現代ビジネスにおいて必要不可欠とされるマーケティング。その手法は実に多くのパターンがあります。
どの戦略をとるかは業種、業界、企業によっても当然異なります。
企業が効果的なマーケティング活動を行うためには、データサイエンスの活用が今、注目されています。
というわけで今回は「マーケティングにおけるデータサイエンスの効果的な活用法」について詳しく説明致します。
マーケティングにおけるデータサイエンスの効果的な活用法①【データサイエンスとは？】
「マーケティングにおけるデータサイエンスの効果的な活用法」というテーマで1つ目に取り上げるのは「データサイエンスとは？」です。
情報社会の現代におけるデータ活用というのは、もはやビジネスを成功させるためには必要不可欠なことです。
あらゆるデータが日々生み出され膨大なデータが蓄積される状況をみてもビッグデータやAIの活用というのは、企業がマーケティング活動を行っていく上での効果としては、計り知れないものがあります。
例えば、各企業が持ちうる顧客データや売上データというのは、その企業が独自に持ちうるデータとなり、企業としての大切な資産となります。そんな重要な資産をただ指を加えて見ているだけでは非常に勿体ないのです。
現代ビジネスにおいてのマーケティングは必要不可欠であることが浸透してきましたが、各企業がそれぞれ最適なマーケティング活動を行うためには、データサイエンスが効果的と今、認識されています。
現在では1分1秒、コンマ刻みの単位でデータというのは世界中から溢れているわけですが、それらのデータを単純に収集するにはAIの活用が既に欠かせないような段階にはいってきています。
他社との違いを見出すためのマーケティングを実際に行うには、ビッグデータを活用したマーケティングが必要であると認識する必要が、ますばあるわけですがそこで有益となるのが「データサイエンス」というわけです。
データサイエンスは、様々な分野の専門的データを有効的に活用することによりシナリオを作成していきます。
多様な専門知識とは次のようものがあります。
- 数理モデリング
- 計算機科学
- 統計学
- 情報工学
- デザイン情報学
これらの新たな知識というのを扱うわけですが、どれも専門的分野だけに、それらを正当に扱うデータサイエンティストが今、必要とされているのです。
データサイエンティストとは、データサイエンスを扱う”人”のことを言います。今、各業界や企業から注目されており、ニーズが増しています。
データサイエンスというのはデータ分析の1つとされますが、似たようなものとしてデータアナリティクスやデータマイニングなどがありますが、これらとは混同せずわけて考えてください。
どれに対しても『データ』との関連性が強く、データそのものを扱うことに違いはありません。
データアナリティクスはデータ分析を行うもの、データマイニングは各データの中から条件によりパターン毎に抽出することで一定のルールを導き出すものです。
感覚的には一見どれも似ているようにも思われますがデータサイエンスとは、どれも異なるものとして明確に認識しておきましょう。
では、次に具体的にデータサイエンスの活用事例について説明していきます。
データサイエンスの役割としては、「新たな知見を生み出す」こととされていますが、扱うデータが専門的であり、さらに分析するにしても専門的知識が必要であるとされているならば、特に知見のない一般の方には簡単に理解しろというのが難しい話しとなってしまうのではないかと思われます。
実際、どのように専門的データを活用していくのかを具体的な事例で知る必要があります。
例えば、某企業にて食品の生産ルートを行う場合に、食材の品質管理を行う場合、野菜など品種による違いにより一定の判断がつきにくい場合があります。
つまり品種はある一定条件をするための、判断の”ゆらぎ”となってしまうわけですが、この”ゆらぎ”が大きいほど、判定をするのは困難となります。
この判定を人間が直接行うのでは、手間も時間もかかります。ビジネスとしては、それがコストとして重くのしかかってしまうというわけです
つまりこのような手間のかかる仕訳作業を解消するためにデータサイエンスが使われるというわけです。
ではデータサイエンスを具体的にどのように活用したかというと、製造ラインに流れる食品を撮影した動画から画像認識し、仕訳を自動化するというシステムを構築したのです。
つまり仕訳作業自体を自動化し人の手を使うことなく処理させることによって業務の効率化を実現したのです。
自動化したことにより判定そのものもより正確となり、ヒューマンエラーもなくなったというわけです。結果的には、大幅な生産性の向上となったわけです。
このように生産ラインの実務においてデータサイエンスを組み込むことにより現実的な業務効率化を図ったのです。
マーケティングにおけるデータサイエンスの効果的な活用法②【データサイエンスが企業のマーケティングには必要不可欠】
「マーケティングにおけるデータサイエンスの効果的な活用法」というテーマで2つ目に取り上げるのは「データサイエンスが企業のマーケティングには必要不可欠」です。
データサイエンスの企業においての活用法は、徐々に広がりつつあります。
では、なぜ今データサイエンスが注目されることになっているのか、その理由と背景について今度は考えてみましょう。
データサイエンスが注目される背景としては時代の変化とテクノロジーの進化があります。
まず、一般的にも認知されているように現代は完全な情報化社会にシフトしています。さらにデジタルシフトが加速し、様々なサービスのオンライン化が進んでいるのです。
そして、一般的な影響度の高さとしてあるのがスマートフォンの普及です。
一人一台は所有しているというスマートフォンの普及というのは私達の暮らしにおいて日常の中での大きな変化を及ぼしました。
例えば日常において外出する場合、現代人のほとんどがスマートフォンを所持して出かけると思います。もし、自宅に忘れたり、どこかで置き忘れたりした場合などは、大変なことになるのではないでしょうか。
それほどスマートフォンというのは現代人にとって肌身離さず持ち歩くものとして必要なアイテムとされているのです。
スマートフォンというデバイスは、個人デバイスであり、各個人の重要なデータが満載されています。だからこそ、失くしたりすると一大事となるわけです。何といっても個人情報の塊なのですから。
そしてスマートフォンによって、いつでもどこでもどんな時でもインターネットにアクセスできるということが可能となりました。
これにより、確実に人間とインターネットの距離は近づいたわけです。
つまり言い換えれば、人間と情報との距離がより身近になったというわけです。人間と情報が絡むことにより、人間と人間が絡み、また情報と情報も絡み合い、ネット上には複雑なコネクションが形成されるというわけです。
またネット上のみデータは存在するわけではなく、現実世界ともしっかりリンクしています。
例えば、決済における電子マネーやICカードの利用がありますが、これらは現金という物理的なものにおいて行われるのではなく、電子データによって行われるからです。
これらの決済処理などはIT技術の進化によって実現できたものでデータサイエンスには、欠かせない要素となっているのです。
電子決済ひとつとっても様々なデータを大量に収集する必要があるからです。
マーケティングにおけるデータサイエンスの効果的な活用法③【マーケティング活動においてデータサイエンスを活かすシーン】
「マーケティングにおけるデータサイエンスの効果的な活用法」というテーマで3つ目に取り上げるのは「マーケティング活動においてデータサイエンスを活かすシーン」です。
そしてもう一つ時代背景による影響もあり、日本社会全体が抱える問題として、少子高齢化による社会構造の変化があります。
日本は、慢性的な人材不足となっており、偏りはあるものの様々な業種・業界でにおいて人手不足が慢性化しているのが現状です。
今、企業に求められているのは、人材確保と業務効率化です。
そのどちらも並行的に行っていかなければ、企業が存続していくことは非常に難しいからです。
業務改善を繰り返し効率化をすることによって生産性を向上させることが必要となりますが、そのためにデータサイエンスを活用し最適なマーケティング活動を行っていく必要があるのです。
つまり企業には企業が安定した経営をし存続させていくために新たな戦略の必要性が求められているというわけです。
このことは、つまり企業のコストカットに繋がっているとも言えます。
前述の食品生産ラインの事例のようにデータサイエンスを活用することにより、自動化したことによって生産性を高めると共に、システム化することによってコスト削減を実現しているからなのです。