「（Amazonランク＋書評家）÷2」のポジション

以前、先輩と話していて、本を選ぶときは
（Amazonランク＋書評家）÷2くらいの
データがいい、という話になる。

たとえば、
「今月の30代のコンサルタントのBest10本」。
があれば、ターゲットの人はかなり手を伸ばす。

自分ごと化≒自分に近い人の動きは気になる。

これを勝手に
「セグメントリコメンデーション機能」、
と読んでみる。

要は、ライバルベンチマーク。

・・・

最近は、キーマンとなる人の私生活にまで
踏み込むコンテンツが多い。どんなPCか、
ブラウザは、メーラーは、生活時間は？など。

ライフログがデータベース化されると、
「あの人が選んだ物」が波及しやすくなる。

今、一番売れているビジネス書作家の
勝間和代さんが紹介した富士通のスキャナと
Let's Noteが、ものすごく売れているそうだ。

広告的なタイアップとは違う形で
メディアに露出して売れる事例。

・・・

では、この「セグメントリコメンデーション情報」
を集めるにはどうすればいいだろうか？

簡単な方法はSNSを使って、コミュニティなどで
今月買った本でベストな3冊を教えてくださいと、
10人くらいにリサーチするといいのではないか。

地道だが、自分が聞くしかない。

ターゲットが絞れていればいるほど、
N＝3〜10くらいで、実はことたりそうな気がする。

こういう横の「行動ログ」をもう少し体系化して、
ランキング×リコメンデーション→さらにシェア
なんてしくみができたらと、思う。

▼自分が身の回りから、得て面白いデータで
　横展開すると役に立つネタはどんなものがあるだろう？

会話の中のキーワードもポイントだろうな。

最近では、「地頭力」。