「データはあるが、具体的な打ち手や改善策を、どうやってデータから導き出せばよいかわからないし、さらにそういった施策をどう評価したらいいかもよくわからない。」

こういった悩みの声を様々な組織のマーケティング担当者から寄せられます。

Facebook、Airbnb、Netflix、Amazonといったシリコンバレーに代表されるテック企業などのように、顧客の属性や行動データ有効に活用することで効率的なマーケティング活動を日々行っている企業も増えてきている一方、まだまだ多くの組織では、いざマーケティングの施策を検討しようとなると、思いつきや経験頼みという方も多いのが現実のようです。

「データ・ドリブン」なマーケティング活動を積極的に行っていくために、顧客に関する様々なデータは集めたが、そういったデータをどのように活用すればいいのか、効果的な施策を打つためにはどのような分析手法を使えばよいのかが分からず、先に進めない方も多いようです。

また、どこかで聞いたことのある分析手法を自分たちのデータでも試してみたいものの、エクセルやBIツールでは対応できず、かといってPythonやRといったプログラミング言語には手が出せない、といったハードルのために、次のステップに進めないという方も少なくありません。

そこで、データサイエンスの民主化のために、データサイエンスのコラボレーション・プラットフォームの開発、さらにデータサイエンスの教育活動を行うExploratoryが、マーケティング領域に特化したデータ分析トレーニングをマーケティング担当者向けに提供開始することになりました。

こちらのトレーニングは、効果的なマーケティング活動を行うために必要なデータ分析手法を、見込みまたは既存顧客の購買、属性、行動に関するデータを使い、実際に手を動かしながら短期間で効率的に習得していただくものです。

このトレーニングを受講することで、以下のようなことができるようになります。

• 顧客セグメンテーション - データを元に顧客をセグメント分けすることで、それぞれの特徴に応じたマーケティング活動が行えるようになります。
• 見込み顧客のコンバージョン率を予測することで、より効率的な顧客選定ができるようになります。
• 既存顧客の嗜好、行動に関わるデータを元に、マーケット（市場）の隠れたニーズをいち早く認識できるようになります。
• 既存顧客の購買データを元に、一緒に購買されやすい商品の組み合わせを発見することで、効果的なマーケティング施策が打てるようになります。
• 打ったマーケティング施策の効果をデータを使って検証することで、マーケティング活動の改善のためのPDCAを高速、かつ効率的に回していくことができるようになる。

こちらのトレーニングは、データ分析や統計の前提知識のない方でも受講できるようにデザインされています。

トレーニング終了後には、実際に自分たちのデータを使ってデータ分析を行っていく上で出てくるであろう相談や質問に答えるためのためのフォローアップミーティングや、Exploratoryを使いこなしていくための伴走サポートであるオンボーディングセッションなど様々な形で、トレーニング参加者を継続的にサポートさせていただきます。

お問い合わせ先: 画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。

2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な技術や新しい手法を、世界の全ての人たちが使えるようにするというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。

米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。

現在はExploratory, Inc.でCEOを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。

また現在、日経BPビジネスで「文系でもできるデータサイエンス」というオンライン・セミナーのシリーズを動画で配信中。データサイエンスの様々なトピックに関して、前提知識がなくてもわかりやすいように解説している。

Exploratory, Inc. でビジネス開発を担当し、企業内でのデータ活用の参考になるコンテンツの発信や、Exploratoryの導入にあたっての課題解決のサポートに務める。

前職ではHP(Hewlett Packard)でeCommerce、テレセールス、フィールドセールス領域で、データを活用したビジネスのマネジメント、プランニングを経験。

上記の実現に際してExploratoryを利用し、UIを通してデータサイエンスの手法を簡単に使えることに感銘を受けて、2019年にExploratoryに参加。