「ビッグデータとマーケティング」を聞いてきた！

９月７日　ＳＥＳ2015で
「ビッグデータとマーケティング」
を聞いてきたので、その内容をメモメモ

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・自己紹介

ビッグデータ
・生データ：いろんなところからいろんな形でものすごい
　→自由に取れる？
　　　公開しているもの：楽天総合研究所など
　　　企業の中→手に入らない

・２０２０年に４０ＺＢ→４４ＺＢ
　人間活動、経済活動
　→非構造化データ、センシングデータ
　経済活動に関係ない、タグ付かないものも多いだろうが
　経済活動に関係、タグ付けされたものも多くなるだろう

・データ
　　センシングデータ
　　ライブログデータ
　→重なる部分もある
　社会、企業、個人さまざまな段階でデータ活用

・企業活動諸相の関連
　　取引先：発注管理、受注管理
　　製造：製造効率、品質管理
　　社内管理：人事評価、業務効率
　　サプライチェーン：生産管理、在庫調整
　　市場競争：競争優位、差別化、チャネル
　　顧客との関係：需要、顧客ニーズ、与信

・ビジネス（特にマーケティング）へのデータ活用」の歴史
　　マーケットリサーチ（市場調査→市場の見える化）
　　マーケティング・リサーチ（市場化すること→どう意思決定する）
　　ビジネスインテリジェンス
　　ビジネスアナリティクス

・データ
　　マーケットリサーチ
　　　　政府、業界団体の統計情報
　　マーケティング・リサーチ
　　　　アンケートなどの調査データ
　　　　一次データの収集
　　ビジネスインテリジェンス
　　　　社内外データ
　　　　（二次データ、大量データへの萌芽）
　　ビジネスアナリティクス
　　　　ビッグデータの活用
　　　　（企業と直接関係ないデータも活用）
　→以前のデータも使う

・マーケティング分野でのビッグデータ（ＢＩからＢＡ）
　　ＡＩＤＭＡ（あいどま）消費者の意思決定プロセス：ローランド・ホール
　　　知名集合
　　　想起集合
　　　考慮集合
　　　選好の評価
　　　選択
　　ＡＩＳＡＳ（あいさす）：電通
　　　シェア→情報の共有

・東芝：れぐざ　ビデオリサーチ→独自に収集：１８万人！新たな使い方

分析
　　データ
　　　データはある。けどＩＤは別々
　　評価と意思決定
　　　評価と行動が同時に行われる→運営側がアクション
　　情報の非対称性
　　　かなりなくなっている（価格.com）

活用トレンド
　　データの大規模化
　　リアルタイム処理
　　　刻一刻と変化→適切なアプローチ
　　複雑な関係の記述
　　　さまざまな要素、非線形関係

データ分析
　　統計
　　データマイニング・テキストマイニング：バッチ

　　並列処理
　　人工知能
　　分析サーバー

　　リアルタイム＋ソルバー
　　コプロセッサ：ＧＰＵ

・横浜市のコールトリアージ支援システム
　　１１９番→重症度：予測モデル

　はじめ：ロジスティック回帰　　　３０％
　　　　　ベイジアンネットワーク　５０％
　　　　　ＳＶＭ　　　　　　　　　７０％
　　　　　ランダムフォレスト　　　８０％以上
　　→自動的に学習

・Ｈａｄｏｏｐ
　市民権を得てきて、枯れてきた。ＳＱＬでは結果帰ってこない
　　→負荷軽くしないと
・ＣＥＰ
　リアルタイム
・複雑な関係の記述→ディープラーニング

・spotifyにおけるレコメンデーション
　　→キュレーション：勝手にお勧め、勝手に流す→ディープラーニング
　　　リズム、声の高さ、調、ジャンル
　　→数値化できないものが分析できる

。問題点：ディープラーニングはリアルタイムまだ無理

・新たな潮流
　　コモディティ化
　　ＥＣの台頭→購買プロセスデータ
　　合理的な消費者
　　複数の情報源

・売り場の可視化
　　可視化：ダッシュボード機能→細かいこと
　　バスケット分析→ネットワーク：ころ合いをどう持ってくるか
　　意思決定のサポート

・今後
　　オープンデータ化進んでいる（法改正→世の中）
　　データインフォミディアリ→共通ポイント：Ｔポイント、ぽんた→一元
　　　　楽天はＥＣまで進めている
　　個人をどうみていくか

事例
　かごおち率
　　今買わない、かごに入れたけどやめた
　　旅行、施設予約のキャンセル
　　→キャンセルされやすい予測
　　　データ：会員データ、予約データ、ゴルフ場データ
　　　潜在クラス・ロジットモデル

音楽の好みの教師データは？
　レコメンデーション
　　（評価投稿サイトの）評価値

こまったときはランダムフォレスト
　　ディープラーニングは過学習しがち

ＮＲＩのデータ：学術向けに公開
　　カラム数：１万カラム→スパース、３０００人くらい
　→べたに相関から
　→一点突破
　→全部やると、おかしくなる

データ解析コンペディション
　なるべく広く
　今年のテーマ：板橋区役所
　アイディーズ　ＩＤ－POSデータ（約３００億件の購買データ）

みんな、素材辞典買っているってこと？やっぱ、足成じゃ、限度あるかなあ・・・？

この画像、広告に酷使されすぎワロタｗｗｗ
http://blog.livedoor.jp/chihhylove/archives/8943285.html

にある、この女性の写真（著作権があるので、ここには載せられない）
すごいよね～、歯医者さんをはじめ、確認されただけでも、３６件ですか？

そこの最後にあるように、この女性の写真は、

素材辞典　Vol.202 〈ラブリー＆キュートガールズ編〉
http://www.sozaijiten.com/cdrom/sozaijiten.asp?vol=202

で売っているものらしいんだけど（\8,424）うーん、やっぱりちゃんとしたもの
かったほうがいいのかなあ～

この手のイメージ使うときって、
足成　http://www.ashinari.com/
使ってるけど、いまひとつ、ピンとこない時が、あるのよねえ～

路上で歌ったほうが、レコード屋さんより、レコード売れるかも？

どようび（５日）に、水道橋のあたりにいたら、

「長友梨沙」という人が路上で歌を歌っていた。

Twitterでどこで歌うかを公表して

https://twitter.com/risa696

ファンが行くというシステム？みたいだけど、
90日間で2000枚売り上げることを目標にしているらしい・・・
いまや、それほどの売れ行きがあれば、
レコード屋さんに並べるより売れているのかもしれない・・・