この記事では、以下の事項を説明します。
- ウェブデータ収集とは何か
- ウェブデータの収集を通して企業が到達したいこと
- 誰がウェブデータを収集し、どのように使用できるのか
- 2022年のウェブデータ収集法とは
- データ収集ツールを活用する理由（メリットとデメリット）
- ビジネス現場でデータ収集ツールの活用が高まっている理由
- 企業がウェブデータ収集にBright Dataを選ぶ理由
ウェブデータ収集とは何か
インターネット上に公開されているすべての情報は、収集してデータセットを構築するために使用することができます。さらに、ビジネス上の疑問やアルゴリズムの実行、他社との比較などにこの情報を使用します。
たとえば、カスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）分野を新規に開拓するには、次のような事項に関するデータの収集が必要になるでしょう。
- それぞれの分野で事業を展開している他社について、たとえばLinkedInの情報収集など。
- さまざまなプラットフォーム上でどのようなターゲットオーディエンスに対してどのような広告が発信されているのかについて、たとえばGoogleの有料検索結果など。
- また、業界についてのソーシャルメディアの世論はどうかなど
この例に続き、この会社は重要な新規参入の余地やeコマースマーケットプレイスのダッシュボードを直接統合したCRMのニーズを見出すことで、この機能を発展させて市場シェアの増大を実現します。
ウェブデータの収集を通して企業が到達したいこと
ターゲットサイトにアクセスし、対象とするデータポイントを取得します（ウェブスクレイピングとも呼ばれる）。データポイントの例としては：
- eコマースウェブサイトにおけるお客様のレビューによる新規参入のチャンスを特定。
- インスタグラムなどのプラットフォームをスキャンし、マーケティングコラボを設定するために提携できるインフルエンサー会社をマッピングして特定
- 欠陥があるビジネスを特定し、それを克服してこの「付加価値」アプローチの実行によるメリットとして売ることができる投資会社/ベンチャーキャピタル
- Human Resource departments/agencies that want to discover candidates with unique skill sets
誰がウェブデータを収集し、どのように使用できるのか
大学の研究用やデータサイエンティストの人工知能（AI）用から、機械学習まで、すべての人が活用しています。前者の例としては、女性や弱者における雇用トレンドを特定する雇用機関との学術的研究があげられるでしょう。その目的には、就職先の多様化を促進し、職場での弱者の雇用者数を統合するための雇用状態のマッピングがあります。
ウェブデータのアルゴリズム適用例としては、ニュース話題、世論や相場の動向および量をモニタリングする投資会社で買いや売りなどの指示を出すためのリアルタイムのポートフォリオ決断が可能になります。
次のセクションでは、活用度が高いウェブデータ収集についてと黒字会社による分析について説明していきます。
どの業界がデータ収集を実施しているのか
2020年を通してデータに基づく意思決定を実行している主な業種は次のとおりです。
- 銀行業の65%の回答者は同会計年度内で戦略上の意思決定においてデータを使用したと回答しています
また、次の業種では：
- 保険業では55%の結果
- 情報通信業では、これに次ぐ54%
業種別の2020年における世界各国の企業でのデータに基づく意思決定
出典：Statista
ビジネスインテリジェンス市場調査によると、2022年に入りデータに基づくビジネスインテリジェンスへの投資を50%増加することを計画している上位業種は次のとおりです。
- 小売業/卸売業
- 金融サービス業
- テクノロジー機関
企業でどのようにデータが活用されているかの例をご紹介しましょう。
- 市場リサーチの実施。これによって新規参入の機会を特定し、ユニーク・セリング・プロポジション（USP）を磨き、競合他社を圧倒し、新規市場への参入を実施
- ウェブサイトのテスト。これによって対象となるユーザーのジオロケーションを問わずに一定して優れたエクスペリエンスを確保。
- 検索エンジン結果ページ（SERP）のモニタリング。これによって活用できる系統的なトレンドおよびキャンペーンをカスタマイズできる消費者パターンを特定。
- 競争優位の確保。価格戦略を通し、市場の動向に応じた変更を提供。
- ブランド保護の実現。知的財産が売買されたり、承諾なく使用されないようにする。
- 広告内容が変更されていないことの確認。正確なコピーとビジュアルによって広告が意図する視聴者に届いていることを確認。
ウェブデータの収集メソッド
データは次の3つのメソッドで収集されます。
メソッド1：リサーチベース/定性データ収集
これには、より実務的でカスタマイズ化されたアプローチを必要とする企業が含まれ、ターゲットとする視聴者・被雇用者・主要な業界アクターと親密度をさらに深める目的で使用されます。定性データは通常次の方法で取得されます。
- アンケート
- 面接
- Search trends
Googleサーチトレンドの例 – 出典：Google
メソッド2：データ収集ツール（定量データ収集）
データ収集ツールはBright Dataのような会社によって構築されます。このようなソリューションは、複雑でグローバルな実際のピアによるネットワーク端末によりターゲットとする対象者と競合他社の的確なイメージを取得することを可能にします。ただし、このようなシステムを社内で構築して維持する代わりに、企業では次のいづれかを選択できます。
1: プラグアンドプレイ
自動化データコレクターを活用すると、ビジネス上のニーズをカスタマイズすることもできます。これにより、アルゴリズムとチームメンバーへの情報の一定した流れを作り出します。このオプションの特徴としては、コードの必要が一切なく、構築化、クリーン、統合化された形式でのお届けがあります。
2：すぐに使えるデータセット
他の企業とアクセス費用を共有することで時間とコストを節約できる事前収集のデータセットをご購入いただけます。このオプションの特徴として、データセットが定期的に更新され、データセットは一回限り・4半期ごと・年次ごとに購入できます（つまり、完全に予算に合わせた運用上の柔軟性と機動性を提供します）。さまざまなデータセットスコープからお選びいただけます。
- 完全なデータセットには、指定するウェブサイトで現在利用できるすべてのデータポイントが含まれています
- スマートデータサブセットは、特定の絞り込みがかけられます。たとえば、2022年1月から2月までの1商品に関するすべての商品価格など
- ディフェレンシャルデータセットとは、継続して新しい情報を更新することにより「動的」です。ヘッドハンティング会社に向けた対象人物の職種など。
- 組み合わせ/改善されたデータセット、たとえば指定するビジネス問題や挑戦への幅広い視点を提供する複数のターゲットサイトから収集された情報の完全なデータ珠玉など。たとえば、4つのソーシャルメディアプラットフォーム（Reddit、Facebook、Instagram）における特定の株式や商品に関する社会的感情
データ収集ツールを活用する理由（メリットとデメリット）
ウェブデータの収集を独自で試みる企業はよく次のような課題に直面します。
- 手動によるデータ収集は膨大な時間がかかる複雑な業務です。また、大量のリソースを主要なビジネス運用から切り離す必要があります。
- ターゲットサイトのストラクチャやデータセットがリアルタイムで変更されることはよくあり、ビジネスで思わしくない結果を招くことがあります。たとえば、会社のマーケティング戦略の一部として使用される「古い」消費者感情データには、気分の変化により期待する効果とは正反対の結果となることがあります。
多くの企業では次のような理由でデータ収集ツールを導入しています。
- データ収集プロセスを完全に自動化できる
- 社内でのデータ収集インフラストラクチャ（クラウドサーバー、ネットワーク、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）など）の開発および維持の必要性なし
- エンジニア、DevOpsやIT担当者が主要な製品機能の開発に総力を注ぐことができる
- すべての「クリーン化」（破損・重複したファイルの削除など）、「構築化」、テーマとアルゴリズムに応じてすぐに利用可能な状態で提供されるデータセット
- より複雑で「改善」されたデータセットが提供されることで、情報が複数のデータソースから相互参照され、まとめられている
ビジネス現場でデータ収集ツールの活用が高まっている理由
Finance Onlineによると、ウェブデータ収集と分析の主なメリットとしては次のようなものが挙げられます。
- 効率性と生産性の向上：データは会社にとって重要なフィードバックループを作り上げることでこれが大きく向上します。たとえば、広告テクノロジースペースで事業を展開している会社はウェブデータを使用して広告コピー、リンクの配置、画像を自動的に検証することで正しい広告が正しいお客様に正しいメッセージで伝わるようにします。これは手動によるチェックの不十分な最適化を浮き彫りにします。
- 高速でより効果的な意思判断：リアルタイムのウェブデータ収集により、重要な判断を適時に行うことができます。たとえば、投資会社は株量や世論などの投資データを収集してより良い売買判断ができます。
- より良い金融パフォーマンス：幅広い種類の活動によって企業は利益を増大できます。ウェブデータに基づく一例としては、ウェブトラフィック、キーワード、検索エンジンのトレンドを分析することでターゲットオーディエンスの購入歴を「所有」できます。最終的により良い商品、ブランド配置、対象とするリードジェネレーションの向上を達成できます。
- 新商品やサービス収益の特定と創造：データに基づく市場リサーチを実施することで、会社はその基盤を向上することができます。たとえば、競争力のある情勢をマッピングしている企業は、カスタマーレビューやフィードバックデータでは見つからなかった消費ニーズを特定できます。
- カスタマーエクスペリエンスの向上：企業はウェブデータを使用して、ウェブサイトとユーザーエクスペリエンスのテストを実施できます。この例としては、広告、コンテンツの表示、サードパーティのデータを多様なユーザーのジオロケーションに応じて収集することで、コード、サイト、広告、ウェブサプリケーションが期待どおりに機能することを確保できます。
- 競争優位性：ウェブデータによって、企業は価格戦略とバンドルサービスを直に比較できることで屈指の競争力を獲得できます。これの良い例は、オンラインの旅行代理店（OTA）がデータ収集を活用してリアルタイムの動的な価格戦略を入手できることで競合他社を圧倒できている旅行業界でしょう。
業界専門家によるウェブデータ収集と分析の利益を降順にランク付け
企業がウェブデータ収集にBright Dataを選ぶ理由
Bright DataのCEO、Or Lenchner氏がよく起用する言葉: 「インターネットは世界一規模のデータベースである。唯一の課題はそのデータを整理することだ」
これは正に多くの企業がBright Dataのデータ収集ソリューションを選ぶその理由です。すぐに使えるターゲットデータセットへのアクセス、整理、準備ができるようになるだけではなく、Bright Dataツールは倫理的なデータ収集事業における業界最高水準を実践しています。これはデータに基づく会社を築き上げるにはとても重要な事項です。
数々の企業がBright Dataを選ぶ理由トップ5：
理由1：信頼性
Bright Dataツールを介してアクセスできるデータ会社は最高水準のものです。データは数十万のピアによるネットワークを介して収集され、これによって地元の消費者が実際に閲覧している正確な情報をジオロケーションに応じて取得できます。
理由2：柔軟性
Bright Dataはカスタマイズをさらに高いレベルまで上げ、収集の頻度（リアルタイムまたはスケジュール）、出力ファイルタイプ（JSON、CSV、HTML、XSLS）の選択やワンボタンクリックで作業のスケールアップ・ダウンができます。
理由3：コンプライアンス
Bright Dataの本人確認（KYC）プロセスは非常に厳重なものであり、次を導入しています。
- リアルタイムのコンプライアンス – 当社のコンプライアンスチームは即時のフィードバックを受信し、データ収集ネットワークトラフィックがお客様の同意したユースケースに合わない場合には警告を発します。
- ユーザー検証 – 外部のセキュリティ会社により、当社のデータ収集ネットワークにアクセスするすべてのソースIPをレビューして承認しています。
- 適正評価 – 参加する新規のお客様には、27個の社内開発KYC指標を起用した画像識別検証プロセスが含まれています。
- コードベースの応答メカニズム – Bright Dataネットワーク悪用の試行はすべてコードベースのメカニズムにより自動的にブロックされます。
理由4：効率性
Bright Dataの収集ネットワークを利用すると、既存のテクノロジーを活用しながらより大きく素早い成長を構築できます。
理由5：上位カスタマーエクスペリエンス
専用アカウントマネージャはすべてのお客様に割り当てられています。当社のユーザーフレンドリーなダッシュボードはすべてのデータ収集活動をリアルタイムで監督します。当社の開発チームは毎日新しい機能をリリースし、ユーザーのデータ収集目的を達成できるように最先端のツールの活用を確保します。
