マーケティングにおけるデータサイエンス活用領域の基本を伝授!

アナリティクスの導入はROIを改善するか?、、、を検証


現在、世界で約2.5兆バイト(参照:IBM)のデータが毎日蓄積されていると言われており、企業内に蓄積されているデータは日に日に増えています。一方、日系企業においてマーケティング部にデータサイエンティストがいる企業はまだそう多くはありません。
弊社にも様々な企業様から「社内で蓄積されたデータをどう活用してよいか分からない、、、」といったご相談をよく受けます。
今日は、マーケティングにおけるデータサイエンスにはどのような領域があるのかを見てみたいと思います。

そもそもデータサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、数学、テクノロジー、ビジネスの3つの分野におけるスキルを持ち合わせた専門家を言います。

(参照:https://datajobs.com/what-is-data-science
データサイエンティストは以下の3つのアナリティクスを使用します。

① 記述的アナリティクス(Descriptive Analytics)
過去に何が起きたかを示すアナリティクス。

② 予測的アナリティクス(Predictive Analytics)
将来を見通すアナリティクス。

③ 処方的アナリティクス(Prescriptive Analytics)
過去のデータに基づき次にすべきアクションを示すアナリティクス。

では実際にはデータサイエンスはマーケティングにどう関係するのでしょうか?

マーケティングにおけるアナリティクス

①記述的アナリティクス(Descriptive Analytics)
これは、過去のローデータを人間が分析できるように表したものです。例えば過去のサイトへのアクセス数や、CTR、CPLなど結果を示したものです。グーグルアナリティクスなどは、マーケターにとって最も馴染みの深いツールと言えます。

②予測的アナリティクス(Predictive Analytics)
これは過去に蓄積されたデータ、リアルタイムのデータに基づき未来を予測するものです。
代表的なものに、過去の顧客の行動パータンから、将来どのような商品をどのようなタイミングで購入するのかといった顧客行動の予測があります。

③ 処方的アナリティクス(Prescriptive Analytics)
これは記述的アナリティクスと予測的アナリティクスの延長上にあります。記述的アナリティクスの分析から予測された分析(予測的アナリティクス)が最適されたものが処方的アナリティクスです。レコメンド機能がこれにあたります。

なぜ今マーケティングにおいて3つのアナリティクスが必要なのか?

2020年には購入体験が価格やスペックよりも重要になると言われており、見込み客に以下を訴求することが求められるようになりました。

・特定の見込み客に対してパーソナル化したメッセージを送ること
・カスタマイズされたマーケティングキャンペーンを行うこと

マーケターは顧客をより深く理解することが求められるようになったのです。一方、顧客に関する情報が複数のチャネルから大量に蓄積されるようになった今、3つのアナリティクスを駆使しなければ、データを活用したマーケティング活動のPDCAを実現することが難しくなってきました

(参照:https://blogs.sap.com/2013/03/05/predictive-analysis-enables-operational-insights/

アナリティクスに関する事実

アナリティクスを導入している企業は導入していない企業に比べて事業投資のROIが2.2倍高い。(参照:Market Maven)

・予測的アナリティクスを導入している企業は、導入していない企業に比べて優良顧客に訴求できる可能性が2倍高い。(参照:TIBC Spotfire)

・60%以上の企業がアナリティクスに関するスキルを持った人材が不足していると言われている。
・23%の企業しかビッグデータを会社全体の戦略として取り入れていない。(参照:IBM big data & Analityics Hub)

アナリティクスの導入によりROIを改善できるというデータがある一方、社内にデータ分析の人材が不足している、またはどう取り入れたらよいのか分からないという問題を抱える企業が多いのが現状です。是非弊社に一度ご相談ください。

まとめ
  1. データサイエンティストとは、数学、テクノロジー、ビジネスの3つの分野におけるスキルを持ち合わせた専門家。
  2. 記述的アナリティクス(Descriptive Analytics):過去のローデータを人間が分析できるように表したもの。
  3. 予測的アナリティクス(Predictive Analytics):過去に蓄積されたデータ、リアルタイムのデータに基づき未来を予測するもの。
  4. 処方的アナリティクス(Prescriptive Analytics):記述的アナリティクスの分析から予測された分析(予測的アナリティクス)が最適されたもの。
  5. 顧客に関する情報が複数のチャネルから大量に蓄積されるようになった今、3つのアナリティクスを駆使しなければ、データを活用したマーケティング活動のPDCAを実現することが難しくなってきた。
  6. アナリティクスを導入している企業は導入していない企業に比べて事業投資のROIが2.2倍高い。

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bodais taro
【アイズファクトリー データサイエンティスト】
主に大手飲料メーカー、通信会社などを担当。
データ解析実績多数。
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