デジタルマーケティング2.0 AI×5G時代の新・顧客戦略 の商品レビュー

安岡寛道(著者),稲垣仁美(著者),木ノ下健(著者),松村直樹(著者),本村陽一(著者)

2021/08/09

ai 5gの行く末、未来についてヒントを得るべく読書。5gの有効活用法とはというのは課題部分。
業種別、コンセプト別に整理されており、構想のヒントにはなる良著。
一歩踏み込んだ理解を期待したくなる部分はあるが。

メモ
・７つの主要コンセプト
　リアルタイムマッチング
　コラボレーション　シェアリング
　IoTセルフ化による自動化
　パーソナライズ　カスタマイゼーション
　ダイナミックな需要予測
　MR化　ライブ化
　OMOのリコメンデーション

・補完コンセプト
　　XaaS
　　XTech
　　スコアリングし尿価値算定
　　アバターエージェント化
　　マルチデバイス化
　　シームレス決済
　　スマートミラー活用
　　スマートシティ化

・リアルタイムマッチング
　　時空間を超えたマッチング　通勤、家、会社、過去、未来
　　ブロックチェーンによる中立的マッチング

・コラボレーションシェアリング
　　異業種間やバリューチェーン連携によるコラボレーション
　　APIによるシェアリング

・IoT セルフ化による自動化
　　無人レジなどのようなセルフ化・自動化促進へ

・

2020/06/12

AI・5Gが発展する今後の社会で下記７つの主要コンセプト、８つの補完コンセプトを軸に各インダストリー、サービスのバリューチェーンの変化をサマリーしてくれている。辞典的に利用するのがおすすめの本
７つの主要コンセプト
・リアルタイムマッチング
・コラボレーション・シェアリング
・IoT・セルフ化による自動化
・パーソナライズ・カスタマイゼーション
・ダイナミックな需要予測・プライシング
・MR化・ライブ化
・OMOのレコメンデーション

８つの補完コンセプト
・XaaS
・X-Tech
・スコアリング・信用価値算定
・アバター・エージェント化
・シームレス決済
・スマートミラー活用
・スマートシティ化

2020/05/06

AI×5Gが浸透した時代はどんなものになるか、業種別、機能別で端的に考察されている。
概要を大枠で捉えるのにはちょうどよく、表現もそんなに難しくないので読みやすい。
すでにある事例も交えながら予測されているので、頭にも入ってきやすい。
ただ、全体的に既知のものが多く、新たな発見、気付きが得られるものではなかった。
うすく、広く、網羅して整理してみたよ、という印象でした。

2020/05/04

AI×5G社会におけるフレームワークの整理と、発生事象が網羅的に整理されており参考になる。
この社会をベースに新たなリフレーミングを繰り返し、顧客優先視点でのマーケティング手法が必要になる。
マーケッターとしては、AI×5Gをフレーム事に上手く使い分けつつ、顧客視点の本質的課題部分に時間を割き、新たなリアルデジタル社会での価値創造が求められる。

結果、このような活動が複数の産業で有機的に混じり合い、新たなモデルを作り上げていく事で、経済成長や人々の社会が豊かになる。
これを繋ぐ鍵が、デジタルマーケティングを基盤とするデータの新たな価値にあり、データマーケティングの醍醐味になるはず。

2020/04/16

業種別・機能別に50もの事例を挙げられており非常に興味深く読ませていただきました。
まだAIソリューションはいくつか実例が上がってきていますが、5Gとなると実感できるのはこれからであります。
どうやって顧客価値を高めていくか、世の中の困りごとをテクノロジーで解決していくという事を慈善事業ではなく、ビジネスとしてきちんと対価をもらえるモデル化ができるか。
コロナウイルス感染症による外出自粛や営業自粛ということで、当面日本における経済活動は停滞すると思われるが、afterコロナを見据えて準備をしておく必要がある。
欧米諸国と比べ日本はあーだ、こーだと悲観的に話されるケースが多く暗くなってしまうが、少子高齢化が進み、人口減社会を迎えた日本においては、テクノロジーをうまく組み合わせ、不足する労働力をカバーしていかない限り、同水準を維持することは非常に難しいと思われます。ワクワクするような新技術もありますし、既に手に取れるような具体性のある話もあり、今を理解する上で非常にわかりやすかったです。

2020/03/25

5Gが台頭したことでますます活躍の場を広げるAIとデジタル技術。これら技術がマーケティングにどう活かされていくのかを業種別、機能別に予想してくれている。もちろん、実際に取り組みが始まっている事例もあり、現実感があり非常に参考になった。

2020/03/10

マッチングはAIの得意分野。けれど、人の本質的な感情や欲求からくる価値観は解決しづらい。

確率的潜在意味解析＝PLSAという言葉は初めて聞いた。

売らなくても売れる状況を作り出す仕組みがマーケティングの基本だが、これが難しい。

AIによって自動対応され、マーケッターはそれでも残る課題に、集中できるようになるはずであるため、これからの時代に向けて進む光が少し見えたような気がする。

2020/03/08

事例集として活用できる。

以下メモ。
- [ ] 「経営コンサルティング」属人的な知識と経験をデータで補う多様なリアルタイム調査をもとに助言。今後はアンケートや報告書などの旧来型の属人的な手法はもちろんのこと、コンサルティングプロジェクトの経緯を追跡し、その実績をデータベース化し、プロジェクト後のクライアント事業者の戦略の実施結果をデータベース化し、活用していく。蓄積・分析されたデータは、コンサルティングのスキルを伝達する際にも生かすことができる。また、クライアントかわ識別できないように、情報を隠すための抽象化を行った上で、サイト上にも情報を掲載して情報発信することなどで、営業活動にも使える。また、プロジェクトの経緯とクライアントの実施結果がパターン化されることにより、関連する成功事例(または失敗事例)がデータベース化されて紐付けされる。これにより、その後のプロジェクトにおいて、戦略オプション別に、次の予測も定量的に提示できるようになる。さらに、戦略オプションから具体的な施策を導出する際には、デプスインタビューやエスノグラフィーなどの定性調査から、オープンデータのような定量調査を疑似的に行い、よりリアルタイムに近い情報収集が可能になり、「気付き」を与える。また、クライアント事業者が自ら追加調査を設定・実施することもできるので、より深掘りした調査が可能になる。これらの結果全体もデータベース化され、次のコンサルティングプロジェクト、セールス、マーケティングに生かされる。