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カカクコムが価格.com Data Compassを提供開始、ビッグデータを活用したマーケティングサービスで企業の意思決定を支援

text: XEXEQ編集部

カカクコムが価格.com Data Compassを提供開始、ビッグデータを活用したマーケティングサービスで企業の意思決定を支援

PR TIMES より


記事の要約

  • カカクコムが「価格.com Data Compass」を提供開始
  • 価格.comのビッグデータを活用したマーケティングサービス
  • 購入検討ユーザーの動向データを市況把握や競合分析に活用可能

価格.com Data Compassの特徴と機能

株式会社カカクコムは、購買支援サイト「価格.com」のビッグデータを活用したマーケティングサービス「価格.com Data Compass」の提供を開始した。このWebサービスは、価格.comが保有するアクセスデータや製品マスタデータ、クチコミ・レビューなどの膨大なデータを基に、購入検討ユーザーの動向を視覚的に確認・分析することができる。[1]

価格.com Data Compassの主な特徴として、幅広い商材について製品カテゴリ、メーカー、製品などの多様な切り口でデータを入手できる点が挙げられる。特にマーケティング市場で重要視されるミドルファネル(自社商品と他社商品を比較検討中のユーザー)の動きを把握できるため、市況把握や競合分析、効果検証などに活用できるのだ。

このサービスには、マーケティング課題を解決するのに役立つ豊富なダッシュボードが用意されている。オーバービュー、プロファイル、トレンド分析、勝敗分析など、多角的な分析が可能なツールが揃っており、今後も随時拡充・アップデートが予定されている。これらの機能により、企業は効果的なマーケティング戦略の立案や実行が可能となるだろう。

オーバービュー プロファイル トレンド分析 勝敗分析
主な機能 最新数値の順位表示 直近データの統合表示 最大37カ月分のデータ推移 競合との比較表示
活用ポイント 全体感の把握 個別の詳細分析 購入検討ユーザーの分析 購買行動の把握
データ範囲 最新のアクセスデータ 直近週の数値 長期的なデータトレンド 同時閲覧データ
表示形式 ランキング形式 統合ダッシュボード グラフ表示 比較チャート

ビッグデータについて

ビッグデータとは、従来のデータベース管理ツールで処理することが困難な巨大なデータ群のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

  • Volume(量):大量のデータ
  • Velocity(速度):高速なデータ生成と処理
  • Variety(多様性):構造化・非構造化データの混在

ビッグデータの活用は、企業の意思決定や戦略立案に大きな影響を与える可能性を持っている。例えば、顧客行動の詳細な分析や市場トレンドの予測、リスク管理の改善などに利用され、ビジネスの競争力向上や新たな価値創造につながる。価格.com Data Compassもこのビッグデータの概念を活用し、企業のマーケティング活動を支援するサービスとして位置付けられているのだ。

価格.com Data Compassに関する考察

価格.com Data Compassの登場により、企業のマーケティング戦略立案がより精緻化される可能性がある。しかし、このようなデータ駆動型のアプローチには、プライバシーやデータセキュリティに関する懸念も付きまとう。個人情報の取り扱いやデータの匿名化などについて、厳格な基準を設けることが今後の課題となるだろう。

今後、価格.com Data Compassには、AIを活用した予測分析機能の追加が期待される。例えば、過去のデータから将来の市場動向を予測したり、最適な価格設定を提案したりする機能が加われば、さらに付加価値の高いサービスになるはずだ。また、他の外部データソースとの連携機能も、サービスの拡張性を高める上で重要となるだろう。

長期的には、価格.com Data Compassが単なるデータ分析ツールから、企業の意思決定を支援する統合プラットフォームへと進化することが期待される。マーケティング部門だけでなく、商品開発や経営戦略立案など、幅広い部門で活用できるようになれば、企業全体のデータドリブン経営の推進に大きく貢献するだろう。このようなサービスの発展が、日本企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させる可能性は大きい。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「マーケティングサービス「価格.com Data Compass」の提供を開始 | 株式会社カカクコムのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000967.000001455.html, (参照 24-08-01).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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