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27っています。それは、すべてパターン認識に関わっています。パターンの発見１つの注目すべき事例があります。登録済みの女性の過去の売上のターゲットを追跡しました。すると「ベビー・シャワー・ギフト」を登録した女性が、第２子目の妊娠中期になると、ユニークな購入傾向が見られました。その傾向は、無臭ローション、コットン・ボール、ビタミン・サプリ、手の消毒剤を購入していることです。この登録した女性たちの妊娠を87%の信頼性で予測できたのです。この事実は人々をぞっとさせますが、一方では競争の優位性を創るのに役立ちます。2013年のダイレクト・マーケティング協会（DirectMarketingAssociation:DMA）のカンファレンスで、LindWoolley（DMAのCEO）は、データ駆動型のマーケティング（datadrivenmarketing）について講演し、「印刷、メーリング、ソーシャルメディアなど、何を扱っているかは重要でない」と指摘し、「重要なことは、販売関連データに対処することです」と述べています。DMAはJohnDeightonとPeterAJohnsonによる「データの価値：米国経済における洞察のための革新・効果の帰結」という研究報告を提供しています。LindaWoolleyは、さらに「データ駆動型のマーケティングでは、どんなビジネス・プロセスの一部であっても、すべての決定は正しくなければならない」と話しています。「ビッグデータ」を「スモールデータ」に変える今日の世界で顧客にサービスを提供するのであれば、ビッグデータの爆発（急増）がどんなに有用であるかを理解する必要があります。現実的に印刷企業が数百万の記録データを取り扱うことは無いかも知れないが、ビッグデータ分析に投資する目的は、データのパターンを発見することです。しかし、ビッグデータの概念を教えられなくても、スモールデータを加工することはできます。印刷企業はスモールデータ（顧客のデータベース）を、ビッグデータ（Censusデータ）や、地域の人々のデータとリンクさせることができます。データからパターンを探し出し、あらゆる種類の分析ツールを持っている印刷企業は、たくさんあります。印刷企業でITスタッフを確保していないのであれば、このサービスは外部に委託することになります。貴社で顧客のデータをアップロードし、そのグループの特性を探求するなら、トップの顧客をより深く理解することが可能になります。Dukky.comによって提供されたケーススタディで、ChicK-fil-A（訳注：チックフィレイ：全米で２番目に大きなチキン・ファストフード・チェーン）のキャンペーンの事例があります。同社ではソーシャルメディアによりオリジナルメーリングをしたところ、279％の応答を得たのです（すなわち、オリジナルメーリング5,048通に対し、14,124通の応答がありました）。この応答した人たちのプロファイルを分析すると、「最大のグループは31歳〜40歳の女性だった」ということです。これは重要なデータです。なぜならChick-fil-Aから半径５マイル以内にいる31歳〜40歳の人々の住所と氏名を入手できるからです。これは一般的なメールよりも、はるかに優れた結果を得たのです。2013年のDMAのカンファレンスで、何人もの講演者が「これからは多くのデータ・サイエンティスト（データ解析科学者）が必要となる」と予言しました。データ・サイエンティストはデータの構造を解析し、データからダイレクトマーケティング用のメッセージを導き出します。これらのデータから、より多くのターゲットと、現実的な事業戦略を構築することです。印刷企業はITスタッフの中核としてデータ・サ
