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2022年、マーケティング・データサイエンスが急成長する理由

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by Roy Emmerson , Co-founder at TechTimes.com

1 最小. 2021年12月15日

昨今、顧客はパーソナライズされたアプローチを重要視しています。パーソナライゼーションは、もはや単なるトレンドではなく、日常にある当たり前のことなのです。

マーケターは、タイミングよく顧客の注目をつかむことが求められています。小さな店であれ、IKEAであれ、完璧なパーソナライゼーションは欠かせません。マーケターにとって有利な事は、今、テクノロジーが進歩し、視聴者のニーズを正確に理解できるようになった、という事です。

過去10年間で、ウェブ上での情報消費量は様々な形で増加しています。現在、インターネットに接続されているデバイスは60億台以上、毎日約250万テラバイトのデータが生成され、一人当たり毎秒約1.5MBのデータが作成されているのです。

マーケターや事業担当者は、このデータの山から、どのように製品をパーソナライズするか、どのタイミングで顧客に提供するか、そしてどのように購買プロセスを容易にするかを考えなければならないのです。ここでデータサイエンスの出番です。

データサイエンスは、私たちの生活のあらゆる場面で、ますます大きな役割を果たしています。自動化、人工知能、機械学習、そしてほとんどすべてのマーケティングテクノロジーの進歩を促進し、現時点でのマーケティングイノベーションの最大の原動力となっています。

当然、データサイエンスとその関連分野への関心が高まっているのです。
さあ、データサイエンスとは何か、どのような仕組みなのかを詳しく見ていきましょう。

データサイエンスとは?

データサイエンスは、古くからある科学的な手法やプロセスに、アルゴリズムや最先端のシステムを組み合わせ、非構造化データから意味や適用可能な知識を作り出す学際的な分野です。

データサイエンスとマーケティングはどうでしょうか？データサイエンスの登場により、より深い分析が可能になり、データ処理技術を効果的に使ってマーケティングプランを最適化し、顧客をより理解することができるようになりました。

例えば、AliExpress、Uber、Airbnbなどは、顧客の要望や習慣に合わせて事業計画を調整し、最終的には、タクシーの注文、アパートの予約、照明器具の購入などのタスクを解決するためにデータサイエンスを活用しています。

データサイエンスのしくみとは?

今日、企業が直面する最大の問題のひとつは、データがあふれかえっていることです。まず重要なのは、目標に対して価値のあるデータを特定することです。

そして、そのデータを収集し、処理するための適切なアルゴリズムを（自動化の助けを借りて）作成することです。これは、グーグルのディープラーニングアルゴリズムや無人自動車など、人工知能の技術革新を生み出すのと同じ種類のデータサイエンスです。

2022年、なぜマーケティングのためのデータサイエンスが重要になるのか?

前述の無人自動車に加え、2022年にマーケティングデータ・サイエンスが極めて重要な役割を果たす理由はたくさんあります。データサイエンティストが使用する技術が過去10年間で急速に進化していることを理解することから始まります。現在では、オーディエンスやウェブサイトの訪問者に関する情報を得るために、科学者やデータコレクター、データアナリストの巨大なチームを必要としません。自動化ツールや、機械学習や人工知能の最近の進歩のおかげで、以前は大企業でしかできなかった方法が、今では企業規模に関係なく、データサイエンスを行えるようになったのです。

これにより、データサイエンスを活用して生産性と成長を促進する企業の競争条件が大きく改善されました。このチャンスにすぐに対応しない企業は、取り残されてしまうでしょう。競合他社がすでに顧客を支援するにあたり、正確なデータを持っている場合、それ以外の企業は効果のない戦略にお金を浪費することになるのです。ある者はすでに顧客のニーズを正確に把握しているが、他の者は消費者ニーズを経験値などから推測しているだけ、となってしまいます。

機械学習とは?

最も人気のあるテクノロジーのひとつである人工知能（AI）は、他の驚くべき技術のリストに加え、データサイエンスによって実現されました。

機械学習は人工知能の一部であり、アルゴリズムモデルを用いてデータセットのパターンを特定する。比較的単純な機械学習アルゴリズムでも、大量のデータを分析し、結論を導き出すことができます。例えば、販売後のインタラクションのうち、どの組み合わせが2回目の購入につながる可能性が最も高いかを判断することができる。機械学習は、学習すればするほど、より洗練されたものになっていきます。

データサイエンスと人工知能の関連性?

データサイエンスなくして、人工知能の実用化はあり得ません。現在も科学者たちは、人工知能の研究に精力的に取り組んでいます。彼らの目標は、人間の認知的思考や意思決定を模倣、あるいは向上させる技術を生み出すことです。人工知能のアプリケーションは、データとそれを解釈するシステムの能力に全面的に依存しています。

したがって、すべてのデータサイエンスが人工知能（または機械学習）であるわけではありませんが、データサイエンスの中で創造／発見された理論や手法なしには、AIは存在し得ないのです。

データサイエンスとデータアナリティクスの違いについて

データ分析とは、データを分析して有用な情報を抽出する具体的なプロセスのことです。従来は、データアナリストが手作業で行っていましたが、自動化、機械学習、人工知能のおかげで状況が変わりつつあります。

現在では、アナリティクスはアナリストとアルゴリズムの両方が使用できます。アルゴリズムの利点は、データを大規模に処理できることですが、人間はそのアルゴリズムの枠にとらわれずに考えることができるという認知的な利点を保持しています。

アナリティクスは、データサイエンスの数あるプロセスのうちのひとつです。その目的は、生データを閲覧、理解、比較、有益な情報の取得を容易にする方法で提示することにありま。

一般的に、データサイエンスの全体的な目標は、生産性を向上させ、さまざまな方法をテストできるようにすることで、ビジネスの成果を改善することにあります。

重要なのは、データサイエンスやそれに関連する最新技術（すなわち自動化や機械学習）がなければ決して扱うことができないような、信頼できるデータ、通常は大量のデータから、すべての答えを得るということです。

データサイエンスはビジネスにどう貢献できるか?

一般的に、データサイエンスは、関連するデータが利用できる限り、ビジネスのあらゆる分野の改善に役立ちます。マーケティングに限ったことではありません。例えば、経営者はデータを使って、残業が本当にビジネスの成功につながるかどうかを検証したり、従業員に支払う最適な賃金を決定したり、柔軟な勤務モデルを試したりすることができます。

データサイエンスはマーケティングにどのように役立つのか?

キャンペーンプランニングを加速させる

マーケターは、データサイエンスのおかげで、より早く、より簡単にキャンペーンを計画できるようになりました。それは、データをより正確に、より効率的に収集・分析できるからにほかなりません。マーケターが自ら分析を行い、手作業で行っているこれらの同じプロセスを、データ分析によって数倍速く達成することができるのです。

マーケティング予算消化の最適化

デジタルマーケティングにおけるデータサイエンスは、ROI（投資対効果）を見て分析することができます。テクノロジーを使ってキャンペーンを分析し、関わった人の割合や行動の傾向をつかむことができます。ある時点で何が一番効果的かを判断し、検証することが重要であり、データサイエンスはそれに適しているのです。

リアルタイムデータの提供

通常、マーケターはキャンペーンが終わるたびに顧客データを収集しますが、データサイエンスによって、これをノンストップで行うことが可能になります。これは、新しい機会を探り、トレンドを予測し、競合に打ち勝つために特に重要です。

顧客のロイヤリティ向上

ロイヤリティの高い顧客は、ビジネスの持続に貢献する存在であり、新規顧客よりもコストがかからないといわれています。データサイエンスによって、既存顧客へのサービスを向上させることで、ロイヤリティを高めることができるのです。

顧客の自社へのブランド意識を喚起

例えば、マクドナルドはイギリスの10都市にスマートビルボードを設置し、道路の交通量に応じて広告の内容が変化するようにしました。交通渋滞が発生すると、画像が変化し、レストランで夕食をとることを示唆する、という風に。「渋滞に巻き込まれた？トンネルの先に光があるよ！」つまり、データ分析を駆使すれば、消費者にとってまさに最適なタイミングで商品を提供することができるのです。

顧客の反応を掴む

例えば、スニッカーズは「お腹が空いている時のあなたはあなたじゃない！」キャンペーンの一環として、このアイデアを導入しました。このシステムは、ユーザーのソーシャルメディアへの投稿を分析し、その気分を計るものでした。ネガティブで怒りに満ちた投稿が多ければ多いほど、スニッカーズは値引きされることになったのです。この驚くべきソリューションは、データサイエンスによってのみ実現できたのです。

マーケティングのためのデータサイエンスのしくみ

回帰分析

回帰分析とは、予測分析の一部であり、マーケターにとって強力なツールです。回帰分析では、特定の顧客変数と特定の製品購入の類似性の度合いを判断します。

過去の行動を観察して消費者が次に何をするかを予測する代わりに、予測モデルは消費者動向をより高い精度で予測することができます。データサイエンスによって、マーケターはこの情報を利用し、それに基づいた戦略を立案することができます。

例えば、購入履歴を分析することで、ある人が食器用洗剤やコンタクトレンズ液を持たない時期を予測し、パーソナルディスカウントで購入するように促すことができます。また、ある商品を購入した際に、単純に関連商品を提供することも可能です。例えば、携帯電話を購入した人には、ケースなどのアクセサリーを提供する、といった風に。

データの可視化

データの可視化は、注目を集めるだけでなく、顧客の行動に基づいた情報を提供し、行動を促進、誘導するために利用できる貴重なツールです。

例えば、マーケティングチームは、利用可能なすべての顧客情報を使用して、どの製品やサービスを市場に投入するのが最適かについて、データに基づく意思決定を行うことができます。データの可視化によって、マーケターは、店舗の近隣にどのような顧客が住んでいて、どのような商品を購入しているのかを知ることができます。

カスタマーサポートの自動化

カスタマーサポートのコスト削減のために、自動化されたカスタマーサポートシステム、ボット、チャットが積極的に活用されています。ボットは、快適なコミュニケーションを実現するために、リクエストの履歴を学習させ、人工知能を使って、リクエストに対応した回答をできるだけ正確に機械が行うことを支援します。その結果、このようなコミュニケーションは、お客様のロイヤリティを高めることにつながります。また、ボットを使って、定型的な処理を自動化することも可能です。