Tポイントの利用履歴はどう使われているのか？ビッグデータで変わる世界。

いろんな店でTポイントの提示が求められる場合がある。もちろんTポイント以外にもいろ～んな種類のポイントカードがあり、利用データが集積されている。

これらの利用履歴は膨大な情報となって集積される。

これをビッグデータと呼ぶ。ビッグデータはどの様に利用されているのだろうか？

ビッグデータとはなんなのだろうか？

今までも「顧客データ」を分析することは販売促進に利用されてきた。しかしここでいう「ビックデータ」とは、そういったデータとは全く規模が違うものになってくる。

極端な話、我々が行う日々の行動の全てがデータ化されて蓄積されていくといっていいだろう。

それはもう、天文学的な量のデータになる。それらを分析して活用するという試みが「ビッグデータ」という言葉を生んだ。

• クレジットカードの利用履歴
• ポイントカードの利用履歴
• パスモやスイカの利用履歴
• インターネットの閲覧履歴
• ヤフーや楽天のアカウント利用履歴
• フェイスブックやツイッターに書いたこと
• グーグルの検索履歴
• アマゾンの注文履歴
• 顧客リストにメールリスト
• 携帯電話アプリの利用データ
• 街中の監視カメラ映像

これらすべてがビッグデータとして、分析の対象になっている。

わかりやすい例が「Tポイント」だ。これはポイントをゲットする代わりに、個人情報を提供しているといっていいだろう。

自分の性別や年齢・職業などのデータと、買ったもの・利用時間・地域などのデータが集められ、販売促進のために利用されている。

これはもうとんでもないデータ量で、まさにビッグデータと呼べるものだ。

これを分析することで、この地域では何時にこの商品を出せば売れる、とかいったものわかるし、新商品の開発にも生かされている。

ビッグデータの利用例

例えばある地域に新規にコンビニを出店するとしよう。

今まではマーケティングの為に、そのコンビニ出店予定地の通行量を人力で計測していた。

カウントをもって座っているアルバイトを街で見かけたことがあるだろう。一日の時間帯別に通行人数をカウントすることで、出店する前にある程度正確にその店の売り上げを予測することが出来るのだ。

ここにさらにビッグデータを加えてみる。

その地域の全ての販売データだ。利用する人の年齢や性別、よく売れるものや売れないもの。そんなデータを利用したとしたら、もっと正確に売り上げを予測できるし、売り上げをあげる商品を取り揃えることも容易だろう。

ビッグデータを利用すれば、出店のリスクを最小限に抑えたり、利益を最大化することが出来たりするのだ。

このビッグデータを利用してコンサルティングをする。ビックデータを集める会社は、そういった事業を生業としているのだ。

ポイントの利用履歴とは違うが、ツイッターやSNSもひとつのビッグデータの集積だ。

ツイッターのつぶやきを分析することで、天気予報に活かしたり、災害の時に活かしたりといった研究もされている。インフルエンザの流行地域の特定も可能だ。

商品名と共につぶやかれる感情を分析することで、その商品の市場からの評価も計測することが出来る。

我々はネット社会の中で生活しているだけで、いろんな情報を垂れ流しているといっていいのかもしれない。

いろんなところで「会員」になったり、「登録」したり、自分自身の個人情報を提供する機会は多い。それはすべて分析の対象になっているのだ。

こんなご時世、個人情報を保護するのは中々難しそうだ。

ビッグデータが実現する管理社会

中には自分の利用履歴を知られたくないという意味で、ポイントカードを使っていない人もいるだろう。だけどよくよく考えてみると、そんなことをしても無意味というか、焼け石に水的な現状であることがわかる。

Tポイントカードを使わないのに、クレジットカードやスイカは平気で使っているとしたら、それは認識不足と言っていいだろう。

個人的にはもういろんなポイントカードを作りまくって、お買得に買い物を楽しんだ方が良いと思っている。

ひとつの懸念であるが、今現在携帯電話には「指紋認証機能」が搭載されている。

この指紋データ、一か所に集められてリスト化されていたとしたら…。

指紋と氏名住所年齢に銀行口座までもが紐付けされて、とんでもなく重大な情報になるだろう。犯罪を犯しても一発で捕まっちゃうね。

もし完全に自分の情報をシャットアウトしたければ、何も持たずに山にこもる位しか他に方法が無いように思えてしまう。

おそろしい時代になったもんです。