これからのマーケッターに必要な「データ分析」の考え方

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「データ」はマーケティングをする上で欠かせません。データを活用するためのコツについて、青山学院大学でデータサイエンティストを養成している、大原剛三教授にお話をお伺いしました。

■分析だけ専門家に依頼してもいい結果が出ない理由

―分析ができないから、専門家に依頼したものの、思ったようなアウトカム(成果)が出なかったという評判をよく耳にします。それはどうしてなのでしょうか? 

大原教授(以下大原)「分析の目的がはっきりしないで依頼したのではないでしょうか。きっと分析をする人は、エンジニアリングのスキルはあっても、ビジネスの現場について全くわかっていないケースが多い。分析をする人が“現場の人がどのような情報があれば喜ぶのかがわからない”から当たり前のような事実しか出てこないという状況になってしまうんです。現場を知らないといいアウトカムは出ないと思いますよ。例えば、飲料メーカーの場合、“男性の喫煙者がコーヒーを飲むという一般的なイメージはあるけれど、性別や喫煙という事ではなく、職業の方が関係しているのでは?“という話が出ないとダメなんです。分析のためのスキル、現場の知識どちらも重要なので、両方をもった専門家がいなければ、それぞれの専門家が協調して取り組むことが大事なんです」

                                                                                          

■データは必ずしも多くなくても分析できる

―ちなみに、データは“ビッグデータ”と言われるように、大量にないと分析できないのでしょうか?

大原「データは多い方がいいのですが、実際は、分野や問題にもよりますが、あまり多くないサンプルでも傾向を出すことができます。データの量を増やそうとすると、どうしてもコストがかかってしまうので、そのかね合いで考えるといいと思いますね。最近はディープラーニングが注目されていますが、使うにはたくさんのデータが必要で、機械に学ばせる作業よりもデータを用意する方が大変なんですよ。例えば、画像認識の場合、画像の中に何が写っているのかのラベルがすべてのデータについていないといいけないんです。ただ、やはりデータが多いほうがより正確な分析や予測ができるので、あまり手間をかけることなく自然にデータが集まる仕組みをうまく実現することが大事だと思うんです」


■マーケッターに今後必須となるデータサイエンスの知識

―テクノロジーの進化によって、マーケティングはどうなると思いますか?

大原「マーケティングでは、ウエブなどの解析技術をいち早く取り入れました。データを重視し、分析するという過程は、データサイエンティストと重なる部分が多いです。マーケティングは、もっと色々な形でデータが収集できるようになり、データサイエンティストと融合していくのではないかと思っています。もしかしたら、今後、マーケッターは、データサイエンスのスキルである、エンジニアリング力や統計学の知識がないとやっていけないのかもしれません。よりデータに裏打ちされたプロモーションに移行していくでしょう。」


青山学院大学 理工学部 教授 大原剛三(おおはらこうぞう)氏

青山学院大学 理工学部 教授 大原剛三(おおはらこうぞう)氏

青山学院大学 理工学部 教授。研究テーマは、機械学習アルゴリズムの応用と開発、推薦システムの開発、ブログ間ネットワークに代表される インターネット上の社会情報ネットワークにおける情報伝搬解析などを中心とした研究など。青山学院大学にて多くのデータサイエンティストを養成している。The 2014 International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA 2014) 、2015年度人工知能学会全国大会優秀賞などを受賞。




◆聞き手プロフィール

山村哲司様山村哲司(やまむらてつじ)

株式会社外為印刷 新規事業準備室。大学卒業後、本の編集者の道へ。色々な出版社を渡り歩き、ファッション誌からビジネス書まで数多くの本を手がける。ヘア&ファッション誌『BiDaN』編集部在籍時、カリスマ美容師ブームが起きる。2013年 日之出出版『FINEBOYS』別冊編集部 編集長。2017年より鹿児島のリネンサプライの会社、南九イリョーで経営企画やマーケティングなどを行う部署で働く。2018年4月より外為印刷に入社し、IoT機器を活用した新規事業を構想。JDMC(日本データ・マネジメントコンソーシアム)に参加中。

日本経営士会 経営士 経営改革支援アドバイザー
http://www.gaitame.co.jp/

 

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