ウェブサービスの数だけビジネスインテリジェンスが必要
SNS、ネットショッピング、ネットバンク、すべてのウェブサービスでは利用者の行動を常にトラッキングしています。通常のウェブサイトではアクセス解析と呼ばれる手法を用いてトラフィックを中心にコンテンツの改善を図りますが、定型的なデータを定型的な見方ばかりしていては他者との差別化を図ることはできません。
ショッピングサイトを例に挙げると、多くの事業者は自前のウェブサイトを構築せず、楽天やヤフーのようなモールに出店します。モールでは事業者の販売支援として様々なSPツールやデータを提供していますが、これはある程度決められた範囲内での話しです。そして、モール利用者へのサービスは平準的であるため、商品に特異性があるか、価格的差別化でもない限り、競争から抜け出すことはできません。
それでも小～中規模のショッピングサイトであれば努力と工夫で利益を上げていくことができるでしょう。しかし、中～大規模のショッピングサイトになると投資が増える分、利益追求がシビアになります。より詳細な会員情報、商品情報、販売情報、加えて企業の人事情報やプロジェクト情報などを一元管理して分析する必要があります。何がプラス要素で、何がマイナス要素なのか、明確に把握しなければなりません。
マーケティングの観点からもどういったバナーが効果的で利用者はサイト内でどういった行動経路を辿ったのか、どのページからどのページへ移動し、会員登録に至らなかった傾向は？買物カゴに商品を入れたのに買わなかった傾向は？そういった事細かな情報を管理できなければ企業としての存続は難しくなります。
この手の分析はウェブサービスに始まったことではありません。小売業ではリアルの店舗で昔から同じような情報を収集し、本社ではそれを分析していたのですから、直接データを取得できるウェブサービスとビジネスインテリジェンスの相性はこれまで以上に良いものと言えます。
昨今、CPM（コーポレート・パフォーマンス・マネージメント）というキーワードが頻繁に取り上げられますが、プロジェクト単位でのパフォーマンス管理もウェブサービスでは比較的簡単に、そして明確に分析することができます。
小売業を中心にリアルの世界とウェブの世界での利益相乗効果を図る企業は増えています。ベンチャー企業の台頭もウェブサービスに多くみられ、今後、ビジネスインテリジェンス市場はこれまで以上の拡大が見込まれるのではないでしょうか。
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