データに注力すれば差別化できる

　今、ログデータや音声、画像など、日々様々な種類のデータが大量に生成されている。更にスマートフォンやIoTの普及を追い風に、それがセンサーとなって個々のユーザーの検索データやヘルスデータ、位置情報といったパーソナルデータの取得も進んでいる。

　「データ×AIの発展の背景には、当然スマホの浸透という大きな要因があります。こんなにも多くの人が、24時間365日コンピューターを持ち歩いている状況は、ノートPCの時代ではなし得なかったこと」と山崎氏は指摘する。

　だが、こうして生まれるデータは取得時点では非構造化データであり、そのまま分析してマーケティングに示唆を得るのは難しい。重視すべきデータとそうでないデータを見極めて重み付けし、その種類や関連性も加味して分類すること、それが構造化だ。

　たとえばWebの閲覧データも価値ある情報だが、もしEC事業のマーケティングならば、購買履歴や、ユーザーが知りたいことを能動的に入力した証左である検索履歴のほうが有効だといえるだろう。また、リアルタイムの取得が可能なら、検索と位置情報、また閲覧デバイスの情報を掛け合わせることで、一歩踏み込んだユーザーの把握と分析ができる。

　分類や抽出によるデータの構造化を前提にビッグデータに向き合えば、その潜在的価値を引き出すことができ、そこに掛け合わせるなら既存のAIであってもまだ大きな成果を見込める。それが、競合に対する差別化になるというわけだ。

ECマーケターが検索の重要性を見過ごす理由

　このようなデータへの回帰が大きなトレンドになる中で、山崎氏は更に自社の強みであるEC事業における検索とレビューの知見も加えて、「ユーザーへの透明性と健全性の提供がますます重要になっている」と語る。検索とレビューは、ユーザーが買い物を成功させる、もしくは買い物に満足するためにとても有効だが、ECサイトの運用者はその重要性をあまり認識していないという。

　Googleでの検索ワードはユーザーの知りたいことを表すが、ECサイトにおける検索はそれよりも段違いに重要だ。なぜなら、ほぼ間違いなくそのサイトで買いたいものを表しており、母数は少なくとも非常に純度が高い情報だからだ。

　また、リアルタイム性という観点からだと「購買履歴よりも検索履歴のほうが有効」と山崎氏は指摘する。検索は今この瞬間のユーザーの希望を表すものであり、更にその結果を返すのもリアルタイムなので、嫌がられることがない。検索に応じたレコメンデーションは読みが外れると嫌がられるが、その点でも、ユーザーの満足度を高めるのに検索に注力するのは価値があるといえる。

　だが、これだけ強力なツールである検索にもかかわらず、重要性が見過ごされているのはなぜなのか。山崎氏は以下のように解説する。

　「検索の登場はネットの歴史上でははるか昔のことで、もう当たり前のように定着しています。そのため、新たなワードを追うのに忙しいマーケターは見落としてしまうのだと思います。しかし、その分すごく伸びしろが大きい部分です」