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なぜデータマイニングは、興味をもたれないのか
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投稿日時: 2003-11-23 17:56
企業は、ＰＯＳデータをはじめとして、顧客の購買情報や、購買の発注等に関して、
莫大なデータをもっているはずなんですが、データマイニングにはあまり興味が ないような気がしますが、そんなもんなんでしょうか？ ある製造メーカのマーケティングの人は、新規のアンケートをやったほうが社内的に 受けがいいといっていたので疑問に思っています。顧客でもない人の新規のデータより も、実際に代金を支払った顧客の購買データの方が貴重で分析するにあたいするデータ だと思うのですが、そう思われていないのでしょうか？ | ||||
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投稿日時: 2003-11-23 18:31
一般的に言って、興味どころか既に実践しているのでは？
日経とかテレ東の情報を見る限り、コンビニや薬局の大手チェーンなどは購買履歴や 天気予報を活用し、クロスセリングを使用して陳列を変えたりしているようです。 Amazon.comのオンラインショップも、レコメンデーションシステムを使用してます。 CRMを実践して、個々の顧客を大事にしなければ企業はデフレ時代を生き残れないと思いますが? その製造メーカの方は、残念ながらお客様ではなく社内(自分の評価)を見ていますので、商売人として失格でしょう。大量生産大量消費時代ならともかく、いまどき新規アンケートやダイレクトメールなんてはやらないと思います。 | ||||
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投稿日時: 2003-11-23 19:07
なんというか、両極を取り上げてしまっているような気がするです。
コンビニは極めて先進的ですが、その一方でPOSを単なる「レジ」 としてしか利用していないのが普通な業界も多いと聞きます。 ていうか、そっちのほうが大部分である由。 個人的な印象としては、zanjibarさんが書かれているような、 「車輪の再発明」をやってしまってるところのほうが多いような... # たとえば、客としてちょっと入っただけの店でもたちどころに # 業務改善の方法を何点も指摘できそうなケースって # 多くありません？ | ||||
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投稿日時: 2003-11-24 02:05
ただ、気になるのは、データマイニングの基礎的な実践の本ってあんまりでていないような
気がします。 実際に、数十ギガバイトのデータがきたときに、どう分析していいのか？ということになると、 http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4495639315/ref=pd_bxgy_text_1/249-6636535-1204322 POS・顧客データの分析と活用 が役立つのですが、最近になって やっとでてきたという感じです。さらに、じゃあ、数十ギガのデータをどんなツールで 分析したらいいのというと、さらに困ります。やりたいことは複雑なことではなく、単純な 四則演算程度でいいのに、習得するのに難しいツールを使いしかも高価だったりすると、 やる気もうせてしまう担当者がほとんどでないでしょうか？ | ||||
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投稿日時: 2003-11-25 12:13
がると申します。
データマイニングへの個人的雑感を。 私は、やはりzanjibarさんがおっしゃるような現場を比較的多く見ています。逆にプリンスさんがおっしゃるような「(ある程度)きちんと使っている」現場は、現場としてはほとんど見ていないです。 で、そういう「なにもしていない」現場の人たちの意見を私なりに分析してみたことがあるのですが。 彼らの感覚では ・データが重要"らしい" という印象が多く見受けられます。この部分が非常に曲者で。 厳密には「データのマイニングによって導き出された傾向分析」が重要なのであって、データそのものは(極論からいえば)どうでもよいはずなのですが(この部分を少し噛み砕くと。データがなくても分析が出来る手法が万が一存在しうるなら、データは不要。現状では分析結果を導き出すためにデータが不可欠であるためにデータが必要なだけ)。 彼らは、とりあえず「データが重要」である、と考え。 データが重要なら、見慣れたデータよりも新しいデータのほうがより「よいだろう」とイメージして。 結果的に「新規のアンケートをやったほうが社内的に受けがいい」という、摩訶不思議な発想になっていくみたいです。 なんていうかこぉ「物事を深く考えない」、似非マーケティング屋さんに多いパターンのように思います。 しっかりしたマケ屋さんは分析手法その他、理論背景が少なくともしっかりしているのですが、パチもんの似非マケ屋さんは「とりあえず適当な単語とはったりと押しの強さ」で持ってきますので :-P あと、巨大なデータの分析ですが。 きちんとやりたいことが決まっていれば、あとはまともな技術屋に相談をすれば、データの抽出は比較的容易に可能です。 まぁ、この辺も「手持ちにまともな技術屋がいるか？」という点が重要になるので微妙ではあるのですが。 なんていうか「もう一歩」深く考察をすれば、ずいぶんと効率がよくなりそうな場面も多々見受けられるのですが。 なんとなくのイメージだけで突っ走る方も多いので(^^; | ||||
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投稿日時: 2003-11-25 18:01
ですよね。今後この事態が改善されるのでしょうか？ また、データマイニングするまでも なく現場は情報つかんでいることもあるので、多額の費用かけてマイニングするのは、 費用対高価が悪いと本能的に感じている現場もあったりします。 | ||||
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投稿日時: 2003-11-25 19:11
改善に関してですが、私はその辺は非常に悲観主義的です。 改善するためには「データを集めることではなく、分析結果を使うことが重要である」ことを認識しないといけないのですが。その辺の認識が出来ていないのが現状で、かつ認識できるようになるための「なにか」がとりあえず存在していないので。 このままであれば、現状維持から変化がおきるべき要因がどこにもないです。 …非常に憂うべき問題であるとは思うのですが。 マイニングの費用対効果については微妙ですねぇ。 現場感覚は重要なのですが、 ・他人への説明に説得力を持たない ・現場感覚の検証が出来ない(実は長期的には非常にミスっている感覚である、という可能性も考えられうる) 等の点から、マイニングは、個人的には非常に重要であると考えています。 | ||||
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投稿日時: 2003-11-26 11:20
るぱんです。
おはようございます。
個人的な感想に終始します。予め御了承願います。 私個人の感想もデータマイニングは 今の現状のまま使いこなすのは難しいと思います。 布教活動の様に何が正しいのか言う人が減ったからではないでしょうか？ ケースバイケースで答えが変わる・・・と言われることが多いのですが、 不変の真理は一つだけあると思います。 ただ、「気が付いていないだけ」という事だと思います。 データを分析するための「統計学」が発達して認知される事が最善ではないでしょうか？ 駆使してるのは統計学の初歩の初歩ですから。 データには見方というものが有り、 見方によって良くも取れるし、悪くも取れます。 その「良い加減」のポイントを探すのが非常に経験の要る事だと思います。 OLAPツールと言うとクロス集計だったり、ドリルダウンだったり、ABC分析だったり。 その思想本来が何を意味するかと言う事を認知してもらうのは無理でしょうね。 なんたって苦痛な「勉強」するところですから。 やってる事は結構単純な事だと思います。 データの抽出方法が確立していればエクセルでも可能だと思います。 ツールがあるけど使いこなせないというのは ビデオを持っているが予約できない父親・・・のような、 持っているだけで満足して使いこなそうとしない人が原因だと思います。 いかがでしょう？ | ||||
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