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最近PowerShellと戯れてる横山です。
2015年3月29日に開催された Developers.IO 2015 にて、『勘と経験に頼るマーケティングはやめなさい』というタイトルで、データキュレーション株式会社の寺澤 慎祐氏に発表して頂きました。
今回はそのレポート記事です。
スライド
[slideshare id=47198558&doc=developersio-150420094050-conversion-gate01]
問題提起
日本2.6％ vs 米国8.8％とは
ROA（Return Of Asset）総資産利益率 ←（答えは反転すると出てきます）
日本の？？？設置割合 3.9％
CMO（Chief Marketing Officer＝最高マーケティング責任者）←（答えは反転すると出てきます）
これらの事柄から、日本はうまくマーケティングを活用できてない、もしくは重要性を理解してないのでは？ という切り出しから始まりました。
マーケティングの目的
顧客に積極的に売り込むことではなく、顧客が買ってくれるように仕向ける戦略を立てること つまりはマーケティングとは、売れる仕組み作り、「〜売る物と売り方の最適化（ベストミックス）〜」である。
そのために、マーケティングを行うのに見返りを短期的にコスト重視で行うのではなく、 お客様と長くお付き合いをする、製品とのつながりを大事にする事が重要である。
本セッションの本題
データに頼ることで何がいいのか
今までは、大量のデータはあったが、それうまく活かすには技術と価格がなかった。 統計情報を駆使し、少ない事例からアルゴリズムを用いて意思決定をしていた。 この説明を「視聴率」を例に説明していました。
今ではAWSを用いて安く簡単に分析出来るようになったので、 リアルタイムでたくさんデータ用いて計算した方がより確実で価値のある分析が可能である。 某検索エンジンの検索窓は何ピクセルレベルで効果が変わった。最適な数値にした時数億円売上が上がったとのこと。
意思決定のスピードを早くする。
収集したデータを使い、より早く分析することにより時間の有効活用もできるし、リアルタイムに近い分析結果を得ることができる。 せっかく分析した結果を会議などで2週間3週間後に対策を講じても意味が無い。
ビックデータ周りのソフトたち
従来のKDDとこれからのKDD
従来のKKDは（勘、経験、度胸）でしたが、これからは＋KKD（仮説、検証、データ分析）が必要になる。 セブン＆アイ・ホールディングスの鈴木繁文氏は 「ビッグデータの活用が指摘されるけど、大きな変化に対応するのは難しいんじゃないか？」 「大切なのは仮説と検証だ。データは単なる結果でしょ。データは仮説を検証するための道具でしかない」 と語っていて後者に関して同意しているとのこと。
データ分析で目的を持つことはとても重要。 これを持たずに闇雲に解析しても、分析を頼んだ側が思っていた成果を得られなかったり、 何も成果が得られなかったと言われる可能性がある。 そこで、分析目的をもち、経験と知見をもって仮説をたて、仮説が正しいかデータから検証するのがとても有効である。 これらを分析する手法として「重回帰分析」や「因子分析」を用いられたりするが、 最近アメリカでは「共分散構造分析」を用いる事が多いとのこと。
研究者が想定したインがに関する仮説モデル化でき、モデルの妥当性検証、モデルの修正への提案、インがの大きさ・強さの推定・検定が行い易い。 しかし、これを行うには、そのつくろうとするモデルの知見や知識が重要になる。 つまり、これからのKKD（仮説、検証、データ分析）だけではなく、従来のKKD（勘、経験、度胸）も必要になることがあるということ。
今までは「データ収集」->「データ統合」ｰ>「データ活用」の順で処理を行ってきましたが、 目的をはっきりすることが重要ということでこの逆の流れで分析するほうが良い、 この手法をバック・トゥ・ザ・フューチャー法といい、「データ活用」の方法を決めてから、「データ統合」ｰ>「データ収集」を小さく行って分析していく。
鈴木繁文氏の「大きな変化に対応するのは難しい」が「小さい変化には対応できる」というのが寺澤さんの主張である。
これから
CDO（Chief Data Officer）とCMOとで、協力してマーケティングをしましょう。マーケティングにするにおいてデータが必要です。 もちろん情報も重要ですが、その情報を作るのにデータが必要なので、CDOと一緒にマーケティングを行いましょう。
まとめ
筆者マーケティングのことを全く知らずに聞いていましたがとてもわかりやすく、実例を混じえたセッションでした。 ビックデータを利用したマーケティング手法に少し興味がわきました。
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