本記事ではマーケティングにおけるデータサイエンスの活用法や、必要となる知識やスキルについて解説します。
データサイエンスの重要性を理解しておく事でマーケティングに活かせる場面も多いので、ぜひ参考にしてください。
マーケティングとは？
マーケティングというのは非常に広義な言葉で、企業や業態などでも意味はさまざまですが本質をわかりやすく言うと「顧客にモノを売るということではなく、顧客が求める最適なプランやサービスを提供するための施策」がマーケティングであるといえます。
マーケティングの定義は、これまで色々な人が見解を述べていますが、ほとんどの人は上記の内容を語っています。
ただ、マーケティングという言葉の定義の広さゆえに企業や人によりマーケティングの認識が違います。
広告やデータ分析、戦略の立案など、それぞれ違う手法や考え方で使われていますが、すべてを含めてマーケティングという概念です。
マーケティングを実際に活用するには、「誰に、どのような価値を、どのように提供するか」という原則から戦略を立てます。
マーケティングの戦略にはＳＴＰ分析という一連の流れがあり、上記の原則に沿って分析を進めてプランを決定します。
- セグメンテーション
- ターゲティング
- ポジショニング
上記3つの頭文字をとってＳＴＰ分析といい、マーケティングの柱とも呼べる手法ですので、それぞれ解説します。
セグメンテーション
まずはじめに行うのがセグメンテーションで、市場を細分化していき構造を把握する分析です。
顧客に関するさまざまなデータを用いてそれぞれを評価軸とし、細分化を進めていきます。
セグメンテーションの行程で、次におこなうターゲティングやポジショニングの土台を作ります。
ターゲティング
ターゲティングの行程では、セグメンテーションで細分化した土台を元に、ターゲットを絞って「誰に」の部分を明確に洗い出します。
そして、ターゲットに設定した層へ適切に自社の強みを活かして「どのような価値を」与えられるかニーズを考え、競合について分析をします。
ターゲティングでは、セグメンテーションのデータに基づいてプランを組んでいきます。
ポジショニング
ポジショニングは、セグメンテーションとターゲティングで組み上げたプランを実現するため、顧客に「どのように提供するか」を決めるセクションです。
施策を実行するにあたり、競合と差別化できる点を調査し、実践できる状態に仕上げます。
ポジショニングは、ターゲティングで決定したプランを、ターゲットへ理想的にリーチできるように固める段階です。
マーケティングを実際に活用するには、上記のようにＳＴＰ分析を一連の流れで実行します。
マーケティングの基本である「誰に、どのような価値を、どのように提供するか」を決定し、戦略を立案するのに不可欠な行程です。
次に、マーケティングにおけるデータサイエンスについて解説します。
マーケティングにおけるデータサイエンスの活用法
データサイエンスとは機械学習やプログラミング、統計学など、さまざまなデータを用いて分析・調査し、新たな価値を創造していく分野のことです。
近年、インターネット普及率の向上により集まるデータも多様化しており、より広範囲なデータの活用を求められています。
企業などに集まるビッグデータは日々蓄積して保存されていますが、実際に活用できているのは一部のデータです。
膨大な量の情報をＡＩに学習させて有効活用する事が、データサイエンティストの役割と言えます。
集まっているデータを余すこと無く分析し、活用できれば新たな価値の創出や、企業の業務改善に有効なプランを立てられます。
データサイエンティストは、あらゆるデータを用いて多角的に分析し、革新的なサービスの創造をする事を求められています。
データサイエンスをマーケティング領域で活用するには
マーケティング領域でデータサイエンスを活用するには、特に機械学習の分野でスキルを発揮しなければなりません。
企業に積み上げられてきた膨大なデータをＡＩに学習させて、予測モデルを構築し、綿密なターゲティングや高度なセグメンテーションを行います。
そして、実際の購買データや、顧客の属性、傾向などを抽出し、改善していく事でPDCAサイクルを回します。
ＡＩやＩｏＴによる生産性の向上や自動化の推進は、人口減少の一途をたどる高齢化社会において重要な位置づけとなっています。
データサイエンティストの需要はＡＩ技術の浸透にともなって急速に高まっており、これらのビッグデータの活用が多くの企業の課題です。
近年では、消費者の購買パターンも多様化しており、オンラインでの購入も増えているため、求めるデータも複雑化しています。
会員登録などで取得した顧客情報に紐づく購買データなどを分析し、どういった戦略で顧客にアプローチするかという戦略立案もデータサイエンティストの重要な役割です。
例えば、ビッグデータを使って、リアル店舗とネットでの購買層の違いを分析し最適な広告を届けることで、それぞれの顧客にとって価値のあるサービスを提供できるようになります。
分析にＡＩ技術を使い自動的にデータを抽出できるようにすることで、生産性を上げると共に的確に顧客の潜在的なニーズを捉えられるようになります。
マーケティングにおいてデータサイエンティストはこれまで以上に重要な人材になっていくでしょう。
マーケティングに使えるデータサイエンスの学び方
データサイエンティストは、データ分析に欠かせない知識やスキルが必要です。数学、統計学、情報工学など、データの取り扱いに関する学問は一定のレベル以上の知識は習得しておきましょう。
膨大なデータから必要な情報を求めるには、数字に関する高い理解力がないとスムーズに分析できません。
見当違いのデータを出してきても大きなトラブルを呼ぶだけなので、ビジネスに対する数字への理解は必須です。
ビジネスの現場で活かすためのロジカルシンキングや、戦略立案におけるプレゼン力などビジネススキルも必要となります。
しかし、全ての知識やスキルを兼ね備えたデータサイエンティストはそこまで多くなく、経験して得た知識やスキルに特化したデータサイエンティストがほとんどです。
前職がマーケターでマーケティングに特化したデータサイエンティストであったり、エンジニアからの転職でプログラミングに特化したデータサイエンティストなどさまざまです。
実際に現場で求められているのは、自社の強みを更に高めてくれるような特化したデータサイエンティストであることが多くなっています。
データサイエンスで使う言語は？
多くのデータサイエンティストが使っているのは、PythonとR言語です。
データサイエンスの分野では、膨大なデータを処理し、活用することがメインなので、使う言語は必然的に絞られます。
Pythonはデータサイエンスの分野である機械学習に適した言語で、さまざまなプロジェクトで利用されており、汎用性も高く人気です。
プログラミングの入り口としてPythonを学ぶ人も多く、学びやすい記法でありジャンル問わずプログラミングに活かせます。
他のシステムなどと連携しやすく、覚えておくと応用がしやすい部分も人気の理由です。
また、可読性が高いPythonから学んでおくことで、次に紹介するR言語を理解しやすく、スムーズに習得できるというメリットもあります。
R言語に関してもデータを扱う言語という点ではあまりPythonと差はないですが、統計解析のための言語でありデータベースを扱う際に使いやすいです。
データ解析や可視化、グラフの作成など学術的な利用法においてPythonよりも利用される場面が多い言語です。
近年では、機械学習に使える機能も増えたことで、以前より更に使える幅も広がっています。
どちらか片方だけというよりは、扱うデータやプロジェクトなどにより使い分けるのが一般的です。
データサイエンスの言語を学ぶおすすめの方法は？
PythonやR言語はデータサイエンスの分野で必須とも言える言語ですが、可読性が高いといえど完全な独学はハードルが高く、挫折する確率も上がる傾向にあります。
独学でプログラミングを学習したい人
独学でプログラミングを学習する場合、ProgateやUdemyなどの動画コンテンツがコスパが高くおすすめです。
月額制や課金制で好きなコースをわかりやすく濃く学んで、プログラミングに適した環境を整えられます。
Progateは月額制である利点を活かし、週ごとに学ぶ言語を変えることも、もう一度学びなおすこともできます。
自由度が高く、気軽に取り組める点からもおすすめできる学習法です。
Udemyは無料視聴できる動画も多く、一度購入すれば半永久的に復習できます。将来のことを考えると、目の前の自己投資はすぐにペイできるので知識への投資は惜しまないのが成功への近道です。
本業と並行して将来のために勉強するなら、この2つがおすすめです。
マーケティングにおけるデータサイエンスの役割や活用法まとめ
本記事では下記のテーマについて解説しました。
- マーケティングとは？
- マーケティング領域におけるデータサイエンスの役割
- データサイエンスに必要な知識と学習方法
データサイエンスに必要な知識は幅広いですが、Udemyなどで時間を有効活用しながら学べば最短距離でスキルを獲得できます。
ＡＩがどんどん活躍するこれからの時代にデータサイエンティストは欠かせない職業ですので、ぜひ参考にして目指してください。
