なぜ今、商品マスターが注目されるのか？【第1回】

　皆さんは、仕事を進める中で、次のような課題を感じたことはありませんか。

「分析用の商品データを準備するのが大変すぎる。膨大な項目にフラグを立てるのは本当に骨が折れる作業だ」
「世の中の商品を分析するためにインターネットで商品を検索し、何度も何度もコピペする単純作業は苦行でしかない」
「EC（電子商取引）サイトの別に商品説明や関連タグを付けるのが大変。商品数が数千もあるのに1つひとつ手作業で対応しなければならない。しかもECサイトによって文字数制限が違う」
「ロングテール商品でも適切な関連商品が表示されるよう設定したいが、うまくいかない」
「競合他社の商品データベースを構築したいが、リソースが足りず実現できない」
「自社の商品データが部署ごとにバラバラに管理されており、商品IDすら統一されていない」
「商品データを表計算ソフトウェアで管理しているため、他システムとのデータ連携ができず、常に手作業での加工が必要だ」
「社内外の商品に関するデータを名寄せ・統合するのに時間がかかる」
「マーケティング施策において基幹システムの商品マスター情報を参照したいが膨大なコストが掛かる」

　デジタルやITといった領域を主戦場にしている方なら、上記のような経験が少なからずあるでしょう。

商品情報の重要性が高まるほど取り扱いの負荷も増える

　多くの企業が現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進し、AI（人工知能）技術の活用や新たなビジネスモデルの構築に取り組んでいます。そしてCX（Customer Experience：顧客体験）価値の向上を図るために、社内外のデータを分析し、仮説に基づく施策を立案・実行し、振り返り、次の施策につなげようともしています。

　分析対象になるデータには、多くの種類が存在します。共通情報を扱う「マスターデータ」だけを見ても、商品マスターはもちろん、会員情報マスター、店舗マスター、従業員マスターなど、実に多くのデータがあります。

　これらマスターデータを元にしたトランザクションデータとしては、売り上げデータ、ID-POS（Identification-Point of Sales：顧客IDと紐付いたPOS）データ、Webサイトの購買／行動データ、在庫データなどが日々、作成されています。

　商品情報に関するデータや、それに基づく施策においては、上述したような、かなりの労力や時間を使わざるを得ない業務が多々、発生します。それが原因で、分析・施策の実行自体を諦めてしまっているケースも少なくないでしょう。

　ただ、商品データに関する課題は昔から存在していました。人手をかけながらなんとか都度対応する企業もあれば、データ活用そのものを諦めた企業も多いようです。しかしながら、商品情報の重要性は年々、高まる一方です。それに伴い企業がデータを扱うための負荷も増えています。その要因は次の3つです。