ビッグデータとは？3つの種類とマーケティング活用方法を解説

近年、ビッグデータが注目されてきており、Web運営にどのように活用できるのだろうかと興味を持っていませんか？

そのような方向けに、今回はビッグデータについて詳しく解説します。

この記事を読めば、マーケティングでビッグデータをどのように活用すればよいか理解できるようになるため、ぜひ記事を読んでみてください。

ビッグデータとは

まずは、ビッグデータについて解説します。

ビッグデータは主に5つの特徴を持っているデータ群を指します。

ビッグデータの5つの特徴

ビッグデータには明確な定義は存在しません。

例えば、総務省はビッグデータについて以下のように述べています。

1. 政府：国や地方公共団体が提供する「オープンデータ」
2. 企業：暗黙知（ノウハウ）をデジタル化・構造化したデータ（「知のデジタル化」と呼ぶ）
3. 企業：M2M（Machine to Machine）から吐き出されるストリーミングデータ（「M2Mデータ」と呼ぶ）
4. 個人：個人の属性に係る「パーソナルデータ」

引用：『総務省　ビッグデータの定義及び範囲』

国や地方公共団体が公開している「オープンデータ」、企業が保有する「暗黙知のデジタル化データ」、M2M（Machine to Machine）から吐き出される「ストリーミングデータ」、個人が保有する「パーソナルデータ」です。

これらを活用して第4次産業革命（インターネットを活用して社会インフラの在り方を変えていくこと）を発展させようとしています。

ビッグデータを活用すれば、データに基づいた意思決定を行うことが可能です。

しかし、巨大なデータ群のため、ストレージ容量が足りなくなくなってしまうでしょう。

そのため、データ管理・運用に柔軟があるクラウドサーバーで管理することをおすすめします。

参考：『ビッグデータとは？』
参考：『総務省　ビッグデータの定義及び範囲』

ビッグデータの収集方法

引用：『総務省　ビッグデータとは何か』

ビッグデータはあらゆる方法で収集できます。

Webマーケティングにおいてビッグデータを活用したい場合は、「ソーシャルデータ」「マルチメディアデータ」「Webサイトデータ」「カスタマーデータ」を確認しておくことをおすすめします。

参考：『総務省　ビッグデータとは何か』

ビッグデータの種類

引用：『総務省　ビッグデータの概念』

ビッグデータは「構造化データ」「非構造化データ」「半構造化データ」に分類できます。

ビッグデータを上手く扱うためにも、3種類の特徴を理解しておきましょう。

参考：『総務省　ビッグデータの概念』

構造化データ

構造化データとは、ExcelやCSVファイルが代表例で「列」と「行」をもつデータ群を指します。

言葉通り、データが構造化されており、一定の規則性を持っています。

収集・分析が容易でスケーラビリティにも長けていますが、使い方が限定的で、柔軟性がありません。

構造化データの「列」と「行」を変更する場合はコストがかかります。

参考：『構造化データとは何ですか?』

非構造化データ

非構造化データとは、テキストファイルや動画ファイルが代表例でデータモデルを持たないデータ群を指します。

言葉通りでデータが構造化されていないため、規則性がありません。

データの扱いにくさはありますが、データ全体の8割が非構造化データです。

そのため、これらのデータを上手く活用することが重要と注目を集めています。

非構造化データは前処理をして分析できるようにして活用します。

「どのような目的で使用するのか」「どのような処理が必要なのか」を考える必要があるため、専門スキルが求められます。

また、高度な分析が必要になるため、AIを活用するケースも多いです。

参考：『非構造化データとは？構造化データとの違いや課題についてわかりやすく解説！』

半構造化データ

半構造化データとは、非構造化データに一定の規則性、構造（NoSQL）を与えたものです。

グラフ型、キーバリュー型、ドキュメント型、カラム型に分類されて、データと名前を組み合わせてデータを保存・管理していきます。

そして、データを利用したいときには、NoSQLデータベースを活用して構造に当てはめて利用します。

参考：『半構造化データとは何か？』

ビッグデータが注目される背景

近年、ビッグデータが注目され始めていますが、これには3つの背景が影響を与えています。

データ量の増加

近年、収集できるデータが増加しています。

データ増加の理由には「インターネット利用者の増加」「スマートフォンの普及」「SNS利用者の増加」などが挙げられます。

SNSに関しては、FacebookやInstagram、Twitter、LINEなどSNS利用者が増加し、誰でも気軽に投稿できるようになったことから、より個人情報などのデータが取得しやすくなりました。

ビッグデータを上手く活用してマーケティング施策を打てば、新規顧客の獲得やリピート顧客の獲得にげることができ、売り上げアップが見込めるようになるでしょう。

つまり、マーケティング強化のため、ビッグデータを活用する企業が増えてきています。

参考：『ビッグデータの身近な活用例は? 活用のメリットや具体例を紹介』

テクノロジーの発展

従来からデータは存在していましたが、ビッグデータなどの膨大な量を抱えるデータを収集・分析するには高額な設備投資が必要でした。

しかし、近年のIT技術の発展により、ビッグデータの収集・分析を効率的にしやすくなったことからビッグデータを活用する動きが活発化しています。

例えば、ビッグデータを保存するためには大容量のストレージが必要です。

社内のサーバーは容量が限られており、大容量のデータを保存するには向いていない場合が多いです。

しかし、必要なストレージ容量に拡張できるクラウドサーバーの登場したことで、柔軟に対応できるようになりました。

また、ビッグデータを分析するツールも続々と登場してきており、低コストで使えるツールがあります。

AIで分析をする方法も登場してきました。

このようなテクノロジーの発展で、ビッグデータの収集・分析がしやすくなったことから、多くの企業で取り扱われるようになってきたのです。

参考：『ビッグデータの身近な活用例は? 活用のメリットや具体例を紹介』

官民データ活用促進基本法の施行

2016年12月に官民データ活用促進基本法が交付、施行されました。

官民データ活用推進基本法とは、行政（国や地方自治体）が持つデジタルデータを公開して、よりよい国づくりを目指すための法律です。

また、行政は防災や観光、交通、医療など、さまざまなデータを公開しています。

これらのデータを使用して「災害時の避難経路アプリ」「緊急地震速報を通知するアプリ」など、さまざまなサービスが開発されるようになりました。

このような行政の取り組みにより、ビッグデータ活用が注目を集めたのです。

参考：『ビッグデータの身近な活用例は? 活用のメリットや具体例を紹介』

マーケティングでビッグデータを活用するメリット

ビッグデータを活用方法をご紹介しましたが、上手く活用すれば3つのメリットが得られます。

データ分析の精度を上げられる

ビッグデータを収集・分析すれば、因果関係や規則性が見極められ、データ分析の精度が向上します。

例えば、顧客情報を解析してマーケティング戦略を見直せば、自社の売上アップにつながる施策が打てるようになるでしょう。

また、マーケティング業務上の課題を抽出して解決すれば、コスト削減が見込めるでしょう。

このように、データ分析の精度を上げて、マーケティング戦略や業務を見直せることがビッグデータを活用するメリットとなります。

参考：『WEBマーケティングに必須とされるビッグデータとは』

リアルタイムで分析できる

ビッグデータは処理速度に長けているため、リアルタイムで分析できます。

このようなビッグデータの特徴を上手く活用したマーケティング施策として有名なのがダイナミックプライシングです。

ダイナミックプライシングとは、需要と供給の変化に合わせて、販売価格を小刻みに調整する仕組みをいいます。

ダイナミックプライシングツールを使用すれば、市場分析から販売価格の決定まで簡単に行えます。

ビッグデータを活用すれば、このようなリアルタイム分析を活かしたビジネスモデルが構築できることが魅力です。

参考：『「ダイナミックプライシング』の可能性とは』

顧客ニーズを把握できる

ビッグデータをマーケティング分野で活用することで、顧客ニーズを正確に把握できるというメリットがあります。

例えば、顧客管理システムを活用してデータを分析すれば、自社の顧客はどのような属性が多いのかを把握できます。

SNS分析ツールの活用

また、SNS分析ツールを活用すれば「どの時間に投稿すれば投稿を見てもらえるのか」「どのような投稿の反応がよいのか」を把握することが可能です。

引用：『SNS分析ツール「CCX social」リニューアル後1年未満で利用社数1,000社を突破！』

例えば、CCX socialを活用すれば、どのような投稿が人気か把握できてSNS戦略の見直しができます。

参考：『SNS分析ツール「CCX social」リニューアル後1年未満で利用社数1,000社を突破！』

マーケティングでビッグデータを活用するデメリット

ビッグデータを活用するとデメリットも3つあります。

専門スタッフを雇う必要がある

ビッグデータを活用する場合は、データ分析に長けたスタッフを雇う必要があります。

なぜなら、ビッグデータはデータを収集すればよいわけではなく「目的に見合ったデータ」「正確なデータ」を収集しなければいけません。

また、構造化データや非構造化データの処理方法や分析方法を理解している人材がいて成り立つものです。

そのため、専門スタッフを雇う必要があります。

しかし、データ分析したいことによっては、支援会社を利用した方がよいケースもあります。

そのため、専門スタッフを雇うのがハードルに感じる方は支援会社を利用してみましょう。

参考：『ビッグデータとは？ AIやIoTとの関係も合わせて解説』

セキュリティ対策を行う必要がある

ビッグデータはパーソナルデータが含まれるため、取り扱う上でセキュリティ対策が欠かせません。

企業へのサイバー攻撃は高度化・巧妙化してきているため、情報漏洩に気をつけるようにしましょう。

またビッグデータを取り扱う上ではプライバシー侵害リスクを踏まえなければいけません。

本人の承諾を得ずに第三者へ顧客情報を提供してしまうなどは法律違反になるため、データの取り扱いに関する法規制を学んでおく必要があります。

最新の法規制やルールに関する情報をキャッチアップして、適宜対応しましょう。

また、カメラやセンサーなどのIoT機器を活用したデータ収集する場合も、情報漏洩を防ぐためのセキュリティ設計する必要があります。

参考：『ビッグデータビジネスにおけるセキュリティ強化とプライバシー保護の必要性』

運用コストが上がる

ビッグデータの収集・蓄積・分析にはコストがかかります。

例えば、ビッグデータをサーバーに保存するためには、大容量のストレージが必要です。

また、非構造データの場合は活用できるように前処理が必要になるため、業務負荷が増え、ツールを導入しなければいけません。

さらに、データ分析やデータ活用に関する知見を持つ人材を採用する必要があります。

データ分析に長けた人材は不足しており、高い給料を支払わなければ採用できないでしょう。

このように「ストレージ代金」「ツール代金」「人件費」がかかるため、運用コストが上がります。

大企業では導入ができるかもしれませんが、中小企業は導入がハードルになるケースも多いです。

そのため、中小企業は目的に見合ったツールの活用から始めてみることをおすすめします。

参考：『ビッグデータとは？基礎知識と活用事例を解説』

マーケティングにおけるビッグデータの活用方法

ビッグデータが注目されていますが、具体的にはどのように活用すればよいのでしょうか？

ここでは、Web担当者向けにビッグデータの活用方法をご紹介します。

高度な予測分析ができる

引用：『ヤフー・データソリューション』

ビッグデータを収集・分析すれば、従来より高度な予測分析が行えるようになります。

大手メディア会社であるLINEヤフー株式会社は、ビッグデータ（検索キーワードやトレンドスコア）とAIを活用して今年ブレイクする商品を「2024年のヒット予測レポート」で発表しています。

2024年のヒット予測レポートにノミネートした「んぽちゃむ」は中高生を中心に人気集めに成功しています。

このようにビッグデータを活用すれば、自社で今後売れる商品が何かを導き出すことも可能です。

参考：『LINEヤフー株式会社　PRTIMES』

パーソナライズ体験を実現できる

引用：『Logreco おすすめデータのつくり方』

ビッグデータで多角的な分析を行えば、顧客理解した上でサービス展開ができるようになります。

近年、インターネットショッピングで買い物を楽しんだり、Webメディア閲覧を楽しんだりしていると「あなたにおすすめの商品」「あなたが興味を持つ記事」とレコメンド通知が届くようになりました。

このようなレコメンドは「顧客情報」「サイト閲覧履歴」「カート投入履歴」「購入履歴」のデータを多角的に分析して、ユーザーが興味・関心を持つ商品（または記事）を提供しています。

ビッグデータを活用すれば、このようなパーソナライズ体験を実現できます。

近年はLogrecoなどのレコメンドエンジンが出てきて、データ収集・分析・レコメンド生成がしやすくなりました。

参考：『Logreco おすすめデータのつくり方』

UI/UXの見直し

引用：『User Insight』

ビッグデータを収集・分析すればUI/UXを見直すことができます。

例えば、ヒートマップツールを使用すれば、Webサイトの訪問者が「よく閲覧するコンテンツ」「閲覧しないコンテンツ」がわかるようになり、どのページを改善すればよいか判断が付きやすくなります。

また、どこがクリックされているかを可視化することも可能です。

実際にヒートマップツール「UserInsigt」を使用してLPサイトを改善したところ、直帰率が20％以上改善できたという成功事例もあります。

このようにビッグデータを活用すれば、より良いサイト運用が行いやすくなります。

参考：『User Insight 導入事例ミズノ株式会社』

ビッグデータ分析におすすめのツール

「ビッグデータを活用したいけれど難しそう」と不安に思う方も多いかもしれませんが、近ごろは便利なツールが続々と登場しています。

これらのツールを活用すれば、データ収集・分析が捗るでしょう。

ここでは、マーケター向けのおすすめのビッグデータ分析ツールをご紹介します。

Webマーケティング戦略調査分析ツール「Keywordmap」

Webマーケティング戦略調査分析ツールを活用すれば「ユーザーの検索結果」「自社サイト」「競合サイト」の分析が簡単に行えるようになります。

引用：『Keywordmap』

さまざまなWebマーケティング戦略調査分析ツールがありますが、Keywordmapを活用すればビッグデータに基づいたSEO対策が可能になります。

“10時間かかっていた競合分析を2分で”というキャッチコピーのように、SEO対策の戦略を簡単に練れるようになります。

参考：『Keywordmap』

生成AI搭載型アナリティクスツール

生成AI搭載型アナリティクスツールが登場しています。

引用：『生成AIを活用したビッグデータアナリティクスツールにInstagramの投稿案生成機能を追加』

マーケティングコンサルティングサービスを提供している株式会社CINCは社内で使用しているアナリティクスツールにInstagramの投稿案（テキスト）を生成する機能を追加しました。

この機能は、投稿案（テキスト）が付いており、高い評価を得ている投稿の傾向を分析して候補文を生成する機能です。

Instagramからデータを収集、分析して最適な投稿案がワンストップで行えます。

現在は社内で利用するアナリティクスツールでしか使用できません。

しかし、今後、生成AI搭載型のアナリティクスツールは登場してくると予測されています。

他社ではベータ版にはなりますが、消費者調査データから最適なパッケージデザインが生成できるツールなども開発されています。

参考：『生成AIを活用したビッグデータアナリティクスツールにInstagramの投稿案生成機能を追加』

ソーシャルアナリシスツール

引用：『Quid Monitor』

ソーシャルアナリシスツールを活用すれば、ユーザーインサイトを調査することができます。

SNS・ブログ・ニュースなどのデータを分析できるため、消費者のトレンドや流行をキャッチすることが可能です。

例えば、ソーシャルアナリシスツール「Quid Monitor」を使用すれば、以下のようなことができます。

また、どのような属性がフォローしているかなど分析することが可能です。

SNSデータを収集すれば消費者のインサイト発見がしやすくなるため、気になる方は活用してみてください。

参考：『QUID Monitor SNS・クチコミ・レビューのデータを瞬時に分析できるソーシャルリスニングツール』

インテントセールスツール

引用：『SalesMarker』

従来までインターネット上で収集できる企業リストは「企業名」「住所」「電話番号」「代表者氏名」など基本情報のみでした。

しかし、近年は企業のWeb行動履歴が収集できるようになり、顧客ニーズに基づきアプローチできるようなツールが登場しています。

例えば、インテントセールスツール「SalesMarker」を活用すれば、企業のWeb行動履歴から顧客ニーズを特定できます。

「顧客管理システム」「顧客情報管理」「Salesforce」「Zoho」「顧客管理の方法」などと検索している場合は、顧客管理ツールで情報を一元管理しようと考えていることがわかります。

このような顧客にメールを送ったり電話をかけたり、DMや広告を打てば商談を創出できるでしょう。

顧客のアプローチの精度を上げたいというお考えの方から、インテントセールスは注目を集めています。

参考：『SalesMarker』

マーケティングにビッグデータを活用している企業事例

ビッグデータの活用方法をご紹介してきましたが、上手く活用している企業はどのような効果が見込めているのでしょうか？

ここでは、ビッグデータを活用している企業事例をご紹介します。

パッケージデザイン開発（株式会社伊藤園）

引用：『株式会社プラグ　デザイン用の画像生成AI　PRTIMES』

株式会社伊藤園は大手清涼飲料水メーカーで、ヒット商品「おーいお茶」を販売しています。

2023年9月に「おーいお茶　カテキン緑茶」をリニューアルする際に、商品デザイン用の画像生成AIを活用してパッケージを制作しました。

この取り組みは業界初の取り組みとして注目を浴びています。

引用：『株式会社プラグ　デザイン用の画像生成AI　PRTIMES』

デザイン用の画像生成AIはパッケージデザインの開発が行えるだけでなく、消費者がどう思うか評価予測ができます。

その仕組みは1,020万の消費者調査の結果を学習データに使っている予測機能が搭載されているためです。

このように、ビッグデータを解析することで、「どのパッケージであれば人気が出るか」を予測しています。

このような画期的なツールを活用して、パッケージデザインの開発業務を効率化しています。

参考：『株式会社プラグ　デザイン用の画像生成AI　PRTIMES』

販売製品あたりの利益率が大幅に向上（ Donaghy Brothers ）

引用：『 Donaghy Brothers 』

Donaghy Brothersはアイルランドで電化製品を販売している会社です。

同社は実店舗とオンラインショップで約6,000種類の電化製品を販売しています。

その際に「人気商品以外の品物がなかなか売れない」「競合他社の価格を参考にした値付けができない」などの悩みを抱えていたのです。

このような悩みを解決するために、自社のダイナミックプライシングツール「 Black Curve 」を導入しました。

競合他社の価格を分析して、他社よりも安い販売価格を提示することで不人気の商品が売れるようになったのです。

ダイナミックプライシングツール「 Black Curve 」を3か月間利用することで、90,000ポンドの売上アップさせることに成功しました。

参考：『 Business Overview 』

まとめ

ビッグデータは、さまざまなデータが登場してきており、テクノロジーの進化により収集・分析しやすくなっています。

高度な予測分析して、UI/UXを見直したりパーソナライズ体験を提供したりすれば、新規顧客やリピーターが獲得しやすくなるでしょう。

この記事では、データ分析の知識がないマーケターでも簡単に活用できるおすすめのツールを紹介したため、興味を持った方は活用してみてください。

また、この記事を読んでもビッグデータの活用方法に不安があったり、リソースが足りなかったりと悩んでいる方は支援会社を利用してみることをおすすめします。

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