機械学習をOne to Oneマーケティングに活用するために

　林氏の所属するブレインパッドはデータ活用でクライアント企業のビジネス創造や経営改善を支援する「ビッグデータ活用サービス」および「デジタルマーケティングサービス」を提供する会社だ。データ活用に関するコンセプトデザインから成果の創出まで、トータルに支援できるところが特徴だ。

　同社は創業以来10数年にもわたり500以上の多種多様なクライアント企業を支援する中で、機械学習のマーケティング活用について経験とノウハウを蓄えてきた。本講演ではその一端を紹介するために、「マーケティングオートメーション（以下、MA）を活用してOne to Oneマーケティングを実現し顧客ロイヤルティを最大化するための考え方」をテーマに語っていく。

そもそも機械学習とは何か

　機械学習とは、データをもとに反復学習をして判断・予測するものだ。たとえば、今手元に水があるが、機械は「水」という概念がないので、人のように「これが水だ」ということがわからない。そこで、「これは水だ」というデータを与えてやることによって、同じようなものがでてきたときに水だと判断させる、といったことが機械学習でできることの一例だ。

　統計学は手元にあるデータの傾向や規則を知るのに適しており、予測においてもその根拠を持たせるためにデータの背景や構造を考慮することを重視する。

　一方、機械学習は判別や予測精度の向上にフォーカスして、大量のデータからの学習によってその頑健性を保つことが特徴であり、未来を判断・予測することに長けていると整理ができる。

データの増加とオムニチャネル化が機械学習ニーズを高める

　これら機械学習の分析対象となるのが、大量のデータである。近年は圧倒的な量のデータを分析対象にすることが一般化してきた。自社が保有する顧客リストや商品情報、購買履歴などの取引データにはじまり、Webアクセスログやスマホアプリのプッシュ通知などの顧客からの反応履歴、ソーシャルデータ、ジオロケーションなどがある。ジオロケーションについては、GPSだけでなくWi-Fiを利用した位置測定や建物などを支えるための鉄骨や鉄筋に含まれる磁力を地磁気センサーにより検知して所在場所が把握できるものまででてきている。

　このように企業が活用できるデータが自社内外に爆発的に増えていることに加え、オムニチャネル化にともなって企業の戦術が複雑化してきていることも、機械学習を用いて未来を予測しながら戦術を最適化していく必要性を後押ししている。