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。

カテゴリー: AIAR VR MRECIotコンテンツソフト・ソリューションネットハードビジネスモデルビッグデータ・統計

企業のベンチャー(IT以外も含めて)度なんてその会社のトップのトレンドへの突っ込み方を見ればわかるもんだ。

ネットだ。ECだ。電子決済だ。AIだ。ビッグデータだ。SNSだ。MRだ。。。。なんてトレンドが山ほど来ては消えていくが、そのどれもがずいぶん前からのトレンドを形を変え品を変えてきたものばかりだ。ビッグデータなんて早く言えば統計だ。統計なんて自分も30年以上やっている。どこがトレンドだ。単に名前が変わって新しいふりして出てますというだけじゃないか。トレンドも所詮こんなんばっかりなんだ。つまり、ある程度目安がついてから勉強しようとか導入してみようとかということを考えていると、そのトレンドの前の名前の時にどう進化したのかという流れを知らないままに使うことになる。そうすると前の名前からやってきた人のほうがはるかに経験値があるわけで、最近になって導入したところは最新だ!!といったところで以前の経験値を知らないので、まあ、簡単に言うと使いきれないで理解しきれないで次に移るみたいなことになるのではないかと思う。

トレンドなんて前のトレンドも今のトレンドも先のトレンドもどれもこれも不十分なもんである。それを自分とこなりで解釈していろいろトライして自分のものにしていくということをしなければ、まあ、身につかないこと山の如しとなるのである。

つまりビッグデータは30年以上の前から統計をじっくりやってきたところは今のビッグデータブームでも活用のすべはつかみやすい。最近になってビッグデータブームで飛びついたところは消化不十分のまま今後も行くだろう。当然使いこなすことは一部にとどまる。なんてことになるのではないかと思う。

これを覆す方法はトップ自ら管理者自ら新しいものに飛びついてそれを継続させることである。そうすれば若い層もついてくる。トップが自分のサイトも作れないようじゃ、PC向け・タブレット向け・スマホ向けのサイト作り運用のノウハウはわからんだろうと思う。自分で作るから自社のサイトはこうだという方針を出すことが可能になってくる。そうでないと他社のように作りましょう。外部の提案に任せましょうという。というようにどうでもいい個性のないものになる。

電子決済でもそうだ。トップ自ら財布をやめて電子決済だけで生活するとどういうことが必要かどういうことが必要でないのかが一気にわかる。

こういうことに積極的になれないところは何事にも乗り遅れる社風というようになっていくのだ。

カテゴリー: ECオムニチャネルビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルマーケティング手法流通

いまどきらしい結果だな。しかしインスタから直接はなかなか売れないんだな。。いったん情報として取って、買う時はまた別ルートで探すんだよ。。。都心ファッションビルもこりゃきついな。。。ファッションに関する調査~ファッションアイテムは「ショッピングモール」「インターネット通販」が主な購入場所に。ファッション情報は女性20代の6割以上が「SNS(Instagram)」から

https://insight.rakuten.co.jp/report/20190315/

カテゴリー: ビッグデータ・統計マーケティング手法

サンプルが少ないマーケティング結果は兎にも角にも信用できなんな。

よくマーケティング会社の方法を聞いているとアンケート方式とかグループインタビュー方式とかWEBアンケート方式とかの結果を持ってくるところがある。それが選択式でも自由アンケート方式でもあまり結果を今まで信用したことがない。なぜなら、まずサンプル数が圧倒的に少ないと言うケースがほとんどだからだ。

まあ全数調査をやりましょうと言うのはほとんどの場合難しいかも知らんけど、せめてトレンド分析とかなら数百万とか数億ぐらいの集計合計が欲しいもんだね。

カテゴリー: SEOSNSビジネスモデルビッグデータ・統計研修/コンサル

結構実績のあるコンサルタント(もちろんITコンサルを省いてね)でも、どっちが重要ですか?「営業力」か「SEO」。と言ってハッキリ「SEO」ということがわかる人が意外にいないのはどういうことだ?コンサルタントトップが自分でサイトを作ったり、ブログをアップしたり、SEO対策をやったりしてないから、今のネット時代のことはほとんど分からないというところがどれほど多いことか。大丈夫か???

流通でも営業でもサービスでもそこのコンサルタント会社に会う時にいつも「ところで、オタクのコンサル会社はトップ自身が、サイトを作ったり、ブログをアップしたり、SEO対策を行ったりしていますか?」と質問させている。まあ、有名どころでもほとんどの所ができない。幾らどんどん情報発信してますと言いながらもワードプレスのコンテンツアップ方法ができないようじゃ、全く話にならないのが今の時代だね。特に流通系や営業系や企画/マーケティング系でこれができないというのは致命傷だな。

トップが60すぎてるので、そういったことは若手にやらせてますとか、外部にふってますというのも、全くダメすね。

カテゴリー: AIAR VR MRIotカメラソフト・ソリューションビジネスモデルビッグデータ・統計モバイルライフスタイル

Google I/O 2019のストリーミングを見てこんなことを思うんだが妄想80%ぐらい??

今までの発想で行くと、長くこうだったからこれを発展させるには今のこれをさらに職人技ぐらいにするしかないなんてことを思ってきたケースが多いんだな。

長くこうだったでは、何のことかわからんので、これにスマホのカメラということを入れてみると、Googleの今回発表のスマホのことにトレースされて悔いると思う。

スマホはいろんな機能があるけど、その中で最近はカメラの進化を競い合うというレースである。最初は1眼、そのうち2眼、さらに345というように増やしたもん勝ちみたいな最近である。

確かに1眼よりは2-3ぐらいあった方がいいだろうということで、そういうのを最近多用してるけど、Googleはあくまでソフトウエアの進化でこれをブレイクスルーするという手に今回出てきた。そのかい?もあってiPhoneの半分ぐらいの価格設定で十分なものができるどころかそれよりも進化したものを提供できるという革新的な発表だったと思う。

ここで大事なことは、一つのアプローチとして従来型のメカニカルよりもAIなどを多用したソフトで、新たな価格ゾーンを作るという手法である。今までのスマホメーカーもファーウエイなどは3眼にもしたうえでAIで被写体にあった写真を撮れるようにするということにアプローチしているが、Googleのそれはさらにそこから写真を撮るということだけでなくどう新しい発想での使い方をするのかという提案をしていこうとしている。カメラの新境地という感じである。

我々の発想方法もよもすれば、従来型の延長でのことを考えがちである。しかしそれをどがえしして逆に課題をスルーする新たな方法や、課題をメリットに変える方法をプログラミング(ちょっと言葉古いけど。。。)の進化で一気に駆逐することができることを考える時代に来たのだということなんだろうと思う。

いやーいろいろ考えさせられる発表だった。

カテゴリー: AIビッグデータ・統計

システム屋と話をしてると、あんなデータの抽出ができますとか、AIとかに持っていけますよというんだけど、実際には全く使えないのが出来るばかりだな。

データ解析とか色々いうけどシステムを組むのはデータ解析のほんの一部だけの話で実際にはデータ解析後アクションプランに組めて実行してみて改善ができたというプロセス全体がデータ解析という行為なんだけど、全くそこらへんを無視して最初のシステムを組むこと自体に重きを置いているようではいつまでも、データ解析ということにはならない。システム屋に発注する方が思いっきりデータを読めないアクションプランにおとせないいうこと自体、何もわからずにはやりだから発注するという無謀な行為なんだし、開発する側もしってか知らずかわからんけどそのようなレベルで開発を受注すること自体も問題がある。

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計

AI業界?課題だらけだ

AIのプラットフォームやソリューションを提供しているところが、そもそも導入先の業界をそれほど理解していないので、その担保をデータサイエンティストがいますとか、導入実績がありますとかになるのだが、それはまだまだ導入先のリテラシーをアップさせて成果を出せるような要因にまで押し上げていない。

色々取材とかで見せてもらうと、最終的に物を購買するのは消費者だったり仕入れ業者だったりするのだが、その購買動機や購買決定要因をほとんど理解していないというのがまず大きな問題だと思う。

流通系のところなどを見ていると最近の購入決定要因は、ECでの状況やSNSや店頭のVMDや商品戦略や販促戦略や。。。。様々な要素がある。特にネット関連の影響が多い中で、社内データを色々マージしたところで、そこになるのは決定要因のベースとなる要因のほんの一部しか表していないデータをいくらマージしても今までよりはちょっとマシになるかも知らんけど、それ以上の成果は見込めないというようになるのではないだろうかね。AIとかいうのであれば、もっとそこらへんのボトルネックをブレークスルーしないと月額何十万も何百万も払う価値はないと思う。

AIはPOSの次の新しい呼び名ではないんだということをAIと言っている方の提供者側がもっと突き詰めないと一時期の流行語大賞で終わってしまうような気がする。すでにその傾向が多数見られるんだな。

カテゴリー: AIインバウンドオムニチャネルソフト・ソリューション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企業営業決済流通金融・経済

AIってどうなん?

AIの展示会などにいってみると、これってどこがAIなんだろうかという出店が多い。平たくいうと画像認識やテキストマイニングや多変量解析ということだ。

まあ、画像認識は別として、テキストマイングや多変量解析は大昔からあった。

統計という分野では自分でも30年以上やっている。それがいつの間にかAIなんていう言葉に置き換わって、営業関連や販売関連で導入していこぜというわけなんである。言葉が変わってもボトルネックのところは同じで、言葉が変わるたびに料金体系が上がる(笑)、といってもそのデータをどう分析するかということに関しては導入提案しているところも声だかにデータサイエンティスト(なかなかおしゃれな言葉に変わったけど)の人材がいないという。ということはなかなか人材がいないのにソリューションを導入してもそれで宝の持ち腐れということにならないの?????ということになる。完全に自己矛盾だ。

まあ流通に業向けのところに至っては、POS導入の時に散々いろいろやってそん結果システムの導入は進んだけどもそれでも経営不振に陥るところは非常に多い。ほぼ完全にPOSが入っている百貨店業界は今どうなっている?ちょっとインバウンドで儲かったところもあるけど、中国のようにインバウンドで爆買いされていたのはちょっと前でちょっと関税がかかったりすると一気に腰砕けというという状況にまた陥りかけている。POSの効果はどこにあるんだろうね。

つまりPOSでもAIでもディープラーニングでもビッグデータでも人工頭脳でも、まあそれを活かせるわかりやすく今までのスタッフに説明ができる一緒に改善ができる人材がいなければほとんど意味がないのにも関わらず、ちょっとしたなんとかブームはまたそのうちに違う言葉に変わって、また同じような失敗を繰り返すんだろうなと想定できそうなんだけど、みんなどう????

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流通

国際アパレルEXPO展(いろいろ関連展示会を同時に開催)に行ってきました。

アパレルやファッション関係というとちょっと縮小均衡業界の典型みたいなとこんだけど、そのほとんどは技術革新が行われにくいからだと個人的には思ている。

その中でAIを使ってネット上の写真データを解析して次のファッショントレンドを予測しようという仕組みを販売しているところがあった。一言でいうとやっとここまで来たなあという感慨深いものと同時にこの業界はそれほど単純な分析じゃなかなか予測できんぞという思いもあってなかなか興味深いものだった。AI分析は単純なものから相当複雑なものをわかりやすく見せるというところまで様々なものがあるが、まあ、まだ全く未成熟な分野で今後のごりごりデータをいじくり返してくれるような会社や分析できる人がいて、それをなおかつその業界の人たちに理解できるようにしていくというボトルネックだらけの環境をクリアしていくというハードルがながいものである。

長い分だけさらにいろんなアプローチがあるだけAI分析は熟成していくのだが、そのアプローチの方法や答えの見せ方が相当バラエティがあって淘汰されたりして進化してくのだと思う。早くこの出展者に様々な競合が生まれてこないかなと思う。そうすれば本当の革命が起こるのだが。

カテゴリー: ECネットビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルフードマーケティング手法モバイルライフスタイル企業流通

全国スーパーマーケット協会の「2019年スーパーマーケット白書」

研修とかに使うにはわかりやすい資料ばかり。ここ数年方向的には変わらんけど今年は消費税導入があるからね。影響は一年弱続くかもだ。

それにどんどん進化する浸透するスマホ活用でそのスピードがどこまで革新変化をもたらすかだな。EC、販促、決済、分析、、、あらゆるところでスマホの活用がもっと広がるからね。

http://www.super.or.jp/?p=10141

カテゴリー: ビジネスモデルビッグデータ・統計

景気が上がったり下がったりの時期のチャンス

景気が上がったり下がったりの動きが激しい。株とかは年末には大きく落ち込み年明けからでも挽回はなかなかできていない。その他さまざまな不安定要因がるし、関係ないと思ってた貿易摩擦もネガティブ要因として消費者の金の使い方にもマインドとして影響してきている。それと下期の消費税アップも全体的にはさまざまな補助を出すのでというような話もあるが、その恩恵を受けない業界はさらに下向きの圧力が高まるだろう。

変動幅のスピードが速くて幅が広い時ほど、実は我々にはチャンスがある。予測が一般的にはつきにくいほど予測できる手法もあるし、ビジネスモデルをさまざま組み合わせて裏読みすればいくらでも予想もしないビジネスモデルも作れるし、そのリソースも連携で集めるような環境がそろっている。ネットでもリアルでもその組み合わせでもなんとでも経験を積んでいるのでレディ状態だ。もちろんリスクもあるが限界点を超えれば転換するだけだから、スピード感さえあればそれほど怖さはない。

面白い時代になってきたんものだ。

カテゴリー: ビッグデータ・統計

もうあとちょっとで新年だ。

2018年はバタバタだったな。2019年はちょっと腰を構えてやらないとね。と通り一遍等なことを言ってみたんだけど。。。。。

データを使って様々ななマーケティングや仮説や予測をするということは非常にニーズがあった。まあ、今までのリアル型のマーケティングがからっきし母数が少ないことと、ネット系のことが絡めていないということがあって、完全に行き詰まっているような感じだ。その前にかかる時間と経費が我々のやっている手法と比べて数十倍も高いし、時間かかるしね。その中であらゆるデータをマージして分析する手法は、今までの既存の手法を完全に凌駕する結果を生み出す可能性があるので、結構クライアントは面白がってたというのが2018年だったね。まあ今までのマーケティング手法や指標はどれもこれも終わってるしな。月1回定期的に集めたデータをその翌月に発表したところで結果こうでした!!!ちゃんちゃんで終わってしまうので、あんまし意味がない。

2019年はこれをもうちょっとビジネス化することを進めたいですな。

カテゴリー: ビッグデータ・統計

翌年年末間近になるときかれるのが来年は頑張りましょう。いい年になりますかね??という質問。わかるかいなそんなこと。。

結構無責任に答えると、マーケティングやってるでしょう?と聞かれる。。。。

今年一年でも前半好景気で、よっしゃこれなら今年は明るいと言われてたのが、年末短期間でこんなけ株価がおってぼこぼこなのにどうなんだというが1年なんだよな。

全部の業界が同時に上がることも下がることもないだろうが、ある程度相関性はあるとしてもこんなけ変化が激しいと、予測なんってまったく無理だよね。株価なんかは基本高速取引だろうし、SNSの情報配信もシステムだろうし、、、、なんてことを考えると今までのようなスピード感と説明要因だけでは予測できないことが多くなってると思う。だからビッグデータ分析が重要視されているのかも知らんけど。。。。

まあまた時間が余れば来年の予測でもやってみるか、完全にソースはネット上だけのソースで。。。

カテゴリー: ビッグデータ・統計

ビッグデータ解析というけど、こむつかしい分析をしてるところがおおいけどそんなもんじゃなかなか活用には程遠い。

ビッグデータ解析とか統計解析というとそれは必要だと言いながらその担当者からのレポーティングがこむつかしいとかで、その後のアクションプランがわからんということが本当に多い。

こういう要因があるので今後はこういう方向になります。なんてマクロの話をされたところでどっかの省庁の統計データじゃないだろうし、そんなもん企業では使いものにならない。そんなことより、今扱っている商品は競合と比べてどうなんかをビッグデータ解析でぼこぼこ出して、今からの競合対策を考えたほうがいくらか役に立つ。要は身近な分析ですぐにアクションプランにつなげられるかがビッグデータ解析の必須条件だ。ということは統計屋とかデータマイニング屋はその業界の言葉でしゃべられへんからあかんということだね。

カテゴリー: オムニチャネルビッグデータ・統計マーケティング手法モバイル研修/コンサル

コンサルタント業界の今後なんてそら恐ろしいこと考えてみた。。。自分その中の渦中にいるような感じなんだけど

世の中AIが大きな話題で、意外にノウハウ業の方々がこの手の潮流に飲み込まれるという話をよく聞くが多分その通りだろう。しかしその前にもっと現実起こっている潮流がある。それはリアルとネットのあらゆる業界に起こっている融合だ。

昔型なら、営業関連のコンサルとか経営コンサルとかある程度の分野でのコンサルでも成り立ってたとおもうが、この世の中スマホファースト、コミュニティファースト、、、何とかファーストということになっている。そのうえで営業コンサルも経営コンサルも行うことになると、そのコンサルがリアルもネットも何とかファーストも十分熟知しさらに今までのノウハウも当然熟知し融合した中でコンサルをすることが最低条件になる。

ベテランほど新しいノウハウの蓄積スピードは遅い。独特のノウハウを持っているところほど同レベルのノウハウを作り出すことはむつかしい。。。がAIぐらいではなかなか追いつけないその融合したノウハウをもたなければ確実にまだアドバンテージは維持できる。例えば流通ではオムニチャネル化がよく言われているが、こんなレベルの話はすでにベーシックの話だ。そのうえでどういった次のノウハウを作り出すかそれを実践で軌道に乗せることが可能かがここんところの流通コンサルのテーマだろう。自分ところはビッグデータ解析によるマーケティングを組み合わせている。まあビッグデータ解析といっても昔の言葉におきかえればまあ統計分析ということなんだが。。。。。。。

カテゴリー: ビッグデータ・統計マイニングマーケティング手法研修/コンサル

マイニングというお仕事

数字を中心に扱うデータマイニングとテキストを扱うテキストマイニングをやっているが、どちらも分析は数字をベースにやっているので、そこには余り感情とかが入ってない時が多い。もちろん最初の段階ではいろいろ狙いや主旨を考えていろいろやるんだが、いったんソフトで分析をした結果が出てくるとそこからはなんかサイボーグのような感じでぼこぼこ分析を深めていくということになってしまう。で、その最後はその結果を見てクライアントなどに説明するんだけど、そこはまた右脳全開で説明するということになる。よくよく考えると右脳も左脳もうごかすので、自分的には老化防止には十分役に立っているという現状である。

カテゴリー: ネットビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルフードマーケティング手法モバイル

ネット系の仕事もそろそろ様変わり

よくネット系の仕事を依頼されるが、最近は相当傾向が変わってきた。

 

ちょっと前まではサイトの制作依頼、よくあるのがオウンドメディアを作りたいという話。まとめサイトを作って欲しいというのも結構あったな。さらにSNSの運用をやって欲しい。まあフォロワーを増やすということだと思う。前々からあるSEO対策をやって欲しいというのも結構あった。最近ではインバウンド対策で海外での配信を増やして欲しいというのもよくある。

 

まあどれもそれで効果がどうなのと言われるとそれほどでもない。フォロワーが増えても山ほどサイトの流入が増えるわけではないし、増えてもそれが売りげに結びつくことはなかなか難しい。特に一時期流行った(今となっては完全に死語になった)インスタ映えなんてそれでどうフォロワーが増えてもイーコマースの売り上げが伸びるわけではなく、ふつうに経費奮発してリスティングをやったほうがいいと、我々からも勧めるほどだ。

 

まあ、以上の仕事はほぼ仕事としての価値はなくなったと言ってもいいのかもしれない。時代は変わるのである。

 

今多くなりつつあってこれからもやる意味があるのはネットを使ったマーケティングだろう。結構データを見ていると様々なことがわかる。これは結構面白い。リアルデータとリンクをすると今までの分析とは全く違った結果が出てくる。

 

オムニチャネルのコンサルも多くなってきた。実態として何をするのか見えていないんだろう。流通関連を現場も含めて理解している人がいないということも大きい。従来の流通のコンサルもそれほどデータ解析が得意でもなく、さらにはネットよりの実務経験がないということが大きい。

 

まこれからもどんどん変わっていくことになる。

カテゴリー: ビジネスモデルビッグデータ・統計

データに埋もれがちな時代のマーケティング

よく市場調査をしなくてもワクワクするようなマーケティングをやればいいとか、なんとか受けするマーケティングをやってますと言いながらSNSもサイトもアクセス数が少ないとか、データ分析をしてますと言いながら母数が数万程度だったりとか、SNS時代のマーケティングはこれですと言いながら自分ところのフォロワーが数万しかいないとか。。。。。

 

世の中には色々面白い話が飛んでいる。どれも少し早くに立つのか知らんけど先の事例はどれもこれもあまりにも背景が弱いということだろう。

 

世の中情報だらけだということなんだろうけど、よく見てみるとそれほどでもない。よく統計分析をさせられるけどちょっとした分析なら母数は数億程度だし、それが百倍になってもデータ解析の結果から様々な推論は可能だ。

 

感覚で多い少ないといっても実際には簡単にデータを収集し、分析できる手法はあるわけだし、数億以上のデータでも数百億のデータでもペラ1枚のグラフにすることは可能なわけで、そこにはデータが多すぎてという話はほとんど関係がない。逆に多い方が面白い分析をすることも可能かもしれない。

 

つまりその状態でデータに埋もれるというのはほとんど感覚的にいってるだけでそういうことを言っている人は実際にデータ分析をしたことがないのではないかと思う。

 

まだまだこれから母数が圧倒的に増える可能性がある中で、いまの段階で埋れてしまったなんて寝ぼけないで、しっかり逆にデータをキャッチアップしていく方法をとるべきだろうと思う。それを分析した上で、でもこっちという答えであれば、その方向がデータ解析の結果からどれくらい話していくのかを理解して動くというのが最も論理的な決断だろう。

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計

データ分析という仕事

データ分析のニーズが最近高まっているというように世の中なんだが、データ分析の仕事を大半の人が誤解しているように思う。

 

大量のデータを、ざまざまなソリューションを使って加工するのは実はデータの分析ではない。これは加工だ。分析は加工が終わった時点から始まる。つまり実際にその分析結果を使う現場が理解出来て実際にどう変えていくべきなのかをコンサルあるいは伴走型で支援できる環境がなければデータ分析ではない。

 

しかしほとんどのところが、今までの現場は現場、分析する人は何処かの部隊みたいに切り分けて考えているというようなんだが、それではその企業は多分加工は出来ても分析をして活用することはできないと思ったほうがいいだろう。

 

ということはその業界の現場を経験した上で、尚且つデータ加工されたものを現場で活用できるように持っていくことができる人材が必要だし、育成できなければ意味がないのだよな。

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・アパレルフードマーケティング手法流通海外金融・経済

ブラックフライデーやサイバーマンデーなどホリデーシーズンのオンライン通販市場の動向をAdobeが発表 – GIGAZINE

ブラックフライデーやサイバーマンデーなどホリデーシーズンのオンライン通販市場の動向をAdobeが発表 – GIGAZINE
— 読み進める gigazine.net/news/20181126-adobe-digital-insights-2018-holiday-predictions/

わかりやすいデータですね。こういうのが日本でもエリア別でも出ればいいのにな。。。。。リアルの売り上げのデータはこういうのが出ないからヤマカン経営になる。だからサイバーに負けるのだと思うね。

カテゴリー: AIAR VR MRソフト・ソリューションビジネスモデルビッグデータ・統計

テクノロジーの活かし方

いつまでも昔の方法をいいんだと頑張ったところで現場にずーっと張り付いていることも難しいし、現場にいたからといってどこまで原因分析ができたかというとだいたい感覚的な適当な言葉しかわからんし、そういったことじゃ具体的な対応策もそれなりにしかならないし。。。ということで、誰でもどこでも今後はビッグデータやAIやMRなんかを使うしかないわけで、まあそれが現場というように考えないと先に進まない。ということは今のビッグデータやAIやMRをも現場といってしまう時に仮想ってどんな技術ビジネスモデルなんだろうね。ちょっとワクワクするわけである。誰か教えてくれ。。。。。。

カテゴリー: PC・Macビッグデータ・統計

いやいやおっしゃるとおりです。自分も文系やしね。いや、文系のほうが得かもね

AIは「単なる関数」、数学は「言語の一つ」、「文系出身」でも問題ない――Pythonで高校数学の範囲から学び始めよう
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1810/10/news009.html

カテゴリー: AIソフト・ソリューションネットビジネスモデルビッグデータ・統計企業流通研修/コンサル金融・経済

これからの流通の課題は。。。やっぱりビジネスアーキテクト

まあ、流通の課題というと昔はリアル店舗の改革みたいな話がほとんどだったけど、いまどきはほとんどのケースが小売系ならECや卸系ならB2BECとネットを使ったリテイルサポートみたいな話が中心だ。

いくらリアル店舗が赤字を減らしながら店舗整理や商品整理をしても、ある程度減ればまた赤字が出てくるみたいなおっかけっこを経験していくと、自社力でちっとも伸びないECを思い切って外部に委託するぐらいしか方法はないというケースも少なくない。

小売系ならリアル店舗でいくら販売や販促やVMDをやったところで、すでにお客のほうがネットで口コミなども在庫なども確認しながらくる世の中に昔ながらの方法が効果あるわけもなく、そんなことやってるよりあらゆる電子決済に対応したり、口コミの評価を店頭ポップに対応したりのほうがまだいいかもしれないという時代だ。

ま、これが理解できないような経営者やマネジメント層は早急にわかるアドバイザーを雇うなりしないと、来年の消費税アップ後、オリンピック時のインバウンドさらに本番の時代にまったく空振りし尽くすということになることは必然だ。

次に大事なことはAIは程遠かってもデータをしっかり統計分析できる人材をどれほど囲えるかだ。ビッグデータといったところでそこから使える情報を引っ張るにはボタン一つでできるわけでもなく、プログラムを組むということも最初は全く追いつかないと思う。そうなると人力でも統計分析などでビジネスアーキテクトできる人材はいるかどうかが今後の勝負の分かれ目になる。そこら辺の口だけのコンサルタントでは程遠いということだけは確かだ。

カテゴリー: ビッグデータ・統計未分類

中国社会で活用が進む信用スコアは日本社会でも普及するのか? | ZUU online

中国の「Alibaba」や「Tencent」で展開が進んでいる信用スコア。特にAlibabaが展開する「芝麻信用」は、中国社会で大きな存在感を示しつつある。中国での成功をきっかけに、信用スコアが世界で普及する可能性も考えられる。
— 読み進める zuuonline.com/archives/183738

これはどの分野でも出てくるんだろう。評価も判断もこれをベースになってくる日は近い。

カテゴリー: アートアート投資ビッグデータ・統計

ニューヨークの画廊リスト。。。向こうのユダヤ系は絵画の価値を上げる素晴らしくうまいビジネスモデルを持ってますね。

https://www.airbnb.jp/things-to-do/new-york/arts-culture/art-gallery

https://www.tripadvisor.jp/Attractions-g60763-Activities-c49-t1-zfn29504-New_York_City_New_York.html

https://www.google.co.jp/amp/s/www.elle.com/jp/culture/gmp238371/cfe-galleries-to-go17-0817/

 

自分たちの中で価値を上げていく仕組みを持ってるので、どんどん絵画の価値が上がっていくと同時に儲かる仕組みなんでしょうね。

カテゴリー: PC・Macハードビッグデータ・統計

こういうのが本当のプロ向けなんだろうな。

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1138838.html

 

なんていってもメモリーが128まで行けるのがすごい。ビッグデータとか分析するときにいるもんな。CPUもHなのがいいね。Uとかじゃ全く歯が立たないからね。

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計

よく言われていることだけど、まとめ読んでみると何回も考えさせられることばかりだ。コンサルタントなんて一気になくなりそうな勢い。

https://www.msn.com/ja-jp/news/money/5年後%ef%bd%a2高学歴大量失業時代%ef%bd%a3がやってくる%ef%bc%9f-aiの進化はそら恐ろしい速度で進んでいる/ar-BBM8TrQ?ocid=spartandhp#page=2

 

プログラムをかけるか読めるかしないとだめなことは、前々から言われていたが、しっかりいまからでも学ぶ必要があるね。簡単ところから。

カテゴリー: ビッグデータ・統計

データを理詰めで分析はできないどこまで経験と感性を入れるかだな。。。

デカいデータを分析していると、さまざまなソフトを使って様々な形にアウトプットができる。まあ、そういったアウトプットを並べてみていろいろ語るのはいいんだが、本質的必要なのは、そこから何ができるかだ。それも今まで見つからなかったことを見つけられなかった方法でという感じだ。

 

だから最後の読みのところは、経験と感性一つと言わざるを得ない。グラフ見てもたとえば現場を知らない分析者には単なる相関性だけだったりする。しかしその相関性からこういった推理がたつのではというところは経験や感性がいる。それがないと相手に伝えるときの臨場感がまったく違う。具体的なアクションプランもたてられないだろう。マクロ的な分析ならいざ知らず、実践で役に立つ分析となるとどこまで現場に近づけるか、どこまで現場の言葉をつかえるかに尽きる。そういった意味ではビッグデータを分析する人には現場で数年間ぐらい実戦を経験しないと、ソフトを操るだけの分析屋になってしまう。単なる作業だよな。これだと。

カテゴリー: PC・MacSEOSNSネットビッグデータ・統計

とんでもないシステム担当者がサイトやSNSの担当になると、わけのわからん方向に行ってしまって、ハイ終わり。

サイトへの訪問でSNSからの流入を重視しているところがあるけど、それって本当に意味があるのか???

 

だってサイトにあまり行きたくないからSNSで情報とるんでしょ? 下手に短縮URLとか押すととんでもないことになるかもわからんという危機感なんかもあるんで、間違っても普通短縮押さないよね。それに販促の手先に乗って簡単に#タグなんて押さないよね。今どきは。。。。だからSNSからの流入なんてSNSからの直流入なんかじゃなくって、他の経路なんだよね。。

 

最近様々な営業関連のミーティングでサイトやSNSの担当者が登場してきて一定の役割を果たしだしていることは大変いいことなんだけど。そこで上記のような頓珍漢なことを言い出すと、あらぬ方向に行ってしまう光景を最近よく見る。まあ、今までの営業の管理者がネットについてそれほど詳しくないから、言われてみたらそうですかというところが大問題でもあるのだが。。。。

 

まあこういう場に居合わせると、まず「ほんならSNSの担当者であるあなたは例えば自分のSNSのフォロワーとかどれくらいなんですか? いやーそれほどやってないというのならブログの年間の訪問者人数でもいいんですけど。。」という質問を最初にしてみたりするんだよね。。。。時たまSNSのフォロワーは5万ですとかいたりすると、逆にこっちは黙っちゃうんだけど(笑)・・・・。

カテゴリー: 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

レジの年齢キーは廃止、ファミマ流「引き算」:日経ビジネスオンライン

https://business.nikkeibp.co.jp/atcl/opinion/15/221102/062000478/

まあ、今時年齢別でマーケティングやること事態が大昔の手法で全く意味ないしね。今のマーケティングはデータから導き出していくんが普通で、コンセプトで頭でこんなんと考えても外れるのが普通なんでほとんど意味がないし、たまにアンケート分析なんかもやるけど、数割りぐらいの誤差を含んだ結果しかでないんで、これもほとんど儀式化してしまってるな。

カテゴリー: AIシェアリングソフト・ソリューションビジネスモデルビッグデータ・統計

シェアリングエコノミーというが会社自体が典型的なシェアリングエコノミーかもしれない。

会社で個人でやっている場合は別として、いろんなセクションが協力しあって仕事やプロジェクトをやっているのであれば、それってシェアリングエコノミーちゃうの?とその手のコンサルタントに質問すると、「まあ。まあ。まあ。」という返事が返ってくるんだけど、言葉の表紙だけを変えただけの概念が多い中で、言葉遊びとしても仕方がないんだが、、、。

 

最近気になっているのが「昔統計、今ビッグデータ」「昔ブログ+SNS、今オウンドメディア」「昔人のもんは自分のもん(ちょっとニュアンス違うかな)、今シェアリングエコノミー」「昔機械で計算しまくり(これもちょっとニュアンス違うか)、今人工知能」「昔分散コンピューター(あまりにもレベル違うけどね)、今ブロックチェーン」なんてのはどうなん????

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルライフスタイルロボット事業投資企業流通趣味

今の企業にとってはAIとか言う前にハンドメイドで統計を使ったディープ分析をやらないと。。。。

世の中の企業で分析しをていないところはないと思う。しかしそれがエクセルの表にしました。グラフにしました。ピボットかけて集計しましたというのが分析家というとそんなものは全く分析ではない。ちょっと見やすくしましたでしかない。

 

ちょっと見やすくしたレベルで経営判断も可能な部分も多数あるだろうが、それ以上に普通にみているデータからではわからなかった分析からあたらな可能性を発見できなければ、後追いの注文型の判断しか出できないだろう。数字はあくまで結果だから先のことは見えないよねというような愚問はさておき、やっぱり最後は気持ち的にできるかどうかだよねなんて言うリスクを無視した無責任な判断も別にして、しっかりデータアナリストが社内であらゆる数値から経験数十年の経験者も見えなかったような推論をデータで出すということをしないとだめだ。小の企業が大に勝てる可能性はこの部分だと思う。熱意がありますのは誰でもどこでもあるし、やれるまでトライし続けますもどこでもある。

 

分析の手法は山ほどある。まあ、手法をそれを使うのかというのは数回のトライ&エラーでも可能だが、そのデータを選択するのかしないのかその場合の有意性はその程度なのか、その一次結果からさらにどこまで推論を深めてさらに2次分析を行うのか、さらに。。。以上の繰り返しをどこまで深めるのかが必要だ。これは全分野で必要だ。。。。なんていってもそのうちにAIがさまざまな形で入り込んできて、分析プロセスを理解しないままに方向性が出てそのうちロボット以上に人間がロボットみたいなことになったりしたときは知らんよ。。。。

カテゴリー: ビッグデータ・統計

訪日外国人旅行者 (インバウンド )の動向

http://www.smbc.co.jp/hojin/report/investigationlecture/resources/pdf/3_00_CRSDReport061.pdf

いつもよーくまとまっているのでお世話になるのがこの手の報告書。なるほどフィーバー状態ということですね。たしかに銀座とか行ってもすごいもん。。。。。。

2018年5月 株式会社 三井住友銀行 コーポレート・アドバイザリー本部 企業調査部

 

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計

ビッグデータに関する理解度は全くといってもいいほど

流通でもホールセールでも社内外のデータは山ほどある。その活かし方はほとんど前々から進んでいない。ピボットでグラフを作ったりというレベルがほとんどと言っても過言ではない。これである程度の傾向は見えるかもしれないが、ここからスタートしてどう言った要因がこの傾向を関係させているのかを突き詰めているところはほとんどない。あってもせいぜい管理者が「なぜだ???」と言っている言葉のレベルでほとんど意味はない遊びであろう。

 

というこの時勢の中にAIだのビッグデータだのという言葉が流行語で登場して、ちやほやされてくるようになってきた。データサイエンティストという言葉も出てきている。AIは確かに最近だが、ビッグデータなんてことは大昔から統計を使って分析をしているメンバーには当たり前のことで、データサイエンティストというのもちょっと言葉が変わったぐらいで、簡単に言うと数字オタク?変人?と言われていた分析オタクや統計オタクのことである(笑)。

 

さらにAIもこの手のビッグデータを統計解析するのを同時に山ほどやってわかりやすく提示すればAIと同じであって、さらに分析方法がブラックボックス化してAIと言って済ましてしまうことの方が将来的には怖いと思う。

 

でもこの言葉の流行は非常にありがたいことで、統計解析をしていますというと話を聞いてくれることが多くなったのは、ちょっと何十年もやってきてないことである。まあ、そこから本当にどう活用できるのかを実際にトライエラーやってその企業ごとの手法を生み出すぐらいのことをやってもらえればいいのだが、現状はまだまだ入口近くということのようだ。

 

もうちょいまたなあかんということなんだろうと思うけどね。

カテゴリー: PC・MacSNSソフト・ソリューションネットビジネスモデルビッグデータ・統計モバイルライフスタイル

データコンステレーション

一見類似性のないデータや無意味に見える現象を見せて、論者がそれらを結びつけてコンステレーション(星座)を作らせることを、データコンステレーションと言う。

この時代のリアルの現象、サイトの情報、SNSの情報など、一見繋がってないように見えて実は用意周到につながることを想定して、情報配信をすることがこれからふえてくるとおもう。実際にそういったことを想定して情報を拡散したりしているところもあると思うが、従来のステルスマーケティングとは全くレベルの違う手法だと思う。

カテゴリー: ビッグデータ・統計ファッション・アパレル

縮小均衡のファッション業界を救うのはIT+ビッグデータだ。

まあ、いろんなところでファッション業界は今や縮小均衡の典型みたいに言われている。事実そうなんだろうが、どこにやられているのかというと、ネット・SNSの浸透でファッションにまでお金を出すことがなくなってきたのや、ECの浸透でリアル店舗が一気にその存在意義を問われだした、ほかの業界では革新的なベンチャーが登場しているのだが、この業界にはそういうことがなかなかむつかしいということになるんだろうと思う。

 

まあ、それは今後もどんどん進んでいくとして、この閉塞感のあるファッション業界をどう盛り上げるのかというと、まあ、答えはとことんIT化してビッグデータをこねくり回そうということになるのだと思う。

 

なぜ、縮小近郊になっても解決できなったのかの問題の原因は、やはり売り上げの予測が立てにくくその結果売れない在庫がいつも相当量出来るということなんだろうと思う。その根本原因は、日ごろから予測しようと流通工学みたいなものを創らなかったことや、直接情報をつかめるユーザーデータの分析方法がわからなかったということなんだと思う。いくら社内データやPOSデータを分析しても、買い上げ率が悪い中でもともとの精度が悪いということに尽きるのだと思う。

 

さらに、販促方法が今や撃滅種の雑誌やマスコミを使ってなんでそれが今の顧客層に全く届いていないということも大きな原因だろう。とにかく社内外のトップ人の頭の中が今までの経験値に甘えていたということなのだ。

 

で、IT化とビッグデータ活用の登場なんだが、ビッグデータはまず手始めに最も簡単な検索データの分析からでも大きな進歩が可能だと思う。ファッションブランドだとして、自社のブランドの競合やその1レベル上や下のブランドの検索傾向を分析し、販売拠点の商業施設全体の検索傾向を分析し、さらに社内のデータを分析し、マージすることで多変量解析ができると思う。これだけでも今までベテランでも全く分からなかったことが山ほど発見できるだろうし、最初にどういった対策を打つことができるのかという案も山ほど出すことができると思う。まあ、今までの右脳系の人がいくら集まっても全く無理かもしれないが、データマイニングが得意な人材をそろえばそこら辺のマーケッターやコンサルよりも相当精度の高いことができると思う。

 

今までは何か声のでかい人やトップ人がその何の根拠もない意見で決めていた傾向やどうでもいい分析をやっているようなコンサルやマーケッターの声を一切聞く必要もなく全く排除し、100%データで分析した方が少なくても今よりはレベルの違う商品政策も売り場運用政策も販促なども可能だと思う。しかも費用対効果は劇的に変わるということでだ。

 

なんてことはどうだろうかね????無理か????