Pinterest のビジネス モデルの議論: 関連データを活用して収益を上げる

北京時間3月27日、海外メディアの報道によると、Baynoteはオンライン小売業者向けにパーソナライズされたソリューションを提供するスタートアップ企業である。同社の創業者で最高技術責任者のスコット・ブレイブ氏は最近、有名なテクノロジーブログGigaOmにPinterestのビジネスモデルについて論じる記事を掲載した。ブレイバー氏は以前、人間とインタラクティブメディア間のコミュニケーションを研究するスタンフォード大学のCHIMe Labの所長を務めていた。全文の要約は次のとおりです。

Pinterestのビジネスモデルについての議論

Pinterest や同様のサイトは小売サイトへのトラフィックを促進するため、価値があることは間違いありません。しかし、小売業者と Pinterest が最初に見落とす可能性があるのは、潜在的なユーザー データです。 Facebook のユーザーの「興味」情報は優れていますが、Pinterest が提供できる興味データや関連データには匹敵しません。このデータのマイニングには Pinterest や小売業者からの投資が必要になるかもしれませんが、それを集約、分析、展開することは大きなチャンスをもたらします。

Baynote の CTO としての私の役割では、小売業者のやり方に大きな変化が見られるようになりました。小売業者はすでに分析ツールを使用して顧客体験を調査しています。今日のビッグデータの時代では、顧客、製品、購買パターンに関する一見矛盾しているように見える膨大なデータセットを研究してパターンを見つけ出し、より関連性の高いコンテンツやエクスペリエンスを提供して収益を増やしています。 Pinterest や類似サイトが推進するキュレーションコンテンツ革命により、豊富な「アフィニティ」データが可能になりました。これは、消費者の行動、製品、コンテンツ間の貴重な関係を明らかにし、よりターゲットを絞ったマーケティングに活用できるため、小売業者にとって魅力的なものとなるはずです。

関連性データマイニングは「アフィニティモデリング」とも呼ばれますが、これは新しい概念ではありません。オンライン ストアでは数年前からこのテクノロジーを使用して、Web サイトでパーソナライズされたコンテンツや製品の推奨事項を提供してきました。ジャーナルが最近の記事「企業があなたの秘密を知る方法」で指摘しているように、小売業者は関連モデリングを使用して、直感に反するが有益なつながりを見つけることができます。

小売業者が Pinterest を使用する方法もこの考え方に似ています。消費者は、コンテンツを「ピン留め」および「再ピン留め」し、トピックごとに「ピンボード」を作成することで、製品の関連性を示します。 Pinterest がデータを収益化する方法の 1 つは、こうしたつながりを掘り起こし、小売業者やマーケティング担当者が利用できるようにすることです。

Pinterest が活用できるコンテキスト データの種類を見てみましょう。

製品とトピックの関係

おそらく最も明白なつながりは、キュレーションされたコンテンツが製品とテーマの間に作り出す自然なつながりです。小売業者は多くの場合、商品を「ランニングシューズとハイキングシューズ」などのカテゴリに分類します。しかし、消費者が同じ商品を「ピン留め」する場合、「最高のハイキング用品」や「結婚式の衣装」など、異なるテーマに分類する可能性があります。この種のリンクされたデータは、小売業者に、消費者が自社製品をどのように認識しているかについての新たな洞察を与えるだけでなく、製品を販売する新たな方法も提供します。

グループテーマ

個人が何を「ピン留め」するかは興味深いですが、さまざまなグループの人々が製品（または製品カテゴリ）とどのように関連しているかについての全体的な見解を分析すると、より大きな機会が明らかになる可能性があります。さまざまな次元（性別や場所など）で分割された人々のグループ間のつながりは、セグメンテーション マーケティング担当者にとって非常に役立ちます。マーケティング担当者は、キュレーションされたデータから市場セグメント間のつながりを見つけたり、ブランドや製品の新しい市場セグメントを作成したり、既存の市場セグメントを理解したりすることで、マーケティングの精度とターゲティングを向上させることができます。 Facebook と同様に、Pinterest では特定の基準を満たすユーザーの数を確認できます。たとえば、Pinterest のグループ関連データに基づいて、Pinterest はサンフランシスコの 30,000 人の女性が他のブランドよりも Seven ジーンズを好んでいることを判断できます。さらに重要なのは、Pinterest が彼らが誰であるかを知っていることです。

製品と製品の関連付け

Pinterest の接続データが非常に役立つもう 1 つの理由は、消費者が同じテーマにさまざまなブランドを追加するためです。たとえば、J.Crew 製品と Urban Outfitters 製品が同じテーマでグループ化されているため、小売業者はどの製品を共同で開発するか、誰と提携するか、どのアイテムを在庫に追加するか、アップセルやクロスセルの方法を決定するのに役立ちます。これらの製品は異なる製品ラインに属し、異なる目的に適しているため、小売業者はこれらのことを自分で考えていなかった可能性があります。 Pinterest のコンテキスト データを使用することで、小売業者は消費者の観点から自社製品が他の製品とどのように関連しているかをより深く理解できるようになります。

Facebook の Open Graph プラットフォームと同様に、Pinterest もリンクされたデータから収益を得る可能性があります。そのデータは、広告主や小売業者が消費者にターゲットを絞った広告、コンテンツ、製品を提供する方法を理解するのに役立ちます。マーケティング担当者が人々が本当に興味を持っていることを理解したい場合、このデータは Facebook にはない重要な情報を提供します。

元のタイトル: Pinterest ビジネスモデルの議論: 関連データを活用して利益を上げる

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