新婚家庭では、料理のメニュー名ではなく「キャベツ」などの食材でレシピを検索している。「忘年会の服装」をネットで検索する件数が、この数年間で3倍に増えている――。

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 日々大量に発生するデータから、消費者マーケットの「今」を象徴するような傾向や知見が、次々に見つけ出されている。そして、それらを新たな商品やサービスへ結び付けようとする動きが、国内企業の間で着実に広がりつつある。

 ひとつのきっかけが、ヤフー2018年2月に発表した「データフォレスト構想」だ。これは、検索やショッピングなど各種サービスを通じて同社が蓄積してきたデータと、企業や自治体が保有するデータを相互に活用して知見を創出することを目指したもの。これまでの約1年間で約20件の実証実験を推進してきた。その成果を踏まえ2019年秋には、企業や自治体の商品やサービスの開発や改良に役立てる新サービスを始める。川邊健太郎社長は「2019年度中に100社の導入を目指す。日本全体をデータの力で活性化していきたい」と意気込む(写真1)。

検索やショッピングのデータを掛け合わせて旅行の成約率を向上

 単一の商品やサービスから得られる“閉じた”データだけに頼るよりも、幅広いデータを掛け合わせて分析したほうが顧客の関心や興味、ニーズをとらえやすい。そのことをヤフーは自社のさまざまなサービスで確かめてきた。

 例えば、旅行予約サイトYahoo!トラベル」では従来、同サービスの閲覧履歴だけを用いて利用者の関心を分析していた。それを、検索やショッピングのデータも併用して分析するようにしたところ、旅行への関心が高い顧客層を的確に見つけられるようになった。その結果、旅行の案内をメールで配信した際の成約率が「従来の5.8倍に高まった」(佐々木潔執行役員)という。

 ヤフーグループ各社が保有するデータとの組み合わせも行った。ヤフーグループの映像配信サービスGYAO!」の利用者へお薦めの動画をレコメンドするコンテンツマッチングにおいて、GYAO!ヤフーデータを併せて分析した。すると、レコメンドしたコンテンツクリック率が1.7倍に増えるという成果が見られた。

セブン&アイや江崎グリコが商品開発に利用

 データフォレスト構想のパートナーの一社であるセブン&アイホールディングスは、データフォレスト構想の実証実験を通じ、冒頭で紹介した新婚家庭のレシピ検索や、消費者が忘年会シーズンに高い関心を示す服装についての傾向を見いだした。

 このような新たな知見は、セブン&アイが商品戦略や店舗サービスの拡充の方向性を検討するヒントになる。同社デジタル戦略部シニアオフィサーの清水健執行役員は一例として、食材と調味料セットになった「ミールキット」の形態見直しの可能性を挙げた(写真2)。「キャベツ」と「レシピ」を組み合わせたキーワードの検索数が多いということは、購入した1玉のキャベツを使い切れなくて悩んでいることが想定される。そうであれば「ホイコーローの材料全部を揃えたミールキットではなく、キャベツ抜きのセットを用意したほうが実際のニーズに合う。商品の単価も下げられるかもしれない」(清水氏)。

「食品市場は飽食の時代がやってきているが、まだ満たされていない消費者のニーズを見つけ出して新商品の開発につなげる」。こう話すのは江崎グリコのマーケティング本部商品開発研究所長を務める宮木康有執行役員だ。同社もまた、ヤフーと共同でデータフォレスト構想の実証実験に臨んできた。

 江崎グリコは、健康への意識が高い女性の間で、ある特定の栄養素に対する注目度が高まっていることを突き止めた。その栄養素に関心を示していた女性は、ダイエット筋トレ、糖質制限などのキーワードと関連付けて検索する傾向があった。同社は今後、この結果を踏まえた商品を開発していく方針だ。

 西武鉄道は、ヤフーの経路検索データを使って駅の混雑状況を予測する仕組みを開発している。いろいろなイベントが開催される西武球場の最寄り駅である西武球場前駅を到着駅とする経路検索の数を見ることで、同駅の降車人数を高い精度で予測し、混雑分散などに役立てようということである。

 テーマパークユニバーサル・スタジオ・ジャパンUSJ)を運営するユー・エス・ジェイは、USJを訪れる顧客が来場前に何に関心があるかをヤフーデータから探り、園内でのベビーカーレンタルに関心や不安を抱えている来場者がいることを把握した。ユー・エス・ジェイは分析の結果をコミュニケーション最適化サービス改善につなげ、USJファンの拡大につなげていく。

潜在的な関心の可視化など3種類のサービスを立ち上げ

 ヤフーはこれまでの実証実験の成果を基に、3種類の新サービス2019年10月に立ち上げる。一つめは、どういったニュースが読まれているかなど同社のメディア事業で得たデータから、消費者の潜在的な興味や関心を可視化する「DATA FOREST INSIGHT People」である。特定キーワードの関連語や時系列の推移、性別、年代別などの属性分布を分析できるようにする。

 二つめは、位置情報から流出入人口の推移などを可視化する「同INSIGHT Place」だ。エリアごとの特性や人の流れを性別や年代別に捉えられるだけでなく、特定エリアに集まる人の関心などと紐づけて把握できるようにする。

 三つめは、AI(人工知能)を用いて顧客に適した商品を推奨する「同ENGINE Recommend」である。ヤフーが自社サービスで活用しているレコメンドエンジンを提供する。

 さらにヤフー10月以降、企業や自治体が持つデータヤフーデータを使って将来を予測する「同ENGINE Predict」の提供を計画している。例えば、商品の需要予測に用い、在庫の最適化やサプライチェーンの効率化を支援する。

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