データサイエンティストが解説！マーケティングにおける「モデルを用いた顧客分析とKPI設計」実践ガイド

データサイエンスは現代のマーケティングに求められている非常に重要なキーワードであり、顧客分析やKPI策定の解像度を高め成果を上げるためには、データを分析し「膨大な情報」を「価値ある情報」へ変換していくことが肝要だ。MarkeZine Day 2025 Springでは、インキュデータで活躍する現役データサイエンティストが登壇。実際の分析手法を交えながら、データ分析と活用のメソッドを紹介した。

　

1. 要因特定や予測に集計やグラフの分析だけでは足りない？

「データサイエンス」という言葉を耳にする機会は増えたものの、中身や実際に何を行っているかについては理解できていないというマーケターも多いのではないだろうか。本講演ではマーケティングにおける顧客分析での適切なアプローチや、KPI 策定時に発生しがちな課題など、多くの企業で実際に起きているつまずきポイントの乗り越え方についてデータサイエンティストの目線で解説された。

まずデータ分析の立ち位置についてだ。データ活用を中心 としたコンサルティングを提供しているインキュデータの栁下亮平氏は、多くの企業にとってデータ分析は欠かせないものの、うまく活用できていないケースが多いと語る。

データ分析と聞くと、“データを集計して作成した表やグラフから情報を読み解く”と考える人が多いかもしれない。だが、それだけでは解決が困難になる可能性があると栁下氏は指摘する。

「複数の集計やグラフから示唆を得ようとする場合、視点が広がりすぎて包括的な評価が難しいのです。また、何が真の要因か、将来どのように変化するかを人間が考察するには限界があるでしょう」（栁下氏）

このような状況で適用できる可能性が高いのが、統計モデルや機械学習モデルといった「モデル」を用いたアプローチだ。

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（記事抜粋）KPIとアクションを繋げるダッシュボード構築のステップ