本記事では以下の内容を解説します：
- データフライホイールとは何か？
- データ収集 – 成功するデータフライホイールの基盤
- データフライホイールは新製品の開発とマーケティングを支援できる
- 成功するデータフライホイールの維持は投資利益率（ROI）を向上させられる
データフライホイールとは何か？
データフライホイールとは、データを戦略的に活用することで製品やプロセスの勢いを加速的に増大させる仕組みです。フライホイールは回転するにつれてエネルギーを蓄積し、やがて自力で回転し続ける状態に達します。情報を活用して好循環を生み出し、より多くのデータが学習曲線の加速、製品の改善、顧客獲得・維持率の向上につながります。効果的なデータフライホイール戦略は、新製品イノベーションの創出、収益増加、利益率向上を促進します。
データフライホイールの典型例が、Netflixのアルゴリズム駆動型レコメンデーション機能である。導入当初は人気動画が推奨されていたが、時間の経過とともにNetflixはユーザーの視聴・評価データポイントを収集し、「レコメンデーションエンジン」に投入。これにより各ユーザー向けによりパーソナライズされた「おすすめ」提案が実現され、視聴者数の増加を支えている。
現在Netflixユーザーは1日あたり2億時間以上のコンテンツを視聴している。
製品、ビジネス/消費者プロセス、または競合他社について収集できるデータが多いほど、成長を促進することができます。フライホイールのように、最初はゆっくりと始まり、徐々に加速していきます。 フライホイールの概念は、ジム・コリンズが著書『グッド・トゥ・グレート：なぜ、ある企業は飛躍し、ある企業はそうではないのか』で初めて提唱したものです。彼の最も有名な成功事例は、2003年にこの概念をジェフ・ベゾスに売り込み、最終的には Amazon の顧客中心の哲学の重要な部分となったことです。
データ収集 – データフライホイールの成功の基盤
大規模なデータ収集は、データフライホイール戦略の基盤となります。データは、フライホイールエンジンを駆動する燃料です。自社のウェブサイトやアプリケーションからデータを収集する方法は数多くありますが、ウェブサイトなどの外部ソースからデータを収集することは困難な場合があります。たとえば、eコマース企業のマーケティング担当者は、競合するマーケットプレイスにおける類似製品の売切率（STR）データにアクセスしたいと思うでしょう。彼らは、次のようなデータポイントから恩恵を受けることができるでしょう。
- 出品者評価とレビュー
- 動的価格設定
- 商品画像、タイトル、カテゴリー
- マーケットプレイス検索エンジンの結果
- 特別オファー
残念ながら、多くのウェブサイトは競合他社のデータ収集を複雑にする障壁を設けています。CAPTCHA、地理的位置に基づくサーバー制限、リクエスト量/レート制限などは、IPアドレスがブラックリストに登録されたり、ブロックされたり、偽情報が提供されたりする原因となることがよくあります。データ収集のために独自のPythonスクリプトを作成することも可能ですが、これは労力のかかる作業であり、場合によっては「不審な活動」を理由にアカウントが停止される可能性があります。 DevOps担当者、データ専門家、IT要員、開発者を雇用して運用データ収集システムを開発・維持することも可能ですが、これは非常にコストがかかり、拡張（増減）が困難な解決策です。
企業に真に必要なのは、ウェブデータ収集を効率化する自動化され、俊敏で、経済的に実現可能なソリューションです。このようなソリューションはグローバルに運用され、あらゆるオープンソースのウェブサイトにアクセスできる必要があります。高度な再試行ロジックを用いてウェブサイトのブロックを回避する技術的優位性を活用すべきです。 あらゆるツール／サービスは、収集データの長期的なビジネス価値を維持するため、業界をリードする倫理的利用ガイドラインにも準拠すべきです。さらに企業は、チームやシステムが即座にインポート・活用可能な形で、構造化・クリーニング・統合・フォーマット済みのデータを受け取りたいと考えるでしょう。
製品開発とマーケティングを強化するデータ・フライホイール
Amazonは新製品の開発・マーケティングにおいてデータフライホイール戦略を駆使する先駆者だ。Amazon Prime会員制度はその好例である。Primeの低価格設定は多くの顧客を惹きつける。即日配送や翌日配送といった明確な価値提案を多くの顧客が認識している。 しかしAmazonはPrimeをクロスセル／アップセルの最初の接点として活用。会員はPrime Video、Amazon Music、Audible、Amazon Pantryなど多数のサービスに触れ、さらなる売上とサブスクリプションを促進される。Amazonは顧客嗜好や各サービスから収集したトレンドデータを基に、アップセルのマーケティング戦略を立案。例えば子供向け玩具を購入した顧客は、ジュニア向けコンテンツ目当てにAmazon Primeのサブスクリプションに興味を持つ可能性がある。
別の事例として、エネルギー浪費削減に特化した家庭用技術を提供するオランダのテック企業Qubyがある。同社はデータ・フライホイール戦略を用いて市場と成功を大幅に拡大した。
Qubyはまず、欧州の公益事業会社が販売する家庭用ディスプレイとスマートサーモスタットの提供から始めました。これらの製品は微調整されたエネルギー使用量を追跡可能です。同社はこの情報をデータ学習アルゴリズムの文脈で活用し、家庭内の家電使用状況を検知できるようにしました。 2017年、Qubyは初のAI搭載サービス「Waste Checker」をリリース。洗濯機や食器洗い機からセントラルヒーティングシステム、シャワーに至るまで、家電の非効率な使用を検知可能となった。無駄遣いが検出されると、Qubyはエネルギー浪費を削減するための具体的な行動指針を個人別に提案した。 Qubyのスマートサーモスタットは毎秒単位でデータを収集・分析します。収集したデータを活用し、新たに改訂されたエネルギー料金内訳を提示することで、顧客側のコスト削減、カーボンフットプリントの削減、エネルギー浪費の抑制に貢献しました。
3つ目の事例は、英国全土の企業に業界をリードする検索マーケティングサービスを提供するデジタルマーケティングエージェンシー、Reddicoです。検索エンジン最適化（SEO）企業にとっての主要な課題は、グローバルベースでクライアントにインサイトを提供することです。 複数地域における検索結果データの収集は複雑で時間を要します。Reddicoはデータ収集ネットワークとの提携により、地域をピンポイントでターゲティングする新たな競争力のあるサービスを提供可能としました。このパートナーは対象地域内のピアデバイスを利用したトラフィックルーティング機能を提供し、顧客が実際のクライアント側検索結果に基づいてキャンペーンを最適化・ローカライズすることを可能にしました。
成功するデータ・フライホイールによるROI向上
データフライホイールは3つの方法でマーケティングROIを向上させます：
第一に、効果的なデータフライホイールは製品・サービスの継続的改善にデータを提供し、収益拡大と顧客増加を促進します。これは「好循環」として知られています：より多くのデータ→迅速な学習→優れた製品→より多くの顧客。このプロセスを繰り返すことで成長が加速します。
次に、効果的なデータフライホイール戦略は顧客獲得コスト（CAC）の削減につながります。ユーザーレビューや製品インタラクションデータに基づき製品が継続的に改善されるためです。 製品と市場の適合性（プロダクト・マーケット・フィット）が最適化され、摩擦が減少すると同時に顧客獲得コストも削減される段階に達し、ROIが向上します。ソフトウェア市場では、Dropbox、Slack、Calendyといったプロダクト主導型成長（PLG）企業が、データフライホイール戦略によるCAC低下の好例です。
第三に、適切に実施されたデータフライホイール戦略は、大規模なウェブデータ収集に伴う規制コンプライアンスリスクを軽減できます。商業目的のデータ収集は、EUの一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）などの規制監督の対象となります。自社または下請け業者がこれらの規制に違反した場合、多額の罰金に直面する可能性があり、データ駆動型製品・サービスの価値を損なう恐れがあります。
まとめ
データフライホイールは成長と収益の両方を促進する効果的な戦略です。学習、製品改善、顧客転換率/維持率向上という好循環を実現します。フライホイールのように、データ駆動型の学習プロセスは加速を続け、この慣性を利用してシステムの自律的な進化を促進します。
フライホイールはデータに依存します。Amazon、LinkedIn、Googleなどの外部ウェブサイトから大規模にデータを収集することは困難です。効果的なウェブデータ収集ソリューションは、倫理的かつ規制に準拠した方法でこれらの課題を回避しなければなりません。貴社に最適なデータソリューションを見つけるため、今すぐお問い合わせください。
