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機械学習の活用範囲正しいですか?東証一部唯一のデータ分析専門企業が説く、データ・ドリブンへの第一歩

2019/04/01 11:00

 3月7日、8日に御茶ノ水ソラシティ・カンファレンスセンターで開催された「MarkeZine Day 2019 Spring」。本記事では、1日目に行われたブレインパッド皆瀬氏による「機械学習・AIをマーケティング施策に活用する方法」をテーマにしたセッションの様子を紹介する。

目次

データ・ドリブン・マーケティングを実践できている企業は少数

ブレインパッド デジタルソリューション本部 セールス&マーケティング部 アカウントエグゼクティブ 皆瀬 雄貴氏
ブレインパッド デジタルソリューション本部
セールス&マーケティング部 アカウントエグゼクティブ 皆瀬雄貴氏

 冒頭、皆瀬氏は、「Amazon社員の教科書」とも言われている、マーク・ジェフリー著『データ・ドリブン・マーケティング――最低限知っておくべき15の指標』(ダイヤモンド社、2017年4月)で紹介されていたデータを引用し、次のように語った。

 「マーケティング施策をしっかり運用できている企業はまだまだ少数派のようです。同著では以下のようなデータが記載されていました」(皆瀬氏)

講演資料より掲載
講演資料より掲載、以下同

 本によると、調査対象となった企業のうち過半数が、ABテストのような基本的な施策すらできておらず、データマーケティングを実施できる環境が整備されていない中でなんとか施策をこなしている状況にあるという。また同じく本の中で紹介されている予算配分に関する調査でも興味深い結果が出た。

 「全体の傾向として、業績下位企業は、マーケティング予算のうち過半数を広告費に費やしていました。一方、業績上位企業は、広告よりもインフラやブランディング、CRMに投資している傾向にあったんです。当然、会社のフェーズによって注力するべき施策は異なります。新規立ち上げ時は広告に投下する必要もあるでしょう。しかし、継続的に広告に依存し続けるべきではないということが数値に出ています」(皆瀬氏)

本の中で紹介されている数字を元に作成

 「ビッグデータ」が持て囃されて久しいが、実際にデータを活用したマーケティングを実践できている企業はまだまだ少数派のようだ。ただ、データ・ドリブン・マーケティングはもはや多くの企業によって不可避の領域だ。

成果をトラッキングし、勘と経験を数値化する

 2004年の創業以来、一貫してデータと向き合ってきたブレインパッドが考える、データ・ドリブン・マーケティングの基本概念はシンプルだ。

 「データ・ドリブン・マーケティングの基本は、『成果をトラッキングしていくこと』に尽きます。データドリブンと聞くと、これまで属人化されてきた部分をすべて排除されるのでは、とイメージされる方がいるかもしれませんが、逆です。勘と経験を上手く数値化していくため施策なので、"勘と経験"と"データ"は、本来共存できるんです」(皆瀬氏)

 データ・ドリブン・マーケティングと聞くと専門性が高く、難しそうに感じるかもしれないが、概念的には単純だ。データ・ドリブン・マーケティングは、平たく言うとポイントカードと同じように「ためて、つかう」だけだと皆瀬氏は語り、「ためる」と「つかう」にはそれぞれ3つのステップを内包していると述べた。

 まずは、ERPやCRMを使ってデータを収集し、DWH(データウェアハウス)やDMPに蓄積していく。蓄積したデータは、マーケティングに活用できる形に加工する必要がある。ここまでが「ためる」フェーズだ。

 「つかう」フェーズでは、まずBIなどを使ってデータを集計し、分析可能な状態に可視化する。そこから BA(ビジネスアナリティクス)でデータ分析を行い、MAなどを活用してマーケティング施策に落とし込んでいくというのが一般的な流れだ。今回のセッションでは、売上に直結する分析・施策フェーズをメインに解説した。


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