利用大數據開展「新經濟」
◆大數據技術帶來的「新事業」
關於事業上的4種大數據活用模式，再更進一步來看看事例吧。
首先，是有關「新創事業」與大數據的關係。如同已經說過的，從以前就存在的數據事業近年來產生重大變化的理由，就是因為數據處理和分析技術的急速進步。因此，將文本數據、擁有圖像和位置資訊等豐富資訊量的定性數據或是公開數據加以活用的「大數據事業」應運而生。
還有，不只是提供數據，也提供獨家分析的報告或分析工具與應用軟體等，其事業形態也相當多樣化。
舉例來說，廣告代理商OPT公司開發出持有超過10萬使用者的存取記錄數據（access log data），能加以分析和提供數據的使用者行動數據解析平台「C-Finder」，並展開協助企業的行銷活用的事業。
利用這個平台就能詳細掌握消費者的行動，因此可以知道自家公司掌握不到的競爭網站的流入狀況以及消費者真正的需求，也能分析離開自家公司網站後的行動。這樣的事業，正是透過大數據技術所帶來的事業。
此外，經營電視節目、電視廣告數據的調查、分析與投送事業的M Data公司，則是製作並銷售一種名為TV Metadata的獨家數據。
所謂的TV Metadata，就是由總人數達100名的工作人員，針對在東京、名古屋、大阪地區各電視公司播放的電視節目和廣告，記錄下「哪一家公司的哪個節目在何時、在哪個主題中，針對哪個企業的哪種商品，以何種形式播放多少時間」的數據。
最近也有許多因為在電視上曝光後，使知名度和銷售額呈現爆發性成長的事例，因此這個調查電視與知名度和銷售額的因果關係，得到的有效數據也相當受到注目。
另外．也有取得數據後，再附加上新的數據，而衍生出如字面所言的「附加價值」的事業。解析並提供擁有位置情報的社群媒體數據的Nightley公司，販售的就是從SNS的資訊中推測實際的人群行動或流向，能夠依地區、位置活用於行銷或風險管理的數據。
還有，從包含在這個數據裡的各種資訊中，也可以推測性別、居住的區域、上班上學的區域，因此可望能更詳細地實現鎖定顧客層的區域行銷。
在美國，不動產業者所創造的新事業，則是整合分析公開數據（註），估算出不動產價值或買賣價格的服務。
舉例來說，經營美國最大的不動產仲介、查定事業的Metropolitan Regional Information Systems公司，運用不動產價格、建築物或土地的照片、不動產業者的解說等資訊，附加整合了行政數據、氣候數據和交通情報等各種公開數據，以收費方式提供不動產評估報告和分析工具。
（註）公開數據（open data）：無著作權或專利限制，能夠以再度刊登利用的形式取得的資料。在日本，多半是指公家單位或地方自治團體公開的資料。
◆活用既有數據所帶來的新創事業
透過大數據的技術，從既有的事業中取得並儲存大量的數據變得容易，使用自家公司內儲存的資料創造出新事業的企業也跟著增加。具體而言，有以下的兩種模式。
(1) 把個人資料等匿名化，在顧及隱私權的狀態下，提供從既有事業中取得的數據。
(2) 將從既有事業中取得的數據，以工具或應用軟體的形式提供，讓數據更容易活用在行銷上。
關於第1項，重點就是「已經持有可以提供的數據」。例如，像口碑評論網站、集點卡或信用卡公司、市場調查、小商店等等的業種。
無論何者都擁有龐大的顧客群，由於擁有這些顧客的行動記錄和口碑評論等數據，因此得以將數據加工並帶動新事業。
比較知名的事例，就是之前說過的展開共通集點服務「T Point」的Culture Convenience Club（CCC）公司的對策方案。
T Point是儲存在CCC公司提供的T Point卡中的點數，會依照營業額累加一定的回饋點數。
現在，T Point卡可以在日本全國約100家公司、6萬家店舖內使用，除了CCC公司經營的軟體出租連鎖店和「TSUTAYA」書店之外，據點更擴及加油站「ENEOS」、 家庭式餐館「Gusto」、便利商店的「全家便利商店」等各行各業。
只要在這些店家出示T Point卡，使用的時間日期和購買的商品等資料就會儲存在CCC公司，因此只要利用這些數據，CCC公司就能對加盟店提供協助行銷的數據。
舉例來說，如果出現「會購買特定罐裝咖啡的顧客，大多數也會在加油站、汽車用品店或停車場等地方使用T Point卡」的傾向時，加盟店就可以針對符合條件的使用者，企畫並實際應用發送罐裝咖啡折價券的行銷策略。
其他企業的共通集點卡還有Loyalty Marketing公司提供的「Ponta卡」，以及樂天公司提供的「R集點卡」等。另外，類似的事例還有交通IC卡的例子。不僅能取得車站的上下車數據，也能取得附設於車站內的商店購買資訊，以及在各式便利商店的購買資訊，因此可望能成為協助區域行銷的情報並有效活用。
第2項的事例，主要以在網路上經營口碑評論網站或購物網站等業者進行的案例居多。
從家電到食品，各種商品、服務的價格都能比價的網站「價格.com」（kakaku.com公司），在消費者要選購家電產品之際，會依據記錄數據（log data，記錄下電腦做過一定處理的事物或尚未能實行的事物等數據）分析用戶在比較哪一類的商品，並將資料轉成「價格.com趨勢搜尋」以販售給店舖或製造商。
此外，由經營化妝品的口碑評論網站「＠ cosme（atcosme）」的I Style公司所提供的「ALCOS」，則是彙整了化妝品、美容相關的投稿文章和使用情報等，加以分析對商品的反應或評價，再回饋給製造商。
此外，以應用程式介面（API）的形式銷售或提供數據的事例也持續增加。比較知名的事例，就是可以即時取得推特上的數據的Firehose介面。
推特公司與少數限定的企業簽約，讓他們可以使用Firehose，提供即時同步的檢索。
本文摘自財經傳訊《將大數據由「潮流」化為「營收」的8個法則》
作者：高橋範光
圖文提供：財經傳訊出版社
