デジタル音楽販売のCRM適正の高さは抜群、映画視聴とAmazon書籍販売との比較

音楽は顧客の利用特性や好みがはっきりと反映する

音楽はもともと視聴(再生)回数と頻度が非常に多いために、視聴者の好みの偏り(好みのツボ)が消費(視聴体験)状況にはっきりと数字で表れる特性を持っている。

ロングテール的に言えば、極少数のお気に入り楽曲の「ヘッド部分」とその他多数の楽曲の「テール部分」にはっきりと別れる。そのためリコメンデーションの精度と網羅性を非常に高めやすいのである。

チャート「音楽視聴と映画視聴のCRM適正の違い」

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比べて、動画は音楽に比べると圧倒的に視聴回数と再生頻度自体が低いため、視聴者の好みの偏り(ほとんど1回だけの視聴が多い)が消費状況にハッキリとした形で表れにくい。そのためリコメンデ ーションの精度と網羅性を高めるのは非常に困難である。 ジャンルと出演者などで分類すると好みの偏りはハッキリするだろう。

Amazonの書籍販売CRMとデジタル音楽販売CRMの違い

［Amazon(アマゾン)の書籍販売CRM上の課題］

書籍を読むというリアル行動(デジタル的に測定ができない)とネットで書籍を購入するという行動は、完全に分離している。書籍を読むという消費実態を正確に測定することが不可能なため、リコメンデーションの精度と網羅性を高めることには限界がある。

• 購入書籍ごとの満足度(個人の関心とのフィット度合い) 測定とフイードバックは消費者自らのセルフレーティング入力に依存している
• セルフレーティングをしっかりと入力する消費者の割合は少ない
• 消費者自らの主観的自己評価と消費実態(事実)は常に誤差がある
• amazon.com以外で購入した書籍の消費実態は完全に把握不能である(全消費実態としては歪曲している)
• 自分のために買った書籍ではない時の誤差が修正しにくい

チャート「AmazonとiTunes Music Storeの将来的なCRM適正の違い」

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［iTunes Music StoreのCRM適正の高さ］

デジタル音楽販売のiTunes Music Store、音楽プレイヤーのiTunes、モバイル音楽プレイヤーのiPodの３身一体の統合サービス(データ同期)によって、音楽の消費実態をほぼ完全に測定できるためにリコメン デーションの精度と網羅性を究極まで高めることが理論上は可能である。

• 購入楽曲の満足度はほぼ完全に測定可能
• iTunes Music Storeで購入した楽曲以外の楽曲(CDからリッピングしたものなど) すべての満足度も完全に測定できる
• 楽曲は映画などの動画よりも再生頻度が非常に高いためにはっきりとした好みの 偏りが表れる(楽曲ごとの満足度の違いがはっきりと浮き彫りになる)
• 楽曲消費実態の測定精度は楽曲ごとのメタ情報(ID3タグ)の精度と網羅性に依存する

現在までのところ、itunes Music Storeは、iTunesで視聴中の楽曲に対するアーティストや楽曲ジャンルのデータマッチングレベルの推奨エンジンしか実装していないようですが、今後、amazonなどをはるかに超えた、視聴者のニーズと好みにピタリと合った楽曲を高精度で推奨してくるだろうと期待します。

また、SNS等CGMでの利用者ライブラリー共有などコミュニティ要素も組み合わさると、さらに魅力的なデジタル音楽体験が経験できるようになるでしょう。

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