Truth and trust. That’s what a great business and a great business ecosystem need to survive and thrive in today’s fast-moving, data-hungry world. But data has its own vagaries—too much can be confusing. It can be dirty, and therefore unusable. It can live in a silo and not relate to anything around it. And the big one: it can be misused. Every day, consumers add more and more data points into this equation. All of this data, clean or dirty, can get in the way of making swift, impactful business decisions.
マーケティングのエコシステムにおいて、メディアバイヤーは一つのことを明確にしている-彼らは透明性を求めている。彼らは、自分たちの取り組みがどれだけ効果的で、それをどのように改善できるかを最終的に理解したいのだ。より明確であることは、最終的に、彼らが支払ったものを正確に得ているという信頼をより高めることを意味する。
クリックするたび、「いいね！」を押すたび、取引をするたび、このようなデータを提供する消費者は、自分が購買行動を起こすとき、そのデータが保護されていることを知りたがっている。ニールセンについて 事実、歴史上これほどまでに消費者が、ニールセンについて 、自分たちのデータがどのように取得され、利用されているのかを意識し、関心を持ち、懸念している時代はない。
データには責任が伴う。消費者を守る責任。マーケティング・エコシステムを保護する責任、そしてすべてを誠実さと透明性をもって管理する責任。
So, why Nielsen? Nielsen has many advantages built into its model—it uses truly representative panels to scrub big, unwieldy data sets and make them useful and manageable. An essential cornerstone to our strategy is Nielsen’s investment in consumer panels. These are panels in both the media and fast-moving consumer goods sides of our business where people allow us into their homes to enable first-hand measurement on an ongoing basis. And they do this all over the world. In my mind, this proximity to the consumer, enabled by the trust they have in our brand, is priceless.
これらのパネルにより、誰が、いつ、なぜ、どこで、どれだけ取引しているのかが正確に把握できます。ビデオやオーディオの視聴者の重複を排除することができるため、クライアントは、一人で夢中になって視聴している人と、家族でリビングルームに集まって好きな番組を見ている熱狂的な視聴者の違いを知ることができます。誰が、どのような方法で、どのような時間に、その商品を購入したのかを理解するツールは、非常に重要である。
もうひとつ、私たちのパネルの重要な点は、消費者のプライバシーを守ることです。私たちは、すべての人がニールセンについて 、すべてを知られることを望んでいるわけではないこと、そしてブランドは不用意に境界を越えることなく、適切な判断を下す必要があることを理解しています。そして、ブランドは不注意に境界を越えることなく、適切な判断を下す必要があります。ニールセンは、常に消費者の明確な同意を得るために努力してきました。
あらゆる種類と規模の企業がデータを持っている。それらのストリームは拡大し続け、互いに会話することはほとんどない。それが事実だ。しかし、もうひとつの現実は、このビッグデータのすべてが有用なデータに変換できるわけではないということだ。ニールセンでは、有用なデータの重要な要素はラベリングであることを知っている。そして、詳細で検証されたラベリングは、データが機械学習や人工知能により容易に適応されることを意味します。そして最後に、私たちはデータの使用方法、クリーニング方法、他のデータセットとの統合方法、そして優れたデータサイエンスを最大限に活用する方法を理解しています。
ニールセンの高品質で科学的裏付けのあるデータへの取り組みは、市場にとって不可欠なサービスです。買い手にも売り手にも偏らない、有用なデータを提供する能力は、市場にとってますます重要になるでしょう。
このゴールドスタンダードの消費者パネルデータを、トラッキングデータや行動データ、その他数多くのコンテキストを構築するデータセットと結びつけ、本物のデータサイエンティストとアルゴリズムを用いて、人間と機械による分析を独自にミックスしたものを適用したとき、真のマジックが始まるのです。人工知能と機械学習は、私たちとクライアントの価値をさらに高めてくれるでしょう。
ニールセンへの移籍を考えるずっと前から、私はクライアントでありパートナーでした。そのとき、ニールセンの仕事ぶりや、独立性、誠実さ、消費者重視という基本理念が、市場に信頼感をもたらしていることは明らかでした。
ニールセンでは、テクノロジー、サイエンス、データが人間的な要素とともに融合しています。ニールセンには、まだまだ解き放たれる可能性がたくさんあり、私たちのチームは日々、より多くの可能性を解き放つために努力しています。ニールセンの最良の時代は未来にあります。
This article was originally published by David Kenny on LinkedIn.
