ビックデータや機械学習など、データ活用の分野で注目されていることがデータサイエンスです。

データアナリティクスよりも高度な分析を行うため専門的に扱える人が少ないのが現状ですが、マーケティングにおける活用は必要不可欠といっても過言ではありません。

そこで本記事ではデータサイエンスについて基礎から実施手順、そして具体的な5つの事例を解説していきます。

データサイエンスとは？ 

データサイエンスとは、AIや統計などさまざまなデータから知見や洞察を引き出すことです。Webマーケティングの分野においては、Webサイトやアプリ、そして顧客情報など日々さまざまなデータを活用しています。

このようなデータの活用となると膨大な量を扱う必要があり、事細かに分析することは簡単ではありません。そのため価値のある情報を引き出すために、データを扱う専門家としデータサイエンスは欠かせない要素といえるでしょう。

ここでは、データアナリティクスとの違いやデータサイエンスの必要性について解説していきます。

データアナリティクスとの違い

データを扱う分野としてデータアナリティクスという言葉があります。両者の内容は似ているものの、データサイエンスは機械学習を用いて将来予測や非構造化データ分析を行い、データアナリティクスは統計学を軸にデータ分析をメインに扱う点が異なります。

またデータサイエンスを扱う職業をデータサイエンティスト、データアナリティクスを扱う職業をデータアナリストといいます。

職業における具体的な業務内容の違いはこちら

このようにデータサイエンスを扱う分野のほうがより高度な技術を必要とし、幅広い分析や統計を行うといえるでしょう。

データサイエンスの必要性

データサイエンスが注目を集め始めた理由は、主にIotの発展によるビックデータの活用です。世の中のさまざまなモノがIot化したことで、扱うデータ量は格段に増加しました。

そのため企業にとって新たなビジネス戦略や課題発見にビックデータの活用が欠かせない要素となり、複雑なデータを分析するデータサイエンスが必要不可欠な分野となっています。

実際に多くの企業がデータサイエンスを扱うデータサイエンティストと求めている点からも、データサイエンスの需要の高さや必要性を実感できるといえるでしょう。

データサイエンスの実施手順 

データサイエンスでは専門的に要素も多いため、実施する際は事前にビックデータに関する知識や分析手法のスキルを身につけておくと、スムーズに実施できます。そのためいきなり取り組むではなく、まずは一連の流れを理解することから始めていきましょう。

具体的には以下の手順になります。

各々、解説していきます。

問題定義

まずはデータを活用するなかで「企業のどのような問題を解決するのか」を定義し、課題を抽出することが重要です。

データサイエンスでは価値のある情報を引き出すことが目的のため、ゴールとなる課題を定めない限り必要な情報を判断できません。

仮に課題が不明な状態であれば、求めている結果を導くことはできないでしょう。

そのためデータをどのように活用するのか、活用した先に得られる成果について明確化することが大切です。

データの整理

続いてデータの収集や整理を行っていきます。扱うデータによって異なりますが、基本的には膨大なデータを扱うことになるでしょう。そのため集計したデータは可視化し、正しいデータであるかを精査し整理することが重要です。

もしも平均値から大きく乖離しているデータや異常値と捉えられるデータがある場合、収集方法の段階で何らかのミスがあるかもしれません。もちろん正しいデータという場合も存在するため一概には言えませんが、ある程度は整理の段階で見極めるようにしましょう。

データ分析

データサイエンスでは、主に統計学と機械学習モデルを活用して分析を行います。

具体的にはモデリングの実施や精度検証などによって、試行錯誤を繰り返す作業です。とはいえこのように精度向上を行うプロセスは簡単ではなく、高度な知識やスキルが必要になります。

そのため精度向上に特化するのではなく、分析結果から施策化し、効果検証によって再度分析や改善を繰り返すサイクルでも問題ありません。

分析作業はある意味永続的に行える領域のため、施策に移行するタイミングの見極めも重要なポイントといえるでしょう。

課題解決

分析結果をもとに、定義した課題の解決を行います。結論に関してはデータサイエンスの担当だけでなく、知識がない人間も理解できるように落とし込むことが重要です。

最終的には改善点や新たな戦略を考え、事業に役立たせていきましょう。

データサイエンスを成功させるポイント

データサイエンスを成功するために欠かせないことが、分析を行えるだけのデータ収集です。多くのデータを扱う以上、データ不足では何もはじめることができません。また高度な知識やスキルが必須であるからこそ、専門的な人材や環境構築も成功には必要なポイントです。

ここでは、データサイエンスを成功させるポイントについて詳しく解説していきます。

十分なデータを収集する

データサイエンスを成功させるにあたって、分析を行う際の十分なデータ収集は必須です。

高度な分析を行えるのがデータサイエンスですが、そもそもデータが少ないようであれば分析する対象が存在しない状態となります。

また収集するデータについても必要な情報でなければ意味がないため、手当たり次第収集するのではなく、目的に沿ったデータを効率的に集めましょう。

そのため現状なにもデータがない企業であれば、まずはデータ収集の環境構築から取り組むことが重要になります。企業の課題を明確化し、効率良くさまざまなデータを収集することが成功のポイントです。

データサイエンス人材の育成

データサイエンスではビックデータを軸に扱うことが多いため、基本的な知識だけでなくデータの取得方法や分析方法など幅広い知識が欠かせません。

そのためデータサイエンスで成功するためには、専門的な人材の育成が欠かせないといえるでしょう。

とはいえ社内で一から育成すると考えると、数学・統計学・マーケティング・プログラミングなど学ぶべき項目が多く長期的な期間で考えなければいけません。

仮に短期目線でデータサイエンスの活用を考えている企業であれば、人材育成だけでなく積極的な雇用や専門会社への依頼もおすすめします。

運用体制や環境の構築

前述では専門的な人材について触れましたが、仮に優秀なデータサイエンティストがいたとしても、社内の運用体制や環境が整っていなければ求める結果は出せないでしょう。

例えばデータ収集や分析にかかわるツールの導入です。データサイエンスでは多くのデータ処理を行うため、すべてを手作業で行うことはできません。また新たなプロジェクトの立ち上げや多くのデータを蓄積するための環境構築など、欠かせない要素はいくつもあります。

どうしても人材ばかりに目がいきがちですが、環境構築の重要性についても合わせて理解しましょう。

データサイエンスのマーケティング活用【業界別】 

広告配信などでは機械学習について認知されていますが、実際は世の中の多くのものにデータサイエンスが活用されています。

具体的にデータサイエンスをマーケティングで活用した事例として、業界別に以下の4つを解説していきます。

建築

建築業界におけるマーケティング活用では、Iot機器が導入されているスマートハウスが特徴です。

建物内にデータ収集するためのサーバーを設置し、家電の操作だけでなく、顧客に合わせたカスタマイズや省エネ対策が可能となります。

顧客に合わせたカスタマイズとは、エアコンであれば温度センサーによる気温の自動調整や音声認識の活用など、住居人に適した利用が可能です。

他にも電力消費量による発電設備の自動切り替えなど、Iotを通すことで顧客の生活データから過ごしやすく無駄のない環境を提供しています。

医療

医療業界では、機械学習による医薬品の在庫調整や配送業務の効率化を実現しています。

例えば医薬品の物流や需要データを機械学習で分析し、在庫が切れることのないような調整が可能です。

また医療業界でも卸の会社では、工場内の仕分けや検品作業をロボットが作業することで人件費の大幅削減など、自動化が積極的に採用されています。

物流

物流業界では物流業務の最適化だけでなく、船舶において航路の最適化や異常事態の察知など、航海データを活用した開発がポイントです。

特に航路の最適化では航海データから安全性に優れた道を導き出すことや、船上の画像を機械学習から解析し、物体との距離を把握しながら衝突を回避するなど、主要な要素で導入されています。

他にも船体をIot化することで異常検知の自動化を実現し、従来までは手作業で行っていた業務を機械学習による効率化がすすめられています。

EC

EC業界は他の業界よりも機械学習の活用がすすんでいることもあり、顧客の具体的な行動分析などにも使用しています。

具体的には以下のとおりです。

機械学習を活用し、購買見込みのあるお客をピックアップからアプローチまでを行っています。

広告配信など具体的なマーケティング施策にも直結する要素のため、活用の幅は非常に広いといえるでしょう。

データサイエンスのマーケティング事例5選 

前述では業界別の事例を紹介しましたが、今回は実際の事例について以下の5つを解説していきます。

カスタマーデータによる発注業務の簡潔化

カスタマーデータ・商品データを活用することで、発注業務の簡潔化に成功したアパレル店の事例です。

従来までは店舗の在庫状況や来店者数を予測しており、2時間かけて発注を行っていました。

しかし蓄積されたカスタマーデータや商品データをまとめたものを取引先に開示することによって、ボタンを押すだけで発注できる仕組み作りに成功。わずか数秒という発注時間の短縮化につながり、時間・出費コストの大幅な削減に成功しました。

またデータを効率良く活用するうえで、従業員全員がデータ分析を行えるような環境作りもポイントといえるでしょう。

利用しているツールはエクセルではあるものの、どの従業員でも差がなくデータ活用のスキルを身につけさせた点が成功の秘訣です。

カスタマーデータによるカスタマーサクセスの向上

同じくカスタマーデータを活用したアパレル店についてですが、今回はカスタマーサクセスの向上に成功した事例です。

カスタマーサクセスの向上理由は、アプリによる顧客へのパーソナライズとなります。顧客が専用のアプリを利用する際、興味のある商品として趣味に合わせた表示内容に変更させることで、求められている商品提供を実現。

アプリの利用者データを活用することで最適な商品分析を可能とし、顧客にとっても扱いやすいアプリに変化していく点が特徴です。

アプリをただ使用させるのではなく、利用者データというかならず蓄積される情報を有効活用したことが成功のポイントになります。

営業データによる人手・時間のコスト削減

続いて営業データを活用し、人手・時間のコスト削減に成功した飲食店の事例です。

こちらの事例は回転寿司店となり、店舗の寿司皿すべてにICタグを取り付けることで、寿司の鮮度や販売状況のデータ収集を行いました。

一般的には注文されてから作るか、店内の循環用に作っておく流れとなりますが、ICタグの情報から最適な提供時間やタイミングの把握に成功。

今までは廃棄も多く食材を無駄にしてしまうことも少なくはありませんでした。しかし店内での需要を把握したことで最適なタイミングでの提供が行え、廃棄となる食材や不必要な人件費の削減を実現しています。

売上も向上させることに成功し、店内の営業データからさまざまな問題を解決した成功事例といえます。

売上データによる商品陳列の効率化

続いて売上データや店内の行動データを活用し、商品陳列の効率化に成功した事例です。

ある店舗ではPOSの売上データ・店内の従業員と顧客の行動データ・商品陳列のデータの3つを収集しました。

データ分析からは店舗内でも顧客単価の高い位置が判明したため、売れ行き商品や従業員を重点的に配置したところ、10％以上の売上向上に成功。

一見配置を変えただけの事例に感じますが、実際は従業員の店内の動きや顧客との会話内容も分析していたため、動きが大きい箇所を複数の観点から見つけたことがポイントです。

顧客単価の向上はなかったものの、商品陳列や従業員の配置など店舗ビジネスで重要な要素を明確にデータ分析できた点が成功理由と考えられます。

位置データによる顧客行動の分析

最後に紹介するものが、位置データを活用し顧客行動の分析に成功した事例です。

タクシー会社のビックデータとなり、GPSのついたタクシーからさまざまデータ収集を行いました。

具体的には、過去の乗車位置について、

など、複数の項目から確認できます。

また過去だけでなくリアルタイムの乗車位置も確認でき、現状どの場所で顧客が増加しているのかを認知できる仕組みです。

そのため長距離移動を目的とした顧客に限定するなど、過去の顧客情報と組み合わせることで、優良顧客の獲得に成功しています。

他にも定期的に乗車する顧客に対して、最も近いタクシーを配車するなどの活用もでき、顧客の行動分析から効率的な業務に役立たせています。

【まとめ】本記事ではデータサイエンスについて基礎から実施手順、そして具体的な5つの事例を解説してきました。マーケティングでは重要な役割をもち幅広い活用方法があるデータサイエンスですが、専門的な知識やスキルが必要なため、簡単には扱えません。そのため長期目線での活用を考えている場合には、社内における人材育成も選択肢の1つです。しかし自社で実施する際は、まずは専門的な人材の雇用や専門会社への依頼をおすすめします。

 

 


 

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この記事の監修者

アドマノ株式会社　代表取締役　天野　剛志

日本大学法学部卒業、広告代理店で12年間働いている間、SEOと出会い、SEO草創期からSEO研究を始める。SEOを独学で研究し100以上のサイトで実験と検証を繰り返しました。そのノウハウを元に起業し現在、11期目。営業、SEOコンサル、WEB解析（Googleアナリティクス個人認定資格GAIQ保持）コーディング、サイト制作となんでもこなす。会社としては今まで2000以上のサイトのSEO対策を手掛けてきました。