データの世界は圧倒的な存在ですが、マーケティングや営業のリーダーにとっては非常に大きな力を持っています。統計に関する深い知識がなくても、基本的なデータ サイエンスの手法を理解すれば、アプローチに革命を起こすことができます。いくつかの一般的な方法と、それらの方法で貴重な情報をどのようにロックできるかを見てみましょう。
1. セグメンテーション手法:
K-Means クラスタリング (一般的):同様の特性 (購入履歴、人口統計など) に基づいて顧客をグループ化することを想像してください。 K-Means はまさにそれを行い、それらを自動的に別々のセグメントに分類します。
ニューラル ネットワーク セグメンテーション: K 平均法に似ていますが、データから学習してさらに差別化された顧客グループを作成する、より複雑なアルゴリズムを使用します。
2. 顧客の行動を理解する:
回帰モデル:過去のデータに基づいて将来の結果 (売上など) を予測します。たとえば、回帰モデルを使用すると、顧客が過去の購入に基づいて支出する金額を予測できます。
デシジョン ツリー:顧客の特性に関する一連の「はい/いいえ」の質問に基づいて顧客の行動を予測する、フローチャートのようなモデルを作成します。
3. 数値を超えて: 定性的 vs.定量分析
定性分析: 「なぜ」に焦点を当てます。自由形式のアンケートやフォーカス グループを通じて顧客の意見、動機、経験を明らかにします。
定量的分析: 「何を」を扱います - 多肢選択調査または Web サイトのクリックストリーム データを使用して傾向と好みを測定します。
4. 正確なデータの確保: サンプリング方法
果物が入ったかごを想像してください。フルーツの組み合わせを理解するには、一番上のものだけを選ぶわけではありません。同様に、アンケートの場合、ランダム サンプリングにより、各顧客が平等に含まれる可能性が確保され、代表的な結果が得られます。
5. 高度なテクニック: ソーシャルリスニングと画像認識
ソーシャル ネットワーク分析 (ORA などのツール):オンライン会話を分析して、ブランド感情を理解し、顧客のインフルエンサーを特定します。
画像と顔の認識:画像とビデオからデータを抽出します。写真付きのソーシャル メディアの投稿を分析して、幸せな顧客が特定の製品を購入する傾向があるかどうかを確認することを想像してください。
テクニックを組み合わせる力
さあ、盛り上がっていきましょう！これらのテクニックを組み合わせることを想像してください。
地理空間分析:位置ベースの情報を明らかにします。顧客セグメントを地図上に重ねて潜在力の高い地域を特定することを検討してください。
ニューラル ネットワーク セグメンテーション:ターゲットを絞った顧客グループを作成します。
予測モデル:特定の場所における各セグメントの将来の売上を予測します。
この組み合わせは力を倍増させ、市場を非常に集中的に見ることができます。非常に正確にキャンペーンをターゲットにし、顧客の行動を予測し、最終的に優れた結果を達成することができます。
覚えておいてください:データ サイエンスは目的地ではなく、旅です。基本的な概念を理解することから始め、さまざまなテクニックを試し、それらを活用して、マーケティングと販売の成功を促進するデータ主導の意思決定を行います。