購買履歴データやWebアクセスログデータなどの行動データと、SNSデータ（ツイッターやフェイスブックに投稿された生の声）をユーザー単位で結びつける、すなわち統合された「シングルソースデータ」を分析することによって新たに見えてくることがあります。


今日は、昨日に引き続き、

「ビッグデータ時代を勝ち抜くためのデータマイニング活用セミナー」（IBM SPSS主催）

に登壇された清水聰氏（慶應義塾大学教授）のお話の中から面白い事例をご紹介します。（なお、事例の元となっている調査概要については、まだ公開できないものらしく、具体的な数値などはお話されていません）

清水氏が実施した

消費者対象のビール系飲料の調査

によれば、

・アサヒ・スーパードライ
・キリン・淡麗（生）

は併飲している消費者が多いことがわかっています。

その理由としては、

「この２ブランドの味が似ているから」

ということのようです。

どのように併飲しているかというと、

平日は淡麗を飲み、週末はスーパードライを飲む

というパターン。

スーパードライ＆淡麗の組み合わせだけでなく、平日は価格の安い「発泡酒」や「新ジャンル」を飲み、週末はレギュラービール、あるいはプレミアムビールを「ごほうび」的に飲むという消費行動については、以前から指摘されていたことではあります。

ビール系飲料にも人によって味の好みがありますから、スーパードライが好きな人は淡麗も好きということになるのでしょう。

さて、こうした消費者の購買履歴データだけを‘縦に’分析してしまうと、当然ながら平日飲んでる淡麗の消費量のほうが、スーパードライよりも多いという明白な結果になります。

したがって、「消費量」だけを見るとこの消費者は、

「淡麗のロイヤルユーザー」

と判定されてしまうわけです。

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