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【現役データサイエンティストが語る】データサイエンスで切り拓くマーケティング戦略:顧客分析とKPI設計の実践ガイド

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データ分析
顧客理解
KPI設計
データサイエンス
データサイエンティスト

「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、正しい顧客分析やKPIを行う上では、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です。
本編では、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ご紹介します。
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こっているつまずきポイントをもとにしたコンテンツになりますので、データ分析と活用の知見を深める機会として、ぜひご参加ください。
 
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KPI策定のノウハウを知りたい
 ③ 分析手法について知識を増やしたい
 
オンデマンド視聴をご希望いただける方は、右のお申し込みフォームをご利用ください。

※講演者の所属・役職名等は講演当時のものです。
※こちらは2025年3月に開催された『MarkeZine Day 2025 Spring』における弊社セッション動画です。

 

開催概要

開催日時 2025年3月5日(水) 実施済み
会場 JPタワー4F カンファレンスホール(※開催当時)
ご視聴方法 オンデマンド視聴
※視聴画面右下より「画質」を調整の上ご視聴ください(推奨:最高画質/1080px)
概要

データサイエンスで切り拓くマーケティング戦略:顧客分析とKPI設計の実践ガイド

1. マーケティングにおけるデータ分析の立ち位置
   ∟ データ分析の役割とは
   ∟ 一般的なデータ分析とモデルを用いたデータ分析の違いとは
   ∟ モデルを用いたマーケティングデータ分析とは

2. モデルを活用した顧客分析とKPI分析
   ∟ モデルを用いたKPI分析の分析方針について
   ∟ 分析結果を施策に活用してゆくためには

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

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。

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
※講演当時

矢野 和人 Kazuto Yano

システムエンジニアとしてキャリアをスタート。その後、事業会社でエンジニアリングマネージャなどを担い、前職の広告代理店では、データサイエンティストとして、自社プロダクトにおける機械学習モデルの開発、アドプロダクトの収益改善、不正対策などの業務を担当。2024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。CDPデータ利活用の推進、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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