エールマーケティングマスター：消費者の究極の秘密を解き明かす10のビッグデータの未來を教えます

エールマーケティングマスター：消費者の究極の秘密を解き明かす10のビッグデータの未來を教えます

エール大學管理學部のドール教授は、デジタル時代の消費者行動に対する10の予審を共有した。彼はビッグデータがブランドマーケティングの大きな難題を克服すると考えている：消費者はなぜ買うのか？

レヴィ?ドール（RaviDhar）博士はエール大學経営學部教授、エール消費者洞察センター主任で、ブランドマーケティング戦略分野の権威ある専門家であり、心理學と行動経済學の原理を消費者意思決定研究に導入した指導者でもある。彼は現在、年に2回エール北京センターで行動経済學の授業を受けている。彼は最近、中國での授業の合間に、FT中國語網が獨占インタビューを行い、デジタルマーケティング時代におけるブランドと消費者の行動に対する10の予審を共有してもらった。編集後のインタビューの実録を以下に示します。

1）ソーシャルメディア時代はマイナーブランドの臺頭を目撃する

ソーシャルメディアの登場により、ブランドに対する口コミの重要性が大幅に増加した。アマゾンで買い物をする人は、會社が提供する製品情報が必ずしも真実ではないと考えているので、他のユーザーのこの製品に対するコメントを見るに違いない。これはブランドにとってますます大きな挑戦だが、小さなブランドにチャンスを與えている。以前はブランドは規模で勝たなければならなかったが、今では小さなブランドが評判が良ければ、顧客層は小さくても、それに忠実であれば、インターネット上で際立たせることができる。私たちの調査でも、ブランドの成長は全體的には橫ばいになっているが、小ブランドの成長は加速していることが分かった。アパレル、食品、ビールなど多くの業界でそうです。

2）伝統的な大ブランド大投入戦略はより脆弱になる

數カ月前、ペプシコーラが大金をかけて作った、人気有名モデルのケンダル?ジェナ（KendallJenner）が出演する新CMが、SNS上で潮のような批判を呼んでいる。「黒人の命も命（Black Lives）」を消費していると考えられているMatter）」民権運動で、ペプシコーラはCMが放送されて1日も経たないうちに緊急降板し、謝罪しなければならなかった。このような重金で作られた広告は、ペプシ內部では幾重にも検定されているに違いないし、小規模な試験放送もしたに違いないが、なぜ問題が発見されなかったのだろうか。これは最新のケースで、ソーシャルメディア上のブランドに対する否定的な感情がどれほど激しいものになるかを示しています。最初は1つの広告に対するネット上のフィードバックが肯定的だった可能性もあるが、一部の人が問題を指摘するにつれて、感情が突然大規模に逆転することができる。そのため、ソーシャルメディアは伝統的な広告投入モデルに大きな挑戦をもたらした。あなたの投入規模がこのように大きい場合、どのように1日以內にUターンしますか？どのくらいの被害を受けますか。多くの大手ブランドや広告業がこのような投入モデルを軽く遊んでいたが、今は考え直す時だ。

3）ネット通販時代の負け組：「衝動買い」によるガム、サイダー、衣類

ネット通販はオフラインの伝統的な意味での「衝動消費」を大幅に減らすだろう。かつて、サイダーやガム、さらには衣料品の販売では、人々の衝動消費に頼っていたことが多かった。ガムを買いにわざわざスーパーに行く人はいないので、ほとんどのガムの棚はスーパーのレジのそばに置いてあり、人々は會計の時に見て、手當たり次第に買ってしまった。もし1つの製品の70%がこのような衝動的な消費で販売されていて、人々は今買い物をすべてネット上に移しているとしたら、この製品はどうしますか。これはゼロサムゲームではありません。販売チャネルは増加したが、衝動消費の減少により、すべてのチャネルの売上高が加算される可能性があり、依然として元の売上高の90%に等しい。私は多くのこのような會社と話したことがあります。彼らの多くはまだそれを意識していませんが、2、3年後には衝撃を受けると思います。

4）ネット通販時代の勝者：タクシー、注文などの「即時満足」型サービス

さまざまなモバイル端末アプリが登場し、車を呼んだり、注文したりするサービスが手に入るようになった。以前は夜に注文しましたが、朝早くから計畫を立てなければならなかったかもしれません。何時間も早くレストランに電話して、今は注文ソフトで注文して、30分以內に屆きます。私の家は大學から半マイルしか離れていないので、昔はいつも歩いて通勤していましたが、Uberができてから、私はいつも何歩か歩いてから、あっという間に車を呼んでしまいました。今ではシェア自転車が北京に広がっており、もともと歩いていた人が、車に飛び乗って行ってしまった。いつでもどこでも買い物ができるようになった結果、ユーザー基數が大きくなっただけでなく、ユーザー1人あたりの使用頻度も増加したため、全體的な需要が増加した。

5）キャッシュレス決済は過剰消費につながる可能性がある

多くの調査研究では、カードよりも現金を払うことが苦痛であることが明らかになっている。海外旅行に行って、外國のお札を使うときは、本物のお札とは思えないので、もっと使いやすいです。今ではモバイル決済はカードも使わなくなっていますが、お金の使いやすさを全く感じられません。これも人をもっと使うことになります。キャッシュレス決済も人の消費體験を変え、取引雙方をある程度平等にする。例えば、過去に私はタクシーに乗って、もし運転手が私にとても友好的だったら、私は彼が本當に友好的なのか、それとも別の図があるのか分からない。例えば、私は最後にもっとチップをあげてほしい。今、私はUberで車を呼んでいます。私も運転手も知っていますが、後で現金が手に入ることはありません。私も運賃を変えることはできません。雇用と雇用の関係を薄めることになります。キャッシュレスの反面、これは消費者が取引過程に対してコントロールを失い、過度な消費をしやすくなる。

6）仮想現実と機械學習はネット通販を何でもできるようにする

アマゾンのAlexaやグーグルのSiriなどの技術を借りて、音聲ショッピング（voice activatedcommerce）が臺頭しており、消費者は攜帯電話に向かって話すと注文できるようになっている。そしてこのプロセスはスマートになりつつある。例えば、ミルクシェークを買うには、「いちご味のミルクシェークをください」と言う必要はありません。「ミルクシェークを買ってください」と言うだけです。機械はあなたの購入記録に基づいて、あなたが好きなブランド、どの味、あなたの食事量を分析して、あなたの注文を手伝ってくれます。モノのインターネットの普及は、製品をより全面的に理解することができます。例えば、インターネットでりんごを買うとき、中國のどの地域で生産されているのか、生えている森がどんな様子で、栽培している農夫がどんな顔をしているのかを見ることができます。ますます多くの仮想現実技術が登場しており、將來的にはネット通販で匂いを嗅いだり觸ったりすることができ、試著ソフトは言うまでもありません。これはオフラインの実店舗により大きな衝撃を與えます。もしあなたが自宅で服を試著することができて、どのくらい試してみたいですか。誰が実店舗で試著したいですか。

7）世界中の電子商取引の舞臺裏を獨占する巨獣數社

すべての小売業者はオンラインに移動していますが、バックグラウンドを構築し、ビッグデータを作成し、先ほど述べた技術を開発するには、100億ドル級の技術投資が必要です。いくつかの大手を除いて、中小小売業者はどれだけそれができるのだろうか。だから私の予測では、すぐにアマゾンやアリババのような巨大企業が1、2社、あるいはウォルマートがあり、すべての小売業者にバックグラウンドサービス（backends)，主にサプライチェーン、物流、データに関するサービスを指す。新型の畝斷者が現れている。アマゾンが米有機小売スーパーWholeの買収を発表した時Foodsの時、ほとんどの小売業者の株価は一斉に下落した。もう一つの大きなデータがアマゾンに取得されたからだ。これは監督者が考えなければならない問題だ。

8）ビッグデータの次のステップ：「何を買ったのか」ではなく、「なぜ買ったのか」に関心を持つ

消費者データは何年も存在していますが、私たちは過去にはありませんでしたが、今はあります。いわゆる顧客の「足跡（footprints）」です。注文前に他にどんな製品を考えましたか。どのくらいかかって決めましたか。割引時に注文したのを待っていますか。ショッピングカートの中に何がありますか。現在、顧客に対するデータ研究は基本的に4つのWにとどまっている：誰（who）、いつ（when）、どこ（where）、何を買った（what）、しかしこれはあまりにも基礎的だ。最も価値のある情報は5つ目のW：なぜ（why）。將來のビッグデータは、あなたの購入履歴、あなたのスケジュール、あなたの生活習慣に基づいて、點を線にして、この「なぜ」を考えます。例えば、メアリーは最近高価なスカートを買ったが、データ分析によると、彼女は非常に重要な會議に參加したからだ。では、次の彼女のスケジュールに會議があったり、パーティーがあったりすると、業者は彼女に高級アパレル情報をプッシュすることができます。これにより、ブランドが個人に正確な広告情報をプッシュするのを支援し、マーケティング支出の効率を大幅に向上させることができます。広告業には古い言葉があり、マーケティング支出の半分は無駄になり、しかもどの半分なのか分からない。現在の世界の広告市場は、オンラインとオフラインを含めて3000億から4000億ドルの規模で、10%の効率を高めるだけで、ブランドに巨額の資金を節約することができる。

9）どんなに多くのデータでも人に取って代わることはできない

上記の「なぜ（why）」を得るには、コンピューティングツールも必要ですし、ブランドや市場に洞察力のある人も必要です。ビッグデータはボトムアップであり、しかし、これらのデータを上から下に見る人が必要であり、AIにはそのような視點はありません。一部の會社では、200人のコンピューティングエンジニアがいますが、データの見方を知っているとは限りません。私は次の比喩を使うのが好きです：街燈の下で鍵を探している人がいて、鍵はどこになくしましたか？彼は通りの向こうに落としたと言った。ではなぜこの側で探すのですか？彼は、ここは光が十分にあるからだと言った。エンジニアたちがブランドや市場を知らなければ、街燈の下で鍵を探している人のように。

10）プライバシー管理は課題

プライバシーはデジタル時代の人々が最も関心を持っている問題ですが、規制は難しい問題です。10人にプライバシーとは何かを聞くと、10人の異なる回答が得られるからです。例えば、グーグルのエンジニアは、一人が空港に車で行って飛行機に乗り、道が渋滯しているときに、地図ソフトが別のよりスムーズな道を歩くように注意してくれれば、このようなヒントを歓迎することができることを発見した。しかし、もしこの人が奧さんや彼女に知られたくない場所に行っていたら、同じ狀況で地図が注意していたら、彼は半死にするかもしれない。例えば私は學生に聞いて、もし旅行會社が休暇情報を送ってくれたら、受け入れますか。彼らは受け入れると言った。しかし、もし製薬工場がエイズを発見したら、エイズ薬をプッシュしますか？彼らは受け入れられないと言った。うつ病であることを他の人に伝えたい人もいれば、嫌な人もいる。だからプライバシーは場所によって（contextual）。メーカーはどのようにあなたがどのような狀況であるかを知ることができますか？消費者自身も知らないことがある。定義が難しいため、規制當局は規制當局者と業界の知恵を試すことになる。