大家好。我是Jang Saetbyeol。现在和大家分享关于"大数据如何改变我们的工作？"，"今后我们将如何灵活利用数据？"等问题的各种案例。迄今为止，通过专栏，我们是沿着从制造商品和服务的策划，到实际制造和生产过程，以及第3篇中提到的流通及物流等业务流程来了解相关案例的。产品和服务是通过这些众多流程和各项业务负责人们的努力而实现的。今天我将从对待和了解作为产品和服务消费主体的顾客的层面，来介绍灵活利用大数据的案例。

 事实上，在我前3篇专栏中所介绍的所有领域中，都提到了"顾客"。在上述业的过程的所有商业要素实际上也都是以内外部顾客为对象，认真思考的证据吧？

 事实上，随着大数据话题的浮现，这里最受关注的，也是最值得展望的领域之一就是顾客管理。不知是不是由于在大数据之前也出现过一次像这样席卷所有产业的CRM热潮的缘故，将其作为反面教材，主张大数据无用论的人也非常多。然而，在伴随着这种忧虑登场数年后的今天，大数据正利用具有超连接(Hyperconnectivity)、超智能(Superintelligence)等特点的第4次工业革命的重要基础，巩固着自身的地位。

 大数据之所以在顾客管理中占据重要地位，主要是由于其在把握和了解顾客的过程中拥有优势。在我们常说的话中，"认识某人"是什么意思呢？"我认识那个人"的程度既可以是单纯地只知道长相和名字的关系，也可以是相互问候或非常亲近，了解对方内心的关系。但是，从商业角度来看，认识顾客的含义包含着比普通人际关系更深层次的内容。

 虽然在认识顾客上存在着各种非常多的要素，但是，通过大数据，了解顾客的部分大致可以整理成以下几个方面。

 对于最简单的顾客基本信息和购买等重要的过去的记录方面，在大数据之前，就已经对其系统地收集和管理了。然而，现在是我们已在了解顾客采取何种行动方面做好了技术上的准备的时代，还是通过这些准备对顾客想要什么进行观察，而不是想象的时代。我们要思考和选择的不是"要做，还是不要做"，而是"要如何做"。

 在上面大体划分的问题中，对顾客喜好的沟通方式方面需要更多的思考。虽然也可以简单地让顾客选择想要的方式(SMS、e-mail、DM等)，但是所有的这些方式，无论是选择或拒绝，我们都无法判断顾客对该方式是喜爱还是回避。而且，在我们所掌握的信息中，很难下结论说没有网购经验的顾客就是生活必需品等其他产品也只在线下购买的顾客。

 然而，现在不是因为难就可以选择不做的情况，为了准确了解顾客喜好的沟通方式，今后需要进行各种尝试。我们公司也在通过各种 Test&Learn，为了更好的了解顾客而不断努力着。今后，希望了解顾客领域的Best Practice成为我们的案例，今天，我们是从整体上灵活运用数据，而并非每个具体的领域，来为大家介绍了解顾客，推荐适合的优惠或商品的案例。

 您有过在深夜看着电视，突然看到炸鸡或外卖APP的夜宵广告后，想要下单的经历吗？或者是在电影院里，看到不足5秒钟的以声音或图片形式短暂出现的炸鸡广告后，想在电影一结束就去吃炸鸡的经历？

 十分注重灵活运用数据管理的广告业为了向特定顾客提供定制式广告，不再采用现有的广播方式，而是开始灵活利用大数据了。之前，广告业也在以其独特的标准和依据为基础，为实现优化而努力着。比方说，漫画或以幼儿为对象的电视频道主要安排饼干或玩具公司的广告。在晚间时段播放的新闻或时事节目前后，主要播放以成年人为对象的保险、银行、夜宵等广告。这就是基本水平的编排方式。

 然而，现在以个人的活动数据和信息为基础，把握顾客的关注点，提供适当内容的定制式广告正引领着行业的趋势。最近为了去度假而在酒店网站上搜索过的酒店或地域，在线商城点击过的商品不断地暴露于脸书新闻源上的经历，大家都过吧？

 这种方式是对顾客明显表现出的（搜索、浏览等）关注点的重定向广告，虽然是非常简单的个人化水平，但事实上，以未表现出的关注点作为对顾客预测的基础而暴露的方式的定制式广告也在一同进行着。对于经常浏览特定化妆品的A，可以判断其为年龄在20~39岁女性的概率非常高。这是将相应年龄/性别的顾客主要浏览的商品广告一起暴露出的方式。如果深层次地注意网站上经常曝光的广告的话，我们也能推测出数据将自己把握和了解成了哪类人吧？

 稍微扩展一下，现在，让我们回顾一个所有人都感觉非常熟悉的案例。从某天开始，在汽车保险广告中，提及"打折"的频率增多了，大家感觉到了吗？现有的汽车保险广告主要提及的是提高保险公司的形象或规避风险损失等保险的核心功能，或者直接保险等基本关于低廉的费用等能够吸引所有顾客的内容。近来，众多保险公司的广告所表现的层面大都以个人数据为基础，对保险费予以折扣。

 美国前进保险公司（Progressive）以附着在汽车上的仪器所传送的各种传感数据为基础，分析顾客的驾车方式。通过该方式推算出事故风险，并将这些概率值体现在保险费的估算中。这种名为"Pay as You Drive"的系统不仅考虑到了驾驶习惯，还涉及到驾车时间段、地域，以及不同顾客的其它环境因素。

 近来，韩国保险业也是采用根据行驶里程划分保费等级，或环保驾驶/遵守交通法规等驾驶习惯以及是否有子女或黑匣子等来估算保险的方式，进行着顾客定制式商品设计。

 世界级信用卡公司VISA即时收集信用卡会员购买的时间、地点、品目等，并以目前掌握的顾客记录/喜好等为基础进行分析，向用户提供发送临近地区加盟店折扣券的 RTM(Real Time Messaging)服务。这项服务开始后，VISA卡的使用次数及顾客数量都得到了增长。

 AMEX也通过灵活利用位置和顾客数据向顾客提供定制式营销。其能为SNS账号与信用卡号相关联的顾客提供"值得喜爱的"优惠。如果我在脸书上为梨泰院A餐厅的图片点赞，其就会提前提供相应餐厅或位于梨泰院的其它加盟店的折扣优惠或信息。

 近来，韩国三星信用卡也在大力宣传"LINK"服务，连接和灵活利用着同一地区/顾客的数据。该方式是将顾客喜爱的加盟店和优惠（折扣，1+1等）捆绑推荐，顾客只需简单地按一次按键，相应的优惠就会在卡中保存。之后，在相应的加盟店内，只要使用该卡，无需出示优惠券，也能自动享受相应的优惠。这项服务开始后，不仅新卡发行量大增，使用次数也大幅提高。

 现在，虽然几乎所有的信用卡公司都在灵活利用了这部分内容，但是以顾客的过去使用记录等为基础，在提前检测不正当使用，防止诈骗、盗用等方面，数据也得到了灵活运用。这是不正当使用防止系统(Fraud Detection System) 。对于试图在不同于一直以来主要使用的地区结算的情况，或者要在同一家加盟店多次结算或不同于日常的大额结算的情况，在确认本人身份前，是无法交易的。

 也有些人在此次暑期休假或之前的海外旅行中，由于被怀疑不正当使用，而遭受了信用卡结算被拒的经历。这是系统准确运作的结果，在休假中，即使发生了这种事情，最好还是把它看作为了安全的金融交易的小小不便。

 在本篇专栏中，我们一起分享了灵活利用大数据，更好地了解顾客，为每位顾客提供定制式个性化优惠的案例。我虽然不太关注广告或信用卡，但是，确实获得了适合自己的推荐优惠，这一点是有切身感受的。今后，随着学习机和人工智能的发展，获得比自身更了解自己的"某人"的推荐，来补充日常生活的那一天也不是不会来临的。

 在下一篇专栏中，我们将一起来观察、了解和预测此次未详细谈及的顾客行动的部分。了解顾客采取何种行动，今后购买什么或做出何种行动是线上、线下都需要投入大量关注的领域。不可抗拒的潮流-全渠道(Omni-channel)时代。企业如何观察、记录和灵活利用顾客的行动，在下一篇专栏中，我们还将一同分享灵活利用有趣的大数据的案例。