マーケティングにおけるデータサイエンスとは?データ分析の活用事例

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マーケティングを取り巻く事情

マーケティング (市場戦略) には、商品戦略 (商品のポジショニング、価格付け)、消費者戦略 (消費者のセグメント把握、アンケートなどによるライフスタイルの抽出)、 広告戦略 (出稿メディア、広告内容、ターゲットの選択) の 3 つの側面の戦略があります。近年、それらの戦略を立てる上で有用なデータが大量に収集できるようになってきました。 個別の消費者についての行動ログを収集でき、その消費者に対して直接 1 to 1 でアプローチすることも可能になっています。 これらのデータは多種多様で大規模であるがゆえに、マーケティング活動にどのように生かすかが、さまざまな業界に共通する課題となっています。

株式会社NTTデータ数理システムは、数理科学から導き出された最新の分析手法を多数保有しており、大量なデータから経営戦略に生かすことのできる知識を効率よく抽出することが可能です。 これらの分析手法を用いることによって、データから具体的なマーケティング戦略を策定するためのソリューションを提供いたします。

マーケティングにおけるデータ分析の位置づけ

マーケティング戦略立案

マーケティング活動においては、自社の方向性を定めたうえで事前に戦略を立案する必要があります。この戦略の立案においては、消費者像や商品のポジションの把握が必須ですが、 消費者の好みも多様化しており、従来の人間の直観や経験を頼りに分析することは困難です。また、リアル店舗とオンラインの複合的な戦略も必要になってきており、より高度なデータ活用が必要とされています。POS データをはじめポイントカードなど様々なデータが ID 化されていますので、機械学習の技術等を活用することによって、詳細な消費者の好みに応じたマーケティング戦略の立案が可能となります。具体的な計画を立案するフェーズでは、最適化・シミュレーション技術を援用することで、収益アップにつながるような戦略を立てることもできます。

マーケティング施策の評価

実施した戦略は、次の戦略に結び付けるための結果を引き出すために、戦略が成功したかどうかの評価が必要です。 この評価においては、一般的に様々な視点での評価結果があるため、臨機応変でアドホックな評価方法では結果を見失いがちです。 そこで、現実の状況に即した科学的な分析手法を用いることで、次の戦略に結び付く具体的な結果を導き出すことが可能です。 さらに戦略の結果から、次の戦略に有効な消費者ターゲットや、商品ポジションを絞り、重点的に資源を配分して効率的なマーケティング戦略を立てることも可能です。

マーケティングへの適用可能範囲と事例

マーケティング分野においては、具体的には次のようなことが株式会社NTTデータ数理システムのソリューションにより可能となります。

  • 消費者アンケートから消費者セグメントや隠れた心理の抽出
  • 購買履歴データの分析の類似商品のまとめ上げ
  • 製品の販売推移の時系列予測
  • 広告メディアの決定・広告費配分計画の決定
  • コストに見合った商品販売戦略の立案

また、当 MSIISM 内でもいくつかの技術活用事例をご紹介させていただいています。

ご講演

「ID-POS分析はAIで進化する」、最新事例と実践活用の課題

2020年11月に開催した、数理システムユーザーコンファレンス2020で(株)IDプラスアイの鈴木聖一様にご講演いただきました。

ベイジアンネットワーク、PLSA、ディープラーニングの3種類の手法を効果的に組み合わせてID-POS分析に活用する方法についてお話しいただきました。

ご講演資料:「ID-POS分析はAIで進化する」、最新事例と実践活用の課題

参考資料:ID-POS分析とAI,仮説検証にAIをどう適用し,実践に活用するか
出典:オペレーションズ・リサーチ = Communications of the Operations Research Society of Japan : 経営の科学 66(1), 25-32, 2021-01

おわりに

株式会社NTTデータ数理システムでは、マーケティングにおけるデータ活用するための、機械学習、データマイニング、最適化、シミュレーションの技術を利用いただけるソフトウェアをご提供しています。マーケティングデータのご利用にご興味をお持ちであれば、無料体験セミナーにてお待ちしています。ソフトウェアの紹介や操作デモをご覧いただくことで、どのようなことができるのかがイメージしやすくなるかと思います。

また「こんなデータでこんな問題は解決できないのかな」「こんな課題を解決した事例はないのかな」などお悩みのことがあれば、ぜひお気軽にご相談ください。

▼セミナー情報はこちら
分析ツール Alkano の紹介セミナー
数理最適化ツール Nuorium Optimizer(NUOPT)の紹介セミナー

▼AI技術活用の相談窓口はこちら
AI技術活用相談(オンラインウェビナーもあります)

監修:株式会社NTTデータ数理システムNTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとして設立され、35年以上にわたり皆様の課題解決を支援してきました。機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種・テーマを問わず幅広く仕事をしています。

株式会社NTTデータ数理システム
〒160-0016 東京都新宿区信濃町35番地 信濃町煉瓦館1階
http://www.msi.co.jp
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