インターン生募集 未来のゲームチェンジャーの「やってみよう」をカタチに!データサイエンスのかっこでインターン生募集中

分析

まずはやってみよう!マーケティングでデータ分析!①イントロダクション

まずは自社でデータ分析をやるべき

データ分析を会社で活かせていますか?

様々な会社とデータ分析の取り組みをすればするほど、その実情には厳しいものがあることを肌で感じられます。

もちろんデータ分析を気軽に依頼できる余裕が十分にあるならば、分析できる会社に依頼するのもいいでしょう。

しかし、それにはそれなりの大きなコストが掛ります。

データ分析というのは、「やってみないとわからない」、「コストがかかる」という性質をもっているのです。

弊社でも、「やってみないとわからない」を解消するため、毎度取り組みが始まる前に徹底的に「何のためのデータ分析か」について、ゴールのすり合わせをします。

ですが、データ分析の経験がないと、その成果物イメージやそのプロセスに納得感をもつのは容易ではなく、投資に踏み切れず頓挫するということも少なくありません。

分析の取り組みを台無しにしないためにも、データ分析や、データ分析でできることに関して、自分たちの「ものさし」を持っておくに越したことはありません。

マーケティングはデータ分析が始めやすい

ここに、データ活用における「課題」について、次のような調査結果があります。

出典 企業におけるデータ活用の取り組み動向調査
~「データ活用人材やリソースの調達・増強」 その3割が“効果なし”~
株式会社NTTデータ経営研究所 (2020.05.13)

実際にみなさんの課題はどれに該当しますか?

いろいろ課題はありつつも、マーケティングをテーマにした場合、実行しやすい環境が、みなさんの周りに、ある程度揃っているのではないかと、私は想像しています。

例えば マーケティングは

  • 目的が明確
  • 昔から様々なノウハウが蓄積されており膨大な書籍やWEBドキュメントにアクセス可能
  • 様々なCRMやMAツールを通じてデータを利用可能
  • 成果物のイメージやノウハウが身近に感じられる
  • 常に改善策が求められ、結果を数値的に振り返って継続的な取り組みに発展させやすい

いかがですか?

そこで、この連載では、みなさんの分析したいキモチを阻む課題に向き合いながら

データ分析×マーケティングにフォーカスを当てていくことにしました。

章構成は次のようになります。

①イントロダクション
②必要なデータと基礎集計
③顧客分析
④商品分析
⑤アクション設計と効果検証
⑥さらに価値を見出すデータ分析

次回からは、マーケティングにおけるデータ分析の流れの一例を紹介していきます。

連載を通じて「みなさんの”まずやってみよう”の後押し」につながれば幸いです。

さきがけKPI

ピックアップ記事

  1. 学生をデータサイエンティストに育てる4つのポイント
  2. こんなときには異常検知
  3. 知っておきたいAIの理想と現実
  4. 多くの人と会話をするきっかけとなる最適な映画をデータサイエンスで選んでみた
  5. 優良顧客を見つける「RFM分析」の考え方と使い方

関連記事

  1. 分析

    実は簡単! 10分あれば回帰分析ができます

    回帰分析とはデータを用いた将来予測を行いたいときなどに活用される分析手…

  2. 分析

    マーケティングから不正検知まで、データの理解と意思決定を助けてくれる「クラスタリング」とは?

    クラスタという言葉そのものには聞き覚えがあるかもしれません。で…

  3. 分析

    まずはやってみよう!マーケティングでデータ分析!②必要なデータと基礎集計

    必要なデータは5つだけ!早速、今回の記事からマーケティングでデータ…

  4. 分析

    まずはやってみよう!マーケティングでデータ分析!③顧客分析

    前章では、目的の数字に関する基礎集計をしました。これによって、今後の目…

  5. 分析

    レコメンドのために効果的な商品分析!バスケット分析とは

    「顧客の購買商品に合わせて顧客育成をしたい」「利益効率を高めるため一度…

  6. 分析

    サブスクリプションの利用継続KPIをロジステック回帰分析で明らかに!

    本記事ではロジスティック回帰分析でできることと、効能について、具体的な…

カテゴリー

おすすめ記事

  1. 全力で食らいついたかっこでの1年間
  2. 確率を予測する「ロジスティック回帰」とは
  3. データサイエンスを現場の敵にしないために
  4. 優良顧客を見つける「RFM分析」の考え方と使い方
  5. 箱ひげ図 について超カンタンに解説してみた
  1. インターン体験記

    データサイエンス専門外の学生も挑戦できるインターン
  2. データ分析例

    データサイエンスでバレーボールチームの戦術を考えてみた
  3. 統計

    成果をあげるためのアクションに、優先順位を与えてくれる「オッズ比」の使い方
  4. 分析

    それ分析じゃなく集計ですから
  5. 統計

    データの関係性がパッと見でわかる「散布図」
PAGE TOP