マーケティングDXをツール導入で終わらせないデータサイエンスとは

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データ基盤を構築したらデータを早速活用していきます。データを活用するといってもどう活用すればよいのでしょうか。データを活用するには数学が出てきます。数学が苦手の方向けでもわかりやすいようにまとめてみました。

まずDXとは、デジタルやデータを活用し企業変革(ビジネスモデルや組織、企業文化を変革する)する事でしたね。デジタルの活用はツール導入やシステムの導入などを経て活用することができます。では、データの活用とは何でしょうか。

データをどのように活用すればい良いのでしょうか。データを活用するには、データの収集が必要になります。このデータの収集については「マーケティングDXとは?成功に導くデータをフル活用するコツ」にて説明しました。今回は集めたデータを活用するお話です。

データの活用方法は、ビジネスや手元にあるデータにもよりますので、概念を感覚的に理解できることをこの記事が目指すゴールとします。

事業にデータを活用するメリット

事業を自動車で目的地へ向かうケースに例えましょう。運転する自動車に、速度やガソリンの残量などがわかるダッシュボードやカーナビがない自動車とある自動車を比較すると一目瞭然です。

現在どこに時速何キロで向かっているのか?いつ給油するべきなのかわからない状態での運転でも、目的地にたどり着くことはできるかもしれません。しかしながら、勘と経験に頼らざるを得ず、ダッシュボードやカーナビがある場合に比べてとても非効率なドライブになることは容易に想像できます。

データをビジネスに役立たせる

データの活用はマーケティングへの活用のみならず経営全体に役立ちます。データをビジネスにどのように活用することができるのか。データを活用した数学が重要なキーとなります。数学を普段のビジネスで利用している方はまだ少ないかもしれません。数学を活用し目標達成に導くことを知ることができる映画を紹介します。

どれも数学の難しい部分は端折り重要なポイントを楽しめる物語です。

映画「マネーボール」(2011)

「あなたのゴールは、勝利を買うことであるべきです。選手を買うことであってはいけません」

お金持ちの球団が強い選手を高額で引き抜きあう大リーグの中で、貧乏な球団が勝つために必要な戦略は何か?勝利につながる重要なKPIを見つけ出し、そのKPIをいかにして最大化するか。その結果わずかな予算でチームを作り20連勝という成果を挙げた実話に基づいた映画です。球団を勝利に導く最重要KPIは何だったのか映画でご確認ください。

マネーボール (字幕版)

映画「イミテーション・ゲーム」

部隊は第一次世界大戦。ドイツ軍の最強の暗号化モデル「エニグマ」の解析に取り組んだ数学者の物語。エニグマの解析とともに、その後いかにして連合軍は勝利につなげたか。

映画『イミテーション・ゲーム/エニグマと天才数学者の秘密』予告編

Youtuber「統計のおねえさんサトマイ」

統計について、興味を持たれた方はこちらの動画ものオススメです。様々なテーマで10分程度の動画でまとめられています。こちらの動画でギャンブルと統計の関係を理解しましょう。

【粗品パチンコ】元パチンコ店管理職がギャンブル依存症の粗品さんに必勝法を教える動画

映画「ラスベガスをぶっつぶせ」

数学の天才であるMITの学生がラスベガスで大金を稼ぐ物語。ギャンブルの世界は確率・統計の世界です。前述のサトマイさんの動画をご覧いただいた方は、理解しやすいかと思います。

ラスベガスをぶっつぶせ

映画「アルキメデスの対戦」

舞台はWW2の直前。これからの日本に必要なのは大型戦艦か空母型戦艦なのか。数学の天才が導いた非線形相関関数より不正見積もりを見つけ出し物語。

映画『アルキメデスの大戦』予告【7月26日(金)公開】

マーケター 森岡毅

最後は、丸岡製麺、USJのV字回復を起こした仕掛け人森岡毅氏です。森岡毅氏から学ぶべきところは、数学は重要しかし数学だけでは何も成せないという点にある。DX以降データを活用できる状態に備え森岡毅氏のような人物が数万人増やす必要だと考えています。

【大好評につき再配信!】この人の話を聞け!最強の戦略家!森岡毅

この動画を見て興味を持たれた方は下記の本を必ず読んでください。

マーケティングで数学の関係を知れる良書

マーケティングとデータサイエンスをつなげる良書

1人からどうやって組織を変えるか良書

データサイエンスを事業に取り入れる

データサイエンスとは、膨大なデータを用いて新たな知見や価値を引き出すアプローチを意味します。この新たな知見や価値を引き出すために、統計学やプログラミング、さまざまなアルゴリズム、機械学習(AI)などのツールを活用します。

ビジネス上の課題をデータを元に統計学やビッグデータ、プログラミング、機械学習などツールを使って、最終的にビジネスに役立てることがデータサイエンスといえます。

数学スキル

データを日にネスに活用する上で統計学・微分積分の基礎は必須となります。そこに、対数や代数、行列計算までできると非常に強力な武器となります。高校までに習った数学の範囲でもかなりさまざまな事ができるので、しばらく数学に触れてない方は一度復習するのはとても良いと思います。

ただ、基本的にはツールを使用しますので計算はツールがやってくれます。この辺は学生時代の数学とは異なる点ですね。モデルを理解するために数学を理解する必要があります。

データ活用で役立つ統計を「データをマーケティングに活かす多変量解析」にまとめて紹介してみたのでぜひ参照ください。

テクノロジースキル

プログラミングは実際に計算を実行するさいに欠かせない重要なスキルです。前項で挙げた数学を学習する場合もPythonやRなどの言語を使いながら学習することで、学習と実践を交互に行なうことでスピーディーに理解が進みます。SQLやビッグデータなどデータベースの知識も必要になります。

また、昨今ではデータ分析自動化ツールを使うことで、機械学習モデルを簡単に構築できるDataRobotDotDataAutoMLの注目をあつめており、エンジニアの仕事を奪うのではと話題になっています。

AutoML で実践するビジネスユーザーのための機械学習入門

これらのツールが出力した結果をどう解釈するか大切です。

ビジネススキル

分析や統計、機械学習、プログラミングなどはあくまでツールであり目的ではありません。やみくもにデータを分析しても、新たな知見や価値を得ることはできないのです。

たとえば、膨大なデータを分析して得た結果が、「雨が降ったらイベントの集客がへる」「平日より土日の方がスーパーの売上は上がる」「女性は甘いものが好きな傾向が強い」などと分析するまでもないことが明らかになるなど、非常によくある話です。

一体何のためにデータを分析したのか目的や課題を明確にし、何を分析するのか問いを設定することが極めて重要です。上記に紹介した映画などを通すことで感覚的にご理解いただけるのではないかと思います。

したがって、ビジネスを深く掘り下げ、どのようなデータ分析でどのようなアウトプットが必要かアウトラインを理解し、データ分析の結果をどう解釈してビジネスに戻すか組み立てる力が非常に大切です。

データを活用したプロセス

データサイエンスを事業に活かすうえで重要なプロセスを整理します。こちらを見ていただくとデータと関係なさそうな普段のビジネスでも重要な要素が多く混じっていることに気付くと思います。

データサイエンスを事業に活かすプロセス

あくまでデータを活用するのは、事業全体の一部であると認識する必要があり、データ分析で何でも答えが出るわけではないことは理解しましょう。データ分析の結果をどのように解釈するかが需要で、目的・課題・仮説と照らし合わせる必要があります。

これまで勘や経験に基づいていたところが、データによって客観的に示すことができるということになります。

まとめ

今回はデータを数学的にマーケティングに活用する話をしました。これまでデータや数学からしばらく離れていた方や、少し苦手意識があった方へ気づきになれば幸いです。

おすすめセミナー

下記のセミナーを予定しております。是非ご参加ください。

タイトル博報堂アイ・スタジオ「予測困難なAI時代、マーケティングDXでどう迎えるか」
開催日2023/10/17 11:00~12:00
参加方法Zoom
参加費0円
参加お申込みhttps://dx.i-studio.co.jp/seminar/20231017_ai-mktg
博報堂アイ・スタジオ
予測困難なAI時代、マーケティングDXでどう迎えるか
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