予測マーケティングやSDGs指標分析に
データサイエンス成熟度別支援サービス
プロフェッショナルなAIエンジニアとデータサイエンスに知見のあるマーケターがデータサイエンス導入から活用・運用までフェーズに合わせて貴社のデータ活用を成熟させていきます。
データサイエンスという新しい学問の力を
ビジネスに活用
データサイエンスは、科学的探究の「第4のパラダイム」とも言われ、統計学とデータ・マイニングの知識が必要な新しい学問です。データを入力し、意思決定や社会的な知見を引き出そうとするプロセスを数理的に扱います。
最先端の研究開発領域や製造業、B2B領域、マーケティング活動はもちろんのこと、採用活動、SDGs活動などさまざまな領域で、データサイエンスは活用することができます。
データサイエンスができることは、「比較：データを比較する」「要点抽出：データから要点を抽出する」「分類：データを分類する」「予測：データから予測する」の４つ大分することができます。
- データサイエンスができること
- 比較：データを比較する
- 要点抽出：データから要点を抽出する
- 分類：データを分類する
- 予測：データから予測する
FLOURISHではデータサイエンスをプロジェクトとして、フェーズに合わせて中長期的に成熟させていくことを推奨しています。
データサイエンスの
マーケティング領域での活用
解約防止
データサイエンスによる予測分析モデルは、顧客の解約を防止し、顧客を満足させ、収益を確保することに役に立ちます。
顧客生涯価値
長期間にわたってサービスの活用や購入の可能性がある顧客を特定します。
ブランディングになる
ホワイトペーパーのデザインが綺麗であれば、企業のイメージも高まります。ホワイトペーパーの制作はクオリティは大事！
顧客セグメンテーション
予測分析を使用し、適切なクラスタリングを行います。今までマーケターが手作業で行なっていた作業を、より高度により効率的にセグメントができます。
製品の傾向
製品やサービスの購入に対する顧客の関心と、それらの顧客に到達するためのメディアやコンテンツを特定。
感情分析
顧客の投稿やフィードバックを使用して、市場でのプロダクトやサービスの評判を分析し、把握します。
アップセルとクロスセル
限られた市場で収益を最大化するため、購入履歴データを利用して、どの商品やサービスを一緒に提供することでメリットが得られるかを判断できます。
購買行動の予測
限られた市場で収益を最大化するため、購入履歴データを利用して、どの商品やサービスを一緒に提供することでメリットが得られるかを判断できます。
コンテンツの推奨
視聴履歴と予測分析技術に基づいて、ユーザーが何を見たいかを予測できます。
キャンペーン管理
施策の意思決定を行う人物や組織の目的にそった企画と結果に陥りがちのキャンペーン。データ科学を用いてキャンペーン効果を適切に測定します。
ボリューム予測
量の変動を分析することで、顧客へのサービスの質をコントロールできます。
FLOURISH
データサイエンス
分析の目的重視
定型的なデータ分析を行うSaaSツールとは違い、分析の目的に合わせて柔軟な対応ができます。そのため、データ出力の幅が広いです。
専門家の考察
定型的なデータ分析を行うSaaSツールではできない補正など専門家のジャッジで行うことができます。
ノウハウが残る
一緒に話し合いながら、行うので、事業会社にノウハウが残ります。データサイエンスに終わりはないから、データを扱えるようになることが財産！
データサイエンス成熟度別プラン
プラン | 概要 | 目的 | 具体例 |
|---|---|---|---|
| 現状/過去の分析 | これまで行ってきた事業を、データを通して「見える化」する | 事業を客観的な指標で把握すること | 売上状況の分析（いつ、どこで、誰が、何を、誰に、いくらで売ったのか） |
| 原因探索 | 「なぜ」その結果になったのかを客観的なデータから探る | 事業にとって良い事、悪い事が起こる原因を理解する | 売上状況の分析（なぜそのような売上が実現したか？） |
| 未来予測 | 「将来に何が起こるかを、データを通して予想する | 有望な事業戦略の探索や、事業計画の立案 | 投資効果の予測 |
| 意思決定 | データを活用して、事業上の意思決定に役立つ情報を得る | 事業判断の高精度化、高速化 | 事業オプションの比較 |
お仕事のご相談やお見積もり、
ご不明な点など、お気軽にお問い合わせください。
よくある質問
データサイエンスには、AIをはじめ、データを分析する様々な手法が含まれます。AIは複雑な問題に対する有効な解を与えてくれるが、世の中の大抵の問題はそこまで複雑ではないことも多く、AI以外の様々な方法で、比較的低コストで迅速なソリューションを提供できることも多くあります。
データサイエンスは強力なツールだが、万能な方法ではありません。
適切な準備と理解、実践があって初めて狙った成果を得られます。
サイト訪問者数でお悩みの場合は、まずはサイト訪問者を増やすためのロードマップを描くことが大切です。
データは基本的に過去の物であって、将来にも当てはまるとは限らない（玉石混淆）こともあります。
しかし、データが収集された状況と同じ環境であれば高い精度での予測が可能であり、データ収集法のデザイン（収集されたデータの質）が予測精度に強く結びつきます。