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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。