データ利活用支援
統計学・機械学習の専門性やマーケティング・行動経済学・消費者行動理論に関する豊富な知見をもとに、お客様の保有しているデータを分析し、マーケティング課題の解決に貢献します。
概要
お客様のご要望とデータ状況に応じて、最適な分析設計・手法をの選定を行い、見やすいアウトプットをご納品します。データの連携から、分析・ダッシュボード構築、レポーティングまで一気通貫で支援します。
対応可能な分析手法
- 時系列予測
- 確率分布を活用した各種推定
- 一次遅れ系モデル
- クラスタリング
- 指標開発
- 需要曲線の推定
- プライシング(最適価格の算出)
- 需要予測
- トピックモデル
- 動的個人モデル
- 統計的因果推論
- 反実仮想機械学習
- レコメンドモデル
- レイティングモデル
- ベイズ推定
- 生存時間分析
- マーケティングミックスモデル
- 項目反応理論
- 微分方程式モデル
- 回帰モデル(ロジット/プロビット/トービット/ヘーキット)
- Surrogate Index
分析手法のイメージ
時系列予測
過去データをもとに需要KPIの将来の推移を予測。事業計画を策定する際や、施策実行時の効果検証などに活用可能。

アップリフトモデリング(≒ MetaLearner)
「施策対象者を誰にすべきか?」に応える分析。介入を受けた際に、行動変容しやすい人を機械学習モデルで予測。

傾向スコアマッチング
可能な限りバイアス要因を制御したうえで、明らかにしたい施策効果を検証。施策の「真の効果」を推定できる。

マーケティングミックスモデル
各種広告・施策ごとの売上への貢献度を把握可能。構築したモデルをもとに、シミュレーションも可能。

項目反応理論
回答者ごとの「回答のクセ」を補正することで、同一基準での比較が可能に。

こんなお悩みありませんか?
- 社内にデータはたくさんあるが、活用しきれていない
- ChatGPTを活用して分析しているが、統計的に正しい分析ができているのか不安
- 高度な分析をできる人材が社内にいない
- データ分析はやっているものの、マーケティング活動に上手く活用できていない
課題整理やヒアリングを無料で実施しております。お気軽にご相談ください。