小売業者にとって、データの収益化についてどのように考えるかという点において、興味深い選択肢があると思います。そして、それはある程度、以前から常に存在していたのと同じ選択肢でもあります。データを共有すれば、パートナーがより積極的に参画できるようになるため、ビジネスがさまざまな形で成長できるというメリットがある一方で、その代償も生じます。 一方で、データを収益化すれば、そこから短期的な利益を得ることができます。
しかし、その場合、私が販売するデータを購入できる経済力を持つパートナーに限られてしまうため、この取り組みに参加できるパートナーの種類や数は、ある程度制限されてしまうでしょう。 そして、このシナリオにおける興味深いリスクとリターンのトレードオフの一つは、小売業者がデータの収益化に伴うトレードオフを十分に検討しておくことだと思います。 なぜなら、短期的な潜在的な利益は非常に大きく、特に私が身を置く食料品小売業界のように利益率が極めて低い世界では、データ収益化を損益計算書（PNL）に計上するのは極めて容易だからです。 それを純利益に転化したいという誘惑は極めて強いものです。しかし、もし私がデータを収益化しようとするなら、その対価を支払える人々だけが私を助けてくれることになります。
そうした企業は、概して規模の大きな企業になりがちです。彼らは、新たな変化よりも現状維持を好む傾向があります。その結果、私自身も、現状維持に過度に依存している企業に過度に依存してしまう可能性が出てきます。ですから、データを収益化する際には、それに伴う戦略的なトレードオフについて慎重に検討しなければなりません。
小売業者自身がより多くのデータを提供するようになっているため、その結果、サードパーティのデータプロバイダーは、かなり根本的なレベルで自らを再構築せざるを得なくなるでしょう。これはまた全く別の話です。つまり、小売業者の提案に統合され、小売業者の業績の多方面と結びつけることができるサードパーティのプロバイダーが重要になるのです。 例えば、RetailNextのような企業であれば、小売業者が人件費、客動線の最適化、業務の効率化を図れるよう支援できるため、メディアや販売の観点から顧客に請求できる料金も変わります。
これには非常に多くの商業的な影響が伴います。小売業者の中核的な提案に真に統合されているサードパーティ企業にとっては、これを強力に推進する非常に興味深い機会があります。 また、小売業者自身にとっても、データエコシステムはますます、小規模な企業よりも、ある程度は大規模な企業に利益をもたらす方向へと戻りつつあると考えます。 膨大なデータストリームを統合し、コストのかかる機械学習をそれらのデータストリームに適用し、それをよりきめ細かな分析に変換する能力とキャパシティを真に備えた企業です。
今後5年間で、小規模な企業に対して、大規模な企業が再編されていく様子が見られるようになると思います。 21世紀の商取引の歴史を振り返ってみると、これまで主に小規模なスタートアップ企業が大手企業を圧倒してきました。このデータと機械学習のエコシステムは、大手企業がその構図を多少なりとも逆転させる可能性を秘めた、久々に現れた動きだと考えています。
