マーケターコラム

第9回『集まるデータ』のマーケティング活用術（9）最終回 相対的重みづけ分析（RWA）を使って各説明変数の貢献度合いを明らかにする

解釈性から見た予測モデルの違い 集まるデータを分析する数多の手法の中で、重回帰分析は最もメジャーな手法だろう※1。重回帰分析は過去の結果（正解）がわかっているデータから統計モデル（重回帰式）を作るのだが、それを行う目的は […]

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第8回『集まるデータ』のマーケティング活用術（8） ブラックボックス型の予測モデルの中味を解釈して施策に使ってみよう

解釈性から見た予測モデルの違い 集まるデータなどから予測モデルを作り、例えば顧客ごとの購入確率の予測値を算出し、ターゲティング施策などに活用することは、データを使ったマーケティングの定石である。予測モデルには、古典的な線 […]

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第7回『集まるデータ』のマーケティング活用術（7） MDSで併買パターンを可視化してみよう

MDS（多次元尺度構成法）とは 複数のサンプルごとにX座標とY座標が与えられていればそれをXY平面図に表すことができ、さらに各サンプル間の距離を計算することもできる。逆に、サンプル間の距離だけが与えられていた場合、その情 […]

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不確実性な時代を読み解く。「定点観測データ」の活用

市場調査や社会調査では、個別の課題に必要なデータ収集のために設計する「アドホック調査 」だけではなく、同一手法で継続的にデータ収集する「定点観測調査 」も数多く実施されている。データをとり続けることは地味な作業でコストや […]

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第6回『集まるデータ』のマーケティング活用術（6） ベイジアンネットワークで複雑な関係性を把握してシミュレーションしよう

集まるデータを分析して購買や解約に至る要因を推定する場合、重回帰分析に代表される多くの分析手法は図1左図のように複数の説明変数Xから並列的に目的変数Yを予測・説明するモデルである。一方で図1右図のように説明変数間の複雑な […]

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第5回『集まるデータ』のマーケティング活用術（5）購買／訪問の間隔やパターンを分析してみよう

RFMをさらに進化させる訪問月パターンの集計 集まるデータの代表格であるID-POSやWebログデータにRFM分析をかけることはマーケティングの世界でよく行われる。顧客ごとにR（期間中の直近の購買・訪問日）、F（期間中の […]

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第4回『集まるデータ』のマーケティング活用術（4）pLSA（確率的潜在意味解析）を使ってソフトクラスタリングをしてみよう

顧客の多様なニーズを捉えられるクラスターを作ろう 集まるデータを使ったマーケティングの王道が顧客を似た者同士の集団（セグメント）に分割するセグメンテーションである。全顧客を十把一絡げに扱うのではなく、複数の同質集団に分け […]

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第3回『集まるデータ』のマーケティング活用術（3） マーケターの夢を実現するアップリフトモデルとは？

「その施策は“本当に”効果があったのか？」に答えたい 「このキャンペーンを実施した効果で売上が上がりました！」という報告は、マーケターなら誰でも一度は行ったことがあるだろう。効果が数字に表れてくることはマーケター冥利に尽 […]

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第2回『集まるデータ』のマーケティング活用術（2） 階層的なデータをマルチレベル分析で紐解く

階層的なデータを分析してみよう 「集まるデータ」の中には、例えば全国都道府県の店舗ごとに売り上げなどが集計されたものや、ID-POSデータのようにある１つの店舗であっても1人の顧客の複数回の購入を記録しているようなデータ […]

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【前編】データドリブンマーケティングに必要なデータについて考える

データドリブンマーケティングを進める上での課題 これから「データドリブンマーケティング」について語ろうとしているのにも関わらずいきなり不謹慎ですが、“データで全てが解決するわけではない”ということに、まずは言及したいと思 […]

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