ネットはリアルを超えられない
ネットにおけるインタレストマッチやレコメンド機能は、行動ターゲティング分野に含まれる。
つまり、ネット内で何を見たか、具体的にはクリックしたかしなかったかで、興味度を探り興味・関心が高いだろうと思われる商品、購買履歴から多く買われる商品などを、見せる手段のことである。
リアルの世界でも、レコメンドは進んできている。ネットにおけるインタレストマッチに近い”POSレジを利用してのレコメンド広告”である。 クレジットカードでの購買履歴、ポイント利用履歴など個人の属性に合わせて分析しておき、
ターゲットにした人が(購買)行動した際に、レシートを利用した広告は少しずつであるが浸透してきている。また、デジタルサイネージとの連携により、交通機関を通った人へのターゲティング広告などもその一貫だと考える。
これからの時代、どれだけの顧客リスト、購買履歴、関心毎のデータ、行動データを蓄積しているか、そのデータの活用力で企業価値が問われてくると考える。
蓄積するだけであれば、どの企業も誰でもできる。 しかし活用力=それを売上に繋げられる力を持った企業は、まだ数社しか無い。
ネットだけに限った話しではなく、特にリアル店舗における行動データ、購買履歴データを持つ企業は強いと考える。
ネットにおける行動データからのレコメンドを見ると、例えば旦那が奥さんの誕生日プレゼントを探している場合、その行動データも個人の興味関心度に加えられてしまう。例として、30代男性に化粧品やアクセサリーのレコメンドばかり出している失敗例、というか苦情?が多いのもネットの行動データによる、レコメンドの限界と感じる。
しかし、リアルにおいて女性が、紳士服でネクタイを買った=プレゼント?という仮説が立ち、毎年同じ時期のデータを蓄積することによって、来年も購買する可能性があると判断できる。 個人のイベント(家族の誕生日、結婚記念日、親の還暦などの年)情報を、購買履歴データと一緒にどれだけ蓄積できるかで、マーケティング手段も変わろうと言うものだ。
ここで、ネットとリアルのデータの精度について議論するつもりは無いが、近い将来、ネットの行動情報とリアルの行動情報をクロスで分析しないとマーケティングが最適化できない時代が必ず来ると考えている。
※上記内容の無断転用掲載・酷似記事の出稿はお断りいたします。 ※上記を利用する場合は「(株)Nexal提供」と必ず記載ください。
リアルの世界でも、レコメンドは進んできている。ネットにおけるインタレストマッチに近い”POSレジを利用してのレコメンド広告”である。 クレジットカードでの購買履歴、ポイント利用履歴など個人の属性に合わせて分析しておき、
ターゲットにした人が(購買)行動した際に、レシートを利用した広告は少しずつであるが浸透してきている。また、デジタルサイネージとの連携により、交通機関を通った人へのターゲティング広告などもその一貫だと考える。
これからの時代、どれだけの顧客リスト、購買履歴、関心毎のデータ、行動データを蓄積しているか、そのデータの活用力で企業価値が問われてくると考える。
蓄積するだけであれば、どの企業も誰でもできる。 しかし活用力=それを売上に繋げられる力を持った企業は、まだ数社しか無い。
ネットだけに限った話しではなく、特にリアル店舗における行動データ、購買履歴データを持つ企業は強いと考える。
ネットにおける行動データからのレコメンドを見ると、例えば旦那が奥さんの誕生日プレゼントを探している場合、その行動データも個人の興味関心度に加えられてしまう。例として、30代男性に化粧品やアクセサリーのレコメンドばかり出している失敗例、というか苦情?が多いのもネットの行動データによる、レコメンドの限界と感じる。
しかし、リアルにおいて女性が、紳士服でネクタイを買った=プレゼント?という仮説が立ち、毎年同じ時期のデータを蓄積することによって、来年も購買する可能性があると判断できる。 個人のイベント(家族の誕生日、結婚記念日、親の還暦などの年)情報を、購買履歴データと一緒にどれだけ蓄積できるかで、マーケティング手段も変わろうと言うものだ。
ここで、ネットとリアルのデータの精度について議論するつもりは無いが、近い将来、ネットの行動情報とリアルの行動情報をクロスで分析しないとマーケティングが最適化できない時代が必ず来ると考えている。
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