マーケティング成果に直結する顧客データ分析 〜顧客の行動変容を促す施策の見つけ方〜

マーケティング
データ分析
効果測定
データ活用
顧客理解
データ基盤構築

デジタルマーケティングを推進し成果を挙げるためには、データ分析をもとに顧客の解像度を高め、分析結果を施策に生かしていく必要があります。
例えば、クーポン配信という施策を一つ挙げたとしても、割引率により集客効果を期待するといった「先入観」は多くのマーケターに存在しています。しかしながら、その「先入観」によってユーザの属性や特徴を真に捉えきれず、明確な成果には至らなかったという事例は多数あります。
本講演では、「先入観」を超えて顧客の行動変容を促すデータ分析の事例をご紹介します。
加えて、マーケティングで成果を出すために必ず押さえておきたいデータ活用や分析の概論について、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2名が対談で分かりやすく解説します。
 
こんな皆さまにおすすめです
 ① マーケティングに必要なデータ分析の知見を深めたい
 ② データを軸にしたユーザ属性や特徴の捉え方を知りたい
 ③ データ分析に必要な環境やフローを知りたい
 ④ マーケティング施策の効果分析を正しく行いたい
 
オンデマンド視聴は準備中です。
※こちらは、2024年2月27日(火)〜29(木)に実施された『MarkeZine Day 2024 Spring』における弊社セッション動画です。
※講演者の所属・役職は講演当時のものです。

 

対談

マーケティング成果に直結する顧客データ分析
〜顧客の行動変容を促す施策の見つけ方〜

1. 本日お話しすること
2. 登壇者のご紹介
3. クーポンの効果を見極める購買行動分析
4. 顧客の「行動変容」を起こすために実施すべきこと
5. 分析よりも難しい?分析ができる「環境を作る」ために
6. 本日のまとめ

講師紹介

講師

インキュデータ株式会社 ソリューション本部 データソリューション部 データサイエンティスト
※講演当時

松本 淳志 Atsushi Matsumoto

東京理科大学大学院にてBioinformatics領域における機械学習適用に関する研究に従事。同大学院修了後、大手Slerの研究開発部門に入社。 システムエンジニアとしてユーティリティ、テレビ局、EC、クレジットカードなど多様な業態/業種のシステム開発プロジェクトをリード。 機械学習領域のバックグラウンドから、機械学習の適用を考慮したシステムエンジニアリングに強みとしながら、並行してシステム開発におけるUXUIデザイン領域に関わる業務にも従事している。 デザイン思考による課題解決やUXUIデザイナーチームの立ち上げ経験もあり。 データサイエンス×システムエンジニアリング×UXUIデザインと、データサイエンスを軸に各領域を横断して繋ぐ支援を得意としている。 2022年にデータサイエンティストとしてインキュデータに参画。

講師

インキュデータ株式会社 ソリューション本部 データソリューション部 データサイエンティスト
※講演当時

柳下 亮平 Ryohei Yagishita

国内証券系シンクタンクにてSIerとしてキャリアをスタート。その後、デジタルマーケティング関連を生業とする各社に勤務し、データ分析関連のサービス開発やコンサルティングに従事。直近では、広告予算配分の最適化におけるマーケティング・ミックスモデルの開発に従事し、デジタル広告とマス広告の最適化に関わってきた。 2023年よりインキュデータにデータサイエンティストとして入社。 現在はデータ分析の教育支援や、CDPデータ利活用の観点でサービス開発、データ分析のコンサルティングワークなどを中心に活動を行っている。

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