現代では、市場の偏在と顧客ニーズの多様化が進んでおり、企業はビッグデータの活用により顧客の傾向を把握し、それに基づいて戦略プラン、マーケティングプランを立てることが求められています。

しかし、データから傾向を抽出し、一元化することは多様性を無視することでもあります。

ビッグデータ分析がもたらす一元化の傾向は、多様性への対応という観点からは矛盾となり得ます。その結果、潜在的なニーズを見落とすリスクがあります。特に、ニッチな市場やマイノリティを無視することで、全体の市場理解が不完全になることがあります。

このジレンマに対処するためには、以下のような戦略が有効です。

①セグメンテーションの精緻化: マーケットを細かく分けることで、異なる顧客層の特性を詳細に把握し、多様性に富むニーズに対応します。

②定性データの活用: 数値データだけでなく、顧客インタビューやソーシャルメディアの意見など、質的データを組み込むことで、数値では表現できない顧客の声を拾います。

③多様性を重視したデータ収集: データ収集段階から多様性を考慮し、顧客背景を揃え、データを平等に収集することが、分析結果の多様性を保証します。

ビッグデータ時代のビジネスでは、ビッグデータによる高次元な分析能力と、低次元統計による基礎的なデータ理解を組み合わせることが重要です。低次元統計による洞察は、高次元モデルの構築における方向性を提供し、高次元統計の、より深い洞察と精度の高い予測によって、ビジネスの競争力を高めます。