2013年「マーケティング分野」における「ビッグデータ（BigData）」の「データ（Data）」種類に関する詳細調査

【調査対象】

・「マーケティング分野」　全般

【調査方法】

・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査＆レポート期間】

・ 2013年5月10日（調査開始）～2013年7月21日まで深堀調査を実施した。その後、レポーティング（集計＆分析）を実施し、2013年7月22日に集計＆分析ならびにコメント化が終了した。

【はじめに】

　2013年度がスタートして既に3ヶ月が経過したが、「ビッグデータ（BigData）」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

　中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野、食品分野、エネルギー分野、製造分野、流通分野、公共分野、金融分野、マーケティング分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ（BigData）」の「データ種類（各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか？）」ならびに「活用シーン（そのデータを活用した斬新な未来シーン）」について調査＆レポート化して欲しい！といった声が高まっている。
　
　背景にあるのは、「ビッグデータ（BigData）」を収集・蓄積・保存、解析（マイニング）、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ（BigData）」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類（各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか？）」 を網羅的且つ多層的に把握したい！といった要望・リクエストがある。

　こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「マーケティング分野」における「ビッグデータ（BigData）」の「データ（Data）」種類に関する詳細調査 ”をレポート化することとなった。

　この調査報告書が「ビッグデータ（BigData）」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

?.総括　編　P1

1）大分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）　P2
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類：Web・SNS情報　P3
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類：営業活動情報　P4
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類：外部情報　P5
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類：顧客情報　P6
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類：自社管理情報　P7
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜6＞大分類：市場情報　P8
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜7＞大分類：商品情報　P9
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜8＞大分類：店舗情報　P10
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜9＞大分類：統計・アンケート情報　P11
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜10＞大分類：販売・購買関連　P12
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜11＞大分類：その他　P13
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：Web・SNS情報×Web全般（抽出件数：83件）　P14
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：Web・SNS情報×ECサイト関連（抽出件数：11件）　P15
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：Web・SNS情報×SNS関連（抽出件数：39件）　P16
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：営業活動情報×エリアマーケティング関連（抽出件数：66件）　P17
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：営業活動情報×広告・プロモーション関連（抽出件数：41件）　P18
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：営業活動情報×その他（抽出件数：38件）　P19
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：外部情報×メディア関連（抽出件数：24件）　P20
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：外部情報×位置・センサ関連（抽出件数：22件）　P21
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：外部情報×交通機関・ICカード関連（抽出件数：13件）　P22
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類×中分類：外部情報×社会経済関連（抽出件数：9件）　P23
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類×中分類：外部情報×第三者機関データ関連（抽出件数：14件）　P24
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：顧客情報×ニーズ・意識関連（抽出件数：44件）　P25
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：顧客情報×営業関連（抽出件数：20件）　P26
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：顧客情報×顧客管理関連（抽出件数：126件）　P27
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類×中分類：顧客情報×顧客対応関連（抽出件数：31件）　P28
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類×中分類：顧客情報×行動・生活関連（抽出件数：80件）　P29
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜6＞大分類×中分類：顧客情報×属性関連（抽出件数：48件）　P30
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜7＞大分類×中分類：顧客情報×法人顧客関連（抽出件数：19件）　P31
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：自社管理情報×業務関連（抽出件数：46件）　P32
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：自社管理情報×事例・成果関連（抽出件数：9件）　P33
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：自社管理情報×受発注関連（抽出件数：14件）　P34
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類×中分類：自社管理情報×売上関連（抽出件数：16件）　P35
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類×中分類：自社管理情報×その他（抽出件数：11件）　P36
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：市場情報×海外関連（抽出件数：10件）　P37
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：市場情報×競合関連（抽出件数：22件）　P38
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：市場情報×市場・業界関連（抽出件数：71件）　P39
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：商品情報×※中分類なし（抽出件数：52件）　P40
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：店舗情報×※中分類なし（抽出件数：34件）　P41
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：統計・アンケート情報×アンケート関連（抽出件数：35件）　P42
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：統計・アンケート情報×調査関連（抽出件数：67件）　P43
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：統計・アンケート情報×統計関連（抽出件数：66件）　P44
12）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：販売・購買関連×POS・販売関連（抽出件数：58件）　P45
12）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：販売・購買関連×購買関連（抽出件数：49件）　P46
13）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,358件のマーケティング×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：その他×※中分類なし（抽出件数：70件）　P47

14）マーケティング分野×詳細なデータ種類・情報内容（大分類・中分類・小分類）　Lowデータ　＜合計：1,358件＞　P48

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-34-1　C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】

1）企画・監修・編集：ESP総研　村岡　正悦
2）調査・分析・レポーティング：ESP総研　田嶋　樹里

【トータル・ページ数（報告書）】

・73ページ
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