グーグルによるファッショントレンド予測
グーグルは膨大な検索データ、地理データから、2015年春のファッショントレンド(米国)の勝者・敗者を発表しました。
<伸びているファッション>
・チュールスカート:チュール素材のスカート。張りと透明感。ミニ、ミディ、ロング丈まで
・ジョガーパンツ:乗馬パンツの意味だが、今シーズンは、スウェット素材で
太股に余裕を持たせ、膝から下をフィットさせたシルエット など
<衰退しているファッション>
・スキニージーンズ:ぴったりした細めのジーンズ
・ノームコアファッション:究極の普通服(急に伸びて、急に落ちた) など
ビッグデータから次のヒット商品は、開発できるか?
答えはYesであり、Noです。
データ分析の目的は、4つあります。
1)何が起きたのか?(現状把握)
2)次に、何が起きるのか?(予測)
3)なぜ、それが起きたのか?あるいは、なぜそれが次に起きるのか?(因果関係の洞察)
4)そして我々は、次に何をすべきか?(アイデア開発)
いま注目を集めているビッグデータの分析に不十分なのは、3と4です。
1と2はサイエンスですが、3と4はアートの要素が強い。
人の直感や創造性が十分に引き出されるプロセスが無ければ、上手くいかない分析です。
グーグルが発表したレポートでは、1と2について示唆に富んだ分析が行われています。
これに3と4が加われば、次のヒット商品やプロモーション開発の可能性が大きく広がります。
そこで今回は、消費者のネット上での膨大な行動事実データを起点にインサイトを見い出し、アイデア開発に結び付けていく、デコムの「データサイエンス&アート」をご紹介します。
この1~4を一連でご提供します。
活用シーン
・新商品のコンセプト開発
・広告、プロモーションのアイデア開発
分析できるデータ
◎消費者のネット上での膨大な行動事実データ
・Web検索行動
~何と言うワードで検索したか?
~何と何のワードの組み合わせて検索したか?
・Webサイト訪問行動
~どこのWebサイトを見たか?
・ネットショッピングでの購買行動
~いつ、何を買ったか?
・ブログにどんな書き込みをしているか?
以上は、改めて取得しなくても自動的に蓄積されているデータです。
また、シングルソースのデータですから、上記の全てのデータを個人(=ID)を特定して分析が可能です。
属性情報は、性別、年齢、居住地が取得済みです。
◎Webサーベイで、追加的にアンケート調査を実施できる
~結果は、個人(=ID)にひもづけて分析が可能
2つの分析アプローチ
1)時系列の変化を捉えて深掘りする
~例えば、あるカテゴリーに関する検索ワードの変化を分析
2)セグメントごとの違いを捉えて深掘りする
~例えば、団塊世代と団塊ジュニアの共通点や違いを分析
オポチュニティを感じる事象の深堀り
・デコムのインサイトリサーチ手法を活用して、インサイトを発見する
・ソーシャルメディア分析、Web文章完成法、ビジュアル刺激法、行動観察など
アウトプット(標準的な例)
○事象リスト
・オポチュニティを感じる事象の一覧
・消費者のネット上での膨大な行動事実データに基づく
○個別インサイトシート
・事象に潜むニーズを分析したもの
・「シーン」「源泉要因」「ベネフィット」「生活背景」を構造化して1ページにレイアウトしたシート
・このシートを数十枚アウトプットする
○インサイトマップ
・多数の事象に潜むニーズ(=個別インサイトシート)を2軸で整理したマップ
・一枚絵で全体を俯瞰して見られる
さあ、あなたもビッグデータを活用して、いい商品、いい広告プロモーションのアイデアを創り出しませんか?