エールマーケティングマスター：消費(fèi)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(fèi)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(xué)管理學(xué)部のドール教授は、デジタル時(shí)代の消費(fèi)者行動(dòng)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(fèi)者はなぜ買うのか？

レヴィ?ドール（RaviDhar）博士はエール大學(xué)経営學(xué)部教授、エール消費(fèi)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(xué)と行動(dòng)経済學(xué)の原理を消費(fèi)者意思決定研究に導(dǎo)入した指導(dǎo)者でもある。彼は現(xiàn)在、年に2回エール北京センターで行動(dòng)経済學(xué)の授業(yè)を受けている。彼は最近、中國での授業(yè)の合間に、FT中國語網(wǎng)が獨(dú)占インタビューを行い、デジタルマーケティング時(shí)代におけるブランドと消費(fèi)者の行動(dòng)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(shí)代はマイナーブランドの臺(tái)頭を目撃する

ソーシャルメディアの登場(chǎng)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(huì)社が提供する製品情報(bào)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(guī)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(píng)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(diào)査でも、ブランドの成長(zhǎng)は全體的には橫ばいになっているが、小ブランドの成長(zhǎng)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(yè)界でそうです。

2）伝統(tǒng)的な大ブランド大投入戦略はより脆弱になる

數(shù)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?！更\人の命も命（Black Lives）」を消費(fèi)していると考えられているMatter）」民権運(yùn)動(dòng)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(nèi)部では幾重にも検定されているに違いないし、小規(guī)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(guī)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(tǒng)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(guī)模がこのように大きい場(chǎng)合、どのように1日以內(nèi)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(yè)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(shí)だ。

3）ネット通販時(shí)代の負(fù)け組：「衝動(dòng)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(tǒng)的な意味での「衝動(dòng)消費(fèi)」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(dòng)消費(fèi)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(huì)計(jì)の時(shí)に見て、手當(dāng)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(dòng)的な消費(fèi)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(dòng)消費(fèi)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(huì)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(shí)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(shí)代の勝者：タクシー、注文などの「即時(shí)満足」型サービス

さまざまなモバイル端末アプリが登場(chǎng)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(jì)畫を立てなければならなかったかもしれません。何時(shí)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(nèi)に屆きます。私の家は大學(xué)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(jié)果、ユーザー基數(shù)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(fèi)につながる可能性がある

多くの調(diào)査研究では、カードよりも現(xiàn)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(fèi)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(yùn)転手が私にとても友好的だったら、私は彼が本當(dāng)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(yùn)転手も知っていますが、後で現(xiàn)金が手に入ることはありません。私も運(yùn)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(fèi)者が取引過程に対してコントロールを失い、過度な消費(fèi)をしやすくなる。

6）仮想現(xiàn)実と機(jī)械學(xué)習(xí)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(shù)を借りて、音聲ショッピング（voice activatedcommerce）が臺(tái)頭しており、消費(fèi)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?！弗撺毳伐З`クを買ってください」と言うだけです。機(jī)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(nóng)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(xiàn)実技術(shù)が登場(chǎng)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(tái)裏を獨(dú)占する巨獣數(shù)社

すべての小売業(yè)者はオンラインに移動(dòng)していますが、バックグラウンドを構(gòu)築し、ビッグデータを作成し、先ほど述べた技術(shù)を開発するには、100億ドル級(jí)の技術(shù)投資が必要です。いくつかの大手を除いて、中小小売業(yè)者はどれだけそれができるのだろうか。だから私の予測(cè)では、すぐにアマゾンやアリババのような巨大企業(yè)が1、2社、あるいはウォルマートがあり、すべての小売業(yè)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(xiàn)れている。アマゾンが米有機(jī)小売スーパーWholeの買収を発表した時(shí)Foodsの時(shí)、ほとんどの小売業(yè)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(jiān)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(fèi)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(shí)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?，F(xiàn)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(chǔ)的だ。最も価値のある情報(bào)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(xí)慣に基づいて、點(diǎn)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(huì)議に參加したからだ。では、次の彼女のスケジュールに會(huì)議があったり、パーティーがあったりすると、業(yè)者は彼女に高級(jí)アパレル情報(bào)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(gè)人に正確な広告情報(bào)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(yè)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(xiàn)在の世界の広告市場(chǎng)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(guī)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(jié)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(chǎng)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(diǎn)はありません。一部の會(huì)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(cè)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(chǎng)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(shí)代の人々が最も関心を持っている問題ですが、規(guī)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(jī)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(chǎng)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(xué)生に聞いて、もし旅行會(huì)社が休暇情報(bào)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(chǎng)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(chǎng)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(fèi)者自身も知らないことがある。定義が難しいため、規(guī)制當(dāng)局は規(guī)制當(dāng)局者と業(yè)界の知恵を試すことになる。