マーケターは機械学習と、どう付き合えばよいのか

　長年に渡り、企業のデータ分析を支援してきたブレインパッド。今では60名のデータサイエンティストを有しているのだという。

　「最近では、IoTやM2Mをはじめとする製造業でのデータ活用も増えているものの、まだまだマーケティングでの活用が中心です」と語る林氏。ECをはじめ、飲食店などの店舗型事業、旅行代理店、金融など、データを扱っている企業であれば業種は問わないほど、多くの企業が同社の支援サービスを利用しているという。

　「今セッションでは、機械学習の予測とマーケターの仮説をどう組み合わせていくかについてお話ししたいと思います」（林氏）

機械に自由な発想は向かない。ミッションを与えてこそ活きてくる

　人間のように突発的にアイデアをひらめくのではなく、膨大なデータを「学習」し、次に起こる可能性が高い事象を「予測」するのが機械学習の得意とするところだが、マーケティングに活用する際にはどのようなシチュエーションが最も適しているのだろうか。

　何かの施策を打つ際には、まず「戦略」を立て、それを実現するための具体的な「戦術」を決める。林氏は、機械学習による予測分析はこの「戦術」部分に使うのがベストだと語った。

　「機械学習は『何をすべきか』といった漠然とした課題には答えを出しづらく、ある程度のミッションを与えた上でこそ実力が発揮できます。たとえば『売上拡大』といったミッションを人が決定することで、顧客単価向上やアクティブ数増加、顧客満足度の向上といった、『戦術』のうち何が成功要因となりうるのかを予測し、提示してくれるのです」（林氏）

　以前同社では、あるゲーム会社から「売れるゲームを予測して欲しい」という依頼を受けたものの、そのままでは課題が大きすぎたため、過去のヒット作のジャンル、同時プレイ人数などをデータ化した上でミッションを与え、ヒットしやすいゲームにはどういう傾向があるのかという知見を提示している。