移動体験への付加価値を創出–デンソーとNTTデータ、車流と人流データを活用した実証実験

今回は「移動体験への付加価値を創出–デンソーとNTTデータ、車流と人流データを活用した実証実験」についてご紹介します。

関連ワード （ビッグデータ等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　デンソーとNTTデータは、車流データと人流データを活用した移動体験変革の実証実験を2020年6月から2021年3月に実施した。

　実証では、車載器から収集した運転特性や運転状況などの車流データとスマートフォンのGPSやBeaconの反応ログなどで収集した人流データから個人の特性を分析し、「運転状況の推定」と「個人の好みを把握」した店舗情報のレコメンドを行うもの。

　ベストなタイミングで個人の興味関心に応じたコンテンツ提供やレコメンデーションを行うことで車内外での移動体験やサービスの質向上を実現し、サービス提供側にも生活者の行動変容に伴う見込み客の送客支援などの新たな価値を提供することが可能となる。

　デンソーは、クルマ・ヒト・モノがつながる新たなモビリティー社会の実現に向け、次世代コックピットプラットフォームやコネクテッド車載プラットフォームの企画・開発を進めている。

　NTTデータは「リアル行動データプラットフォーム」を運営するunerryと提携し、目的地到着前から「お出かけ」を楽しめる新しい移動体験を提供する「モビリティ・コマースサービス」の共同企画・開発を手がけている。今回の実証ではその一部であるunerryの人流データとアルゴリズムを活用している。

　3カ月の車両走行検証期間中に実施した2217施設のレコメンド内容に対するモニターの評価を分析したところ、嗜好パターンや運転状況などユーザーの行動理解に基づいたレコメンドであるほど評価が高いという結果が得られた。車流データと人流データを組み合わせることによる移動体験への付加価値創出が可能であることが技術的に確認できた。

　また今回の取り組みで、車流と人流データをの活用により、モビリティー事業者にとっては「ドライバー体験の向上による顧客の取り込み」や「自動車をメディアとした新たな収入源の創出」が期待でき、一方サービス事業者にとっては「自動車内でのサービス利用という新たなマーケットへの参入」や「利用者の行動変容による顧客の取り込み」が期待できることが明らかになった。

　今後両社は、次世代コックピットやスマートフォン向けサービスといった幅広い顧客接点を確保していく。また車流データと人流データによるユーザーの行動理解を軸にしたユーザー体験（UX）やコンテンツ提供の可能性をモビリティー事業者やサービス事業者とともに検討していく。

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主成分分析とは～その概要とエクセルによる例～

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今回は web データの自動収集とビッグデータ活用について取り上げました。 近年、 SNS 上の自社商品・サービスへの批判、評価を収集して、企業側が SNS 上の消費者に直接返信するかたちでカスタマーサポートを行う「アクティブサポート」が注目されてい ...

進化する需要予測。ビッグデータを活用した、最新需要予測事例。 | Topics

ビッグデータやIoT技術の発展により、新商品、新サービスの投入時に行われる需要予測の運用が急激に変わり始めている。従来のアンケートやインタビューによる調査やマーケティング手法とは一線を画した、ビッグデータに基づいた需要予測は、既存の手法とくらべて、何が圧倒的に異なるのか。需要予測における手法が進化するなかで、需要予測のあり方そのものにも変化が生じはじめている。具体的な事例を交えながら、ビッグデータ時代の需要予測の手法を紹介する。ビッグデータ活用による需要予測で、潜在的なニーズがわかる事例も。ビッグデータを活用した需要予測では、これまでのアンケートやインタビューの手法では抽象的に推測していた顧客の行動や嗜好を、データを通して直接的に収集・把握できる。代表的な事例として挙げられるのが、位置情報の収集・活用である。NTTドコモが提供する「モバイル空間統計」や、KDDIとコロプラが共同で提供する「Location Trends」では、携帯電話のWi-FiやGPSを通じて取得される位置情報を収集し、マーケティングへ活用している。Web上の一連の顧客行動についても、閲覧記録を通じて把握しようという事例が増えている。Valuesは、自社のモニター会員を対象にWebの閲覧ログデータを収集。「いつ」、「どのサイトを閲覧」し、「最終的にどのような過程を経て購入や申し込みに至ったのか」を分析することが可能である。またSNSログの活用事例も活発である。SNS大手の米ツイッターは、条件を指定して投稿されたビッグデータを抽出できるAPIを提供するデータビジネスを展開中である。「つぶやき」というビッグデータに対してテキストマイニングなどの技術を活用することで、ユーザーのニーズ・嗜好の変遷をたどることが可能となる。さらに海外では、顧客自身が意識していない潜在的なビッグデータを収集しようという事例も出ている。以上、下記URLからの要約http://www.mri.co.jp/opinion/column/big_data3/big_data_20160809.html

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