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？
