AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「プラットフォームのデータ活用で差が出ます」と言われて焦っているのですが、そもそもこの論文は何を示しているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！この研究は、二面性オンラインプラットフォームが大量のソーシャルデータを使って利用者の選択を分析し、マーケティング施策をより正確に打てるようにするという話ですよ。
二面性プラットフォームという言葉がよく分かりません。要するに売り手と買い手の両方を抱えるサービスという認識で合っていますか。
はい、正解です。二面性プラットフォームは売り手と買い手の両側が相互に価値を生む市場であり、彼らの行動を同時に見ることが重要になるんですよ。
論文は「ソーシャルビッグデータ」を扱っているようですが、うちの会社のような製造業にも関係ありますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。製造業でも販路や流通を持つなら、プラットフォーム的な側面があるため、消費者選好の分析は十分に応用できます。
具体的にはどんなデータを集めて、何をすれば投資対効果が見えるのか教えてください。
要点を3つにまとめますね。第一に、ユーザーの選択を左右する内部要因と外部要因を分けて見ること。第二に、個々の嗜好のばらつきを理解すること。第三に、それらに応じた施策を最適化するための予測と処方を作ることです。
これって要するに、お客様を細かく分けて、それぞれに合う宣伝や価格を提示すればいいということですか。
その通りです。さらに付け加えると、ソーシャル影響、例えば地域の口コミやレビューの波及が選択に影響するため、単純な集計だけでは見落としが出る可能性がありますよ。
導入に際して現場が怖がります。投資対効果をどう示せば早く納得してもらえますか。
まずは小さな実験で効果を示すことです。A/Bテストのように一部の顧客にだけ異なる施策を行い、売上や反応の変化を定量的に示せば現場は納得できますよ。
なるほど、まずは小さく試して効果を数値で見せるのですね。分かりました、ありがとうございます。
大丈夫です、田中専務。一緒に順を追って進めれば必ずできますよ。次は実験設計の具体案を作りましょうか。
はい、自分の言葉で言うと、この論文はお客様の選択を細かく割って、地域や口コミの影響まで踏まえた上で、少しずつ試して効果を確かめながら最適施策を見つける研究、という理解で合っていますか。
