「データサイエンティストが語る、ECサイト構築とビッグデータ活用」勉強会レポート

イケメン講師、サムブレインの市川堅太郎さん

いまホットな「ECサイト(商品やサービスを独自運営のホームページ上で販売するサイトのこと)」をテーマに、日本ではまだ数少ないデータサイエンティストの市川堅太郎さん(株式会社サムブレイン 代表取締役)をお迎えして行われました。

GW大型連休前日、お仕事終わりのウキウキ気分の折にお集りいただき感謝、感謝です。

 

「楽天」の店舗数は4万、「Yahoo!ショッピング」は2万、「EC-Cube」は2万と、いま、日本にはものすごい数のECサイトが存在しています。リアルの店舗との大きく異なるのが、購買行動をすべて記録できる点。リアルの店舗ではPOSデータなども活用されていますが、それらは購買行動のごく一部を反映しているに過ぎません。

最終的な購買のみならず、そのプロセスを含め集まったデータをどう集計し、メッセージを抽出するか、データに基づく施策を提案するのがデータサイエンティストというわけです。

データサイエンティストのイメージ

なぜいま、ビッグデータなのか。

ECサイトではすべての行動が記録されるのでそれをマーケティングに活かしましょう、というのがビッグデータブームの背景です。どのように分析したら、どういう結果が得られて、セールスが拡大するのか。それをどの企業も知りたがっているのです。なんとなく気付いている法則をデータに基づいて検証することのほか、いままで気付かなかった法則をみつけるためにも、ビッグデータの活用が重要といわれています。

 

ビッグデータを活用すると…

「紫外線に注意しよう、というニュースが流れると帽子が一気に売れた。」この背景にビッグデータの活用があるとしたら…

  1. 昨年の、特に帽子のセールスが伸びた日の紫外線情報を天気予報APIで取得
  2. 何日間連続で「注意レベル」に達すると帽子が売れるかを検定
  3. 法則に沿ってタイムセールやメルマガを出す
  4. 帽子が売れる

シンプルにお伝えすると、こんなプロセスであります。

 

そこでデータサイエンスの必要性!

商品やサイトの目的に基づいて「推測し、仮説を立て」、「解析を設計」し、「検定」し、お客様に提案する。推測・仮説は、ふだんの生活のなかの気づきから構築するのだそう。解析や検定はデータサイエンティストの妙技といいますか、ここでは語り尽くせない深?い世界ですので、市川さんイチオシの書籍「Rによるやさしい統計学The R Tips(いずれもオーム社)」をご参照くださいませ。

 

今回の勉強会は数学の演習問題付き。

 

データやファクトを扱うといつつ、目のつけどころ(推測・仮定)が大事という、サイエンスと感覚と、相反するものの融合で成り立っている、それがデータサイエンス。ビッグデータをチャンスと捉えるか、効率化によって伸びしろが減ると考えるか、データを扱う側のセンスが問われる、なんとも捉えどころのないファジーな側面を持ち合わせる、それもデータサイエンス。

確実なのは今後しばらく優秀なデータサイエンティストは争奪戦になるだろうな、ということかもしれませんね。

 

熱い講義を進める市川さん

今回のプレゼン資料はpreziで作成いただいてます。是非ご一読くださいませ。


2013/04/26
於:株式会社スポルツ様MTGスペース
講師:市川 堅太郎さん

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