる。

こういう中で再見直しをするのなら、最初はやはり商品力ということが大きいかもしれない。あの会社・店舗と言えば、、、、「あの商品だ」と言いえるものがあればいいが、それが無ければ非常に難しいかもしれない。

さらには来店増を望むことがなかなか難しいかもしれないので、ネットでと言うことになるが、その手前にSNSでの顧客との距離感をつめておかなければならない。これのノウハウを持っているところがほとんど無い。これはなかなか試行錯誤なので、社内でそのノウハウに明るいリソースがいれば可能かもしれないが、ほとんどの企業ではほぼいないと言うのが現実だろう。

うーん、これは相当な改革が必要になってくるような時代になってきたのだろうと思うね。ついてこれる企業はどこまであるのだろうかね。もちろんその周辺のコンサルなんかもほとんどあかんのだけどね。。。。。。

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DX(デジタルトランフォーメンション)ってよく言うけど社内のデータをつなげて活用できるようにあるいはAIでなんていうけど。

社内のシステム担当に社内の業務がよくわかってAI?(本当は統計処理)することによって活用できるようにというけど。システム担当が社内業務を理解して統計分析できるようにしてそれが活用できることは統計わからないんでまず無理だと思った方がいい。よう出てくるデータサイエンティストも業務のこと知らんしな。

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それで先のテーマで誰のAIか?なんて言葉を使ったが、そこでは全くその手の話をしていないのでここで補足したい。

とにかく今のAIはマスコミ受けのいいような話しか見えてこない。ロボットだとかマシンラーニングだとかディープラーニングだとか自動化云々だとか、、、、まあ、なんでもいいんだが実際に企業ではそれがいつから使えるのだろうか????

少なくても企業コンサルをやっている人間としても多分現場の人にしても来月から使えるのかしらとか、それでうちの取引先の売り上げや利益が上がるのは今月かしら????なんてのがまず一番の興味ではないだろうか。何年か先のAIより今月使える分析の方がはるかに効果はある。いくら投資してもいくら時間かけてもいくらコンソーシアムを作ってもいくら有名企業が参加してもそんなもんはなかなか役に立たない。

特に分析が必要なところは今までなかなか投資できなかった中小企業や個人レベルではないだろうか。上場企業なら使えるというレベルではほとんど良い恩恵は受けられない。今後日本がこの手の分野でなんとかというようなことを考えているのであれば、中小でも個人でも使えるAIもどきやビッグデータもどきを広げていく必要がある。

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誰のためのAIか? 世の中のブームは大手のどこかの情報システムのためのAIかな?

統計を30年以上やってると、いつまでも必要性が言われ続けられながらもいつまでも市民権を得ないもんだと思っている。実際に最近になってちょっと興味を示す人も出てきたが、それでも真剣に活用しているところはあったことがない。

AIという言葉に置き換えたり、ビッグデータ という言葉に置き換えると興味を示すがそういう人ほど実際をそれを使って変えようという人はこれまた見たことがない。その前に企業人で有るのにコンサルタントで有るのに自前の分析方法を持っていないとか、社内でデータから自由自在加工してリアル体験者と同等に張り合える人を1人も持っていないというのが現状だろう。

データサイエンティストというのにもよくあうけど、よく現実の活動体験や研究もなくデータサイエンティストなんてわけのわからんネーミングをつかていることにも笑える。まあ、データを加工するというのであればデータプロセッサーとかのネーミングの方が正しいだろう。

とにかくデータは単なるデータなのでデータを扱った仕事をしているというのであれば、実際の改善や進め方を実際に使えるアクションプランに書き換えることができて実際にそれを実行できるぐらいでないとダメだ。リアルの業界を一つも体験していないとか体験していてもたった数年しかないとかというレベルでは、それはいくらやっていてもデータプロセッサーであろう。

まあ、AIもビッグデータも数年すれば過去のヒットキーワードでしたねということになるのが日本だからまたキーワード名だけ化粧直しして同じようなことが繰り返されるのだと思う。

残念なことだ。

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世の中の指標って結構気分が多くないか???

例えばこの商品は安いね!という話を聞くけどそれはどの商品と比べての話なのか、その比べ元はどの商品と比べての話かなんて突き詰めていくと「安いね!」ということが気分であることがわかる。

その他あげればきりがないけど「うまいね」「景気悪いね」「体調ええわ」「ええかんじやね」「先方気にいってたよね」「きれいね」「それ正しいよ」・・・・ほとんど気分だ。企業の昨年比でもそうだ。「昨年と比べて業績は好調で2%伸びました」2%が好調かどうか1.9%なら好調じゃないのか、、、これもそうだよな。

ということは、この気分レベルを分析することが実は結構大事じゃないかと思ったりするんである。

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流通の技術革新を見るにはウオルマートをよくウオッチィングしてると新しいのがわかる。

やっぱり世界一の会社だけあってあちこちで新実験をやっているよな。昔はデジタルサイネージの導入も早かったし、今や自動運転でのデリバリーとかもやってるし、教育ではタブレットによるシュミレーションゲームとかも導入している。まったく日本の流通とは次元が違うのかもしれない。

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トライアルなかなかすごい。リアルの分析をやってネットの分析とマージできれば、さらに強豪のデータもマージできれば結構ええとこいきそうな感じがするな。

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2001/31/news119.html

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最近聞かれたのが10年後は営業のあり方は?という質問。当然、従来型の営業は完全になくなりますという答えなんだけど。

流通系で多いのが卸売りの営業体制。これは今まではいろいろ変化したといってもマンパワーによるものが中心であった。それは何といっても相手(店とかレストランとか)もアナログ販売がメインだからだと言い切れる。しかしその先の消費者がネットで購入する割合が今後さらに増えて。。。となると話は全く変わってくる。10年後ならネット販売比率はどれくらいだろう?まあ自分的には最低でも60%、モノ・地域によっては90%もありかな、平均70%ぐらいというようなイメージを思っている。まあ、この比率はモノ中心的な見方なんで、コトを入れると実はもっと比率が増えるかもしれないと思う。

まあ、今よりネット比率が下がるなんて言う人はいないだろうから、少なくても上がるわけだが、ある程度のところまでいけば当然天を打ち、、、なんてことになるのだが10年もする前にそうなっているかもしれないと想定できる。

そうなると2つの潮流が出てくると思う。

一つは生産卸側が消費者の手元まで店の代行をするというケースだ。ネットでの品ぞろえ、販促、物流、決済だけではなく店への投資、システム導入、販促の支援から分析から人材支援までだ。売り手は専業で頑張らなくても多数の選択肢からチョイスした業態や販売方法を複数運用できるというわけだ。

一つは販売側が店同士さらに消費者とのコミュニティを作って、生産依頼を生産者おろして側に依頼してくというパターンだ。コミュニティではITを駆使して情報の活用で在庫の最適化やかぶらない販促や消費者とのコミュニケーションを図り、独自の物流や独自の資金の確保の手段を作るという方法だ。

まあ双方のいいとこを組み込んだハイブリッド版もできると思うけど、、、少なくても従来のマンパワー的な営業などの姿はない。もしかしたら従来の販売員の姿もないというようになるかもしれない。

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年明けからニュースを見ているとITの活用で企業の発展を進めていくという発言をしてるところが多かったんやけど、ということは今まではそれほど活用してなかったの?というような悠長なことでええんかいな。。

まだ結構な企業でもトップがこんなことを言ってるところがありますね。ITはどこでも誰でも導入は可能なんだけど、その後それ以上の差別化や運用で飛び出るにはどうするのかがここ数年の大きなテーマだったような気がするんだけど。。。。ちゃうんかな?

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最近笑えるのがこういうやり取り。「当社はビッグデータやAIで勝負してます。」「人材はどうされているのですか?」「若くて優秀な人材をどんどん集めています。」「ということは、ここの提案先の業界に関して実際の経験とかない人が多いということですね?」「・・・」「ということはここの取引先に即した使えるアクションプランとかの提案はできないということですか?」「・・・」なんてことが多い。

若くて優秀なんてのも必要だろうけど、ここの業界を実際にリアル体験してきてそれでいてデータが読めて、相手の業界の方々に通じる言葉で提案やコンサルできることが大事だ。大体最近のトレンドキーワードのビッグデータやAIとか言っている会社ほどこのことが全くわかってないことが多いので笑える。まあ提案を受け手側の企業的にはそんなトレンドキーワードをどんどん言ってくるところほど信用してはだめだろうね。50−60歳ぐらいのリアル業界経験者がしっかりいるようなところはまだマシだとは思うけどね。。。。

カテゴリー: ビッグデータ・統計

年明けだからなにか決意するということはないんだけど、今的にはビッグデータをさらに活用したことができないかちょっと没頭的に入り込んでやってみようかなと思う。

まあ、その前にAIとビッグデータ解析とはちょっと違うぜと思うんだけどね。なかなかそれがみんな理解してくれないんだけどそんなことはほっといて、周りに理解をしてくれるようにするよりはもっと何ができるか徹底的に追及できるような時間をとりたいもんだと思う。世の中にどの領域でもマーケティングが足りない。まあ、マーケティングの方法が旧来過ぎるし、経費がかかりすぎるし、時間もかかりすぎてタイムラグがありすぎだ。そんな結果なんて本当に役に立たない。マーケティングなんてちょっとやってだめなら、すぐ視点を変えてやりなおすどころか同時にあらゆる角度からやり直すぐらいのことをやらないと、何にも傾向分析せずにやっているところが多いんだよな。ちょい頑張ってみよう。

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最近面白いのは金融商品の評価。いろんな専門家やコメンテーターがプロの発言をしてるけど、それとは全く違ったレベルと次元で無責任にも評価してみようという試み。さて使えるかな?

どう判断したらいいんだろう。なんとなく雰囲気的にはわかりそうな気がするけどね。しかし、その結果は、べつにこれで分析しなくてもわかりそうな感じだけどね。

カテゴリー: AIビッグデータ・統計マーケティング手法流通研修/コンサル

最近よくビッグデータだのAIだのという話が飛んでるけど。ほとんどうわっつらだな。大昔から統計はあったのにそれがいま時代ほどもてはやされることもなかったし、それからお起き、く世の中が変わったこともなかった???まあ、今回のブームも数年経てば一時期のトレンドで終わるんだと思うな。

まあ、統計分析なんてソフトを使って加工することはそれほどわけはない。誰でもできる話だ。処理だからね。でもそこに至るまでどういったデータを取るのかという話になると、これは実務的なノウハウを必要とされる。まあ、これもある程度定型化すればなんとかなるかも知らんけど、、、それからさらにアクションプランに組み立てるとなると、統計の経験よりも実務の経験が遥かに必要になる。それからさらにそのアクションプランを実際に運営できるように支援するということになるとこれは統計力なんてどうでもよくて、実務ノウハウにその中身を分解して論理的に構築し進めていくようなことができないとだめだ。残念ながらこの全てのステップをクリアできているようなビッグデータ関係者はいない。まあ、今の風潮的にはまだまだそこまで行ってないのだろうが、まあ、それはまだ業界?が未成熟だということで、またブームが落ち着いて、更に数年s会にまた名称だけが変わったブームが来てなんていうことを数回繰り返すとちょっと進化するのだと思う。

少なくても統計分析と実務経験とコンサル経験が最低でもひつ王なことは確かで、まあ、若い人をそいうった専門職に育てようなんて寝ぼけたことを言っている人もいるけど、まだまだ時間がかかるということなんだろうな。と言いながら統計分析的なことを30年ほどやってきたけど、今まで何も進化したことはなかったけどという経験はあるんだけどな。

カテゴリー: AIシンクタンクネットビジネスモデルビッグデータ・統計マーケティング手法ライフスタイル企業流通金融・経済

消費税導入後の落ち込みがたいしたことないなんてどこかの会頭がいってるようだが、どんな神経してんだろ。

https://www.intage.co.jp/gallery/zouzei-kakekomi3/

何回も税金や物価が上がって、その度にみんな苦労してて、そのたびに打てる手が少なくなっている中で前回より落ち込み方がマシとかマシでないとか言ってる神経がようわからん。

普通に考えれば、毎回税金は上がり、そうでないと借金は返せんと言ってるが、本当にそうなんか?それは情報を垂れ流してる検証すらしてないマスコミや評論家が上有りの話をしてるだけではないのか!ネット系などのテクノロジーがドーンと発展していく中で、世の中の金の流れを同様にドーンと革新的に変えられないのか!なんてことをしないと、今までの延長線上の話なんて非常に怪しいと思う。

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計マーケティング手法

こういうのがどんどん登場してくると一般管理職は全部いらなくなるな。コスト管理以外にも営業管理や取引先管理や納品管理や歩留まり管理なんかもAI活用が出てくるだろうかね。

https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1911/21/news05.html#_ga=2.262678668.108268935.1574487502-1918663756.1574487502

カテゴリー: ECビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルフードマイニングマーケティング手法モバイルライフスタイル流通海外海外投資

ここら辺のおわらいは、リアルの分析だけしかできないこと。そんな消費者は単純ではない。ECが導入される前の考え方だ。 店舗の購買行動分析、データセクションが世界展開:日本経済新聞

店舗の購買行動分析、データセクションが世界展開:日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52202950V11C19A1000000/

カテゴリー: エコビッグデータ・統計ライフスタイル

エコ利権だからね。そのためにはあらゆる方法で地球温暖化で洗脳しないとダメだから。。。。まあこの手の話には本当に裏があるからね。信用してはダメだ。実際に自分でデータを確認しないと。

http://tanakanews.com/070220warming.htm

カテゴリー: コミュニティビッグデータ・統計マイニングマーケティング手法ライフスタイル

サイコグラフィックス・ジオグラフィックス・デモグラフィックスの3属性で分析。

なかなか相関性が見れたり見れなかったりして面白い。商品などの分析をするときに、こういった3種類の観点からのキーワードをつけて評価していくと今までどの商品企画担当者が考えていたものと全く違うマーケット分析が出てくる。それをかんたんにできるのが検索力ということだな。