NRI 鈴木氏が語る、データ活用による顧客接点は「ママ」と「執事」と「太鼓持ち」

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NRI 鈴木氏が語る、データ活用による顧客接点は「ママ」と「執事」と「太鼓持ち」

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2017/03/14 掲載

NRI 鈴木氏が語る、データ活用による顧客接点は「ママ」と「執事」と「太鼓持ち」

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1月26日、NTTコミュニケーションズ協賛で「『顧客接点強化』の最前線！データ活用で実現する次世代型コンタクトセンター」セミナーが開催された。コンタクトセンターの現場で今起こっている問題や、NTTコミュニケーションズのソリューションを用いた改善事例が紹介された本セミナーの基調講演に登壇したのは、野村総合研究所の鈴木良介氏だ。ビッグデータ活用の重要性が浸透した昨今、収集した膨大なデータを活用して成果を出す企業も増えている。しかし、自社でそれを実践して成果を出すことは、決して容易ではない。収集したデータを活用して、売上向上などの成果に結びつけるには何が必要なのか。さまざまな事例とデータ活用の独自のフレームワーク「DIVA」の理論を用いて、ポイントを解説した。

ビッグデータとIoTが重要である本当の理由

野村総合研究所
ICT・メディア産業コンサルティング部上級コンサルタント
鈴木良介氏

　「ビッグデータ」という言葉が登場したのは2011年ころだ。その後、IoTや人工知能などさまざまなキーワードが登場しているが、ビッグデータに注目が集まった背景を理解することは今でもなおデータのビジネス活用を考える上で有用だ。講演ではまずビッグデータ活用に関する振り返りが行われた。

　ビッグデータが注目されるのは、そこからビジネスに役立つ知見が得られるからに他ならない。どのように役立つかを考えるためには、「どのくらい大きいか？」ではなく「なぜ大きいか？」が重要な視点となる。では、データはなぜビッグになるのか。鈴木氏は「高解像度」「リアルタイム」「多様・非構造」の3つを理由にあげる。

データが加速度的に多くなっている背景として、「高解像度」「リアルタイム」「多様・非構造」の3つが挙げられる

　「高解像度」とは、世の中の事象をより細かく、精細に表現できるということだ。たとえば、30代男性をターゲットに販促活動を行う際、30代男性の平均的なデータに基づいたアプローチと、一人一人の個別データに基づいたアプローチでは、後者の方が効果的であるのはいうまでもない。

　「リアルタイム」も同様だ、数か月に1回データを取得するよりも、1時間に1回、さらに毎秒テータを取得する方が、ビジネスに有利だ。

　「多様・非構造」とは、さまざまなデータを取得できることを指す。たとえば、以前はコンビニで取得できる顧客データはPOSデータだけだった。しかし、現在は、安価なカメラを設置すれば、顧客の店舗内の行動まで捕捉可能になった。

　最近は、IoTに注目が集まっているが、これも、IoTから収集される膨大なデータが、ビジネスに役立つからに他ならない。

「データの由来はヒト、モノ、業務の3つに大別されます。ヒトが生み出すのはソーシャルメディアやブログの書き込みなどのデータです。そして、モノが生み出すデータがあり、業務から生み出されるデータがあります。

　ヒト由来のデータも有用ですが、上限は見えています。ヒトの数は限られているし、ずっとつぶやきつづけるわけにはいかないからです。しかし、モノが生み出すデータはそうではありません。ヒト由来のデータに比べると、データの種類・量が圧倒的に多いからです。だからこそ、モノ由来データの活用を考えるIoTには商売上の大きな広がりが期待されます」（鈴木氏）

　顧客の声をリアルにつかむことができるコンタクトセンターにも、活用できていないデータがまだある。上記で鈴木氏が指摘した「高解像度」「リアルタイム」「多様・非構造」の波はコンタクトセンターのデータにも押し寄せており、コール分析においてもこうした潮流に対応した新たな分析手法が注目され始めている。

この記事の続き＞＞
・無印良品や外資系銀行の事例に見る、具体的な活用法
・目指すべきは「執事のようなサービス」「口うるさいママ」
・今まで把握できなかったデータ（高解像、リアルタイム、多様・非構造）の活用例、コールセンターの離脱理由を分析するナビダイヤルとは？