スティーブ・ジョブズは「顧客は、それを見せてもらうまで、自分が何を望んでいるのか分からない」という言葉を残しています。

すなわち、顧客は自分自身が何をしたいのか、何が欲しいのかを明確に知らず、単に何か良いこと、何か楽しいこと、何か現状を改善するものを体験し、手に入れたいという潜在的な欲求から消費行動を起こしています。

このように、顧客が自分の求めているものを必ずしも言語化できない時代に、企業はビッグデータを活用することで多様化する顧客ニーズに応えようとしています。しかしこの受動的な行動は、単に顧客の一時的な欲求を満たすことは出来ても、真の精神的な満足を提供することが出来ず、顧客はただ目の前の精神的な枯渇を癒すために消費行動を続けることになります。

消費が続くことは一見すると企業にとって良いことのように思えますが、全ての顧客ニーズに対応することは不可能であり、一過性の欲求を解消するための消費は製品のライフサイクルを短くします。さらに一過性の欲求のために消費者が支払い可能な価格は低価格になるため収益性の悪いビジネスモデルとなります。

社会的な影響では、大量消費は大量の廃棄を生み、低価格化は安い人件費を求めて下儲け企業で働く途上国の人々の、低賃金、長時間など、劣悪な労働環境を生み出す要因の一つとして問題となっています。

①一時的な消費の促進: ビッグデータを用いた個別最適化は、消費者の一時的な欲求を満たすことに重点を置くことがあります。これは、消費者が真の満足を得る前に次の消費へと移行し、結果的に精神的な枯渇を感じ続けるサイクルを生み出します。

②製品ライフサイクルの短縮: 一過性の消費ニーズに基づく製品開発は、製品のライフサイクルを短くし、持続可能性に対する課題をもたらします。

③収益性の低下: 低価格での一時的な欲求を満たす製品は、収益性が低くなりがちです。これは、長期的なビジネスモデルにおいては持続可能でない可能性があります。

④社会的・環境的影響: 大量消費と大量廃棄は、環境問題を引き起こし、低価格化の圧力は途上国の労働者に対する不公正な労働条件を促進する可能性があります。

ビッグデータの利用においては、即時の利益追求だけでなく、長期的な視点での顧客満足、社会的責任、環境保護を考慮する必要があります。これには、持続可能な製品開発、倫理的なサプライチェーン管理、消費者教育など、責任ある戦略への転換が含まれます。

ビッグデータと個別最適化の利用は、その潜在的な利益とともに、より持続可能で倫理的なビジネスモデルを追求することで、長期的な成功と社会への貢献を目指す必要があるでしょう。