はじめに

近年、データサイエンス、データサイエンティストなどの言葉をよく耳にするかと思います。私もマーケティング関係の仕事をしているため、データの分析をするときに注目しています。

そんなデータサイエンスという学問が何故注目されているのか、ビジネスにどのように活用できるのか簡単に解説していきます。

データサイエンスとは？

データサイエンスとは、統計学・数学・AI・プログラミング・ビジネスなどの理論を活用して、莫大なデータの分析・解析を行い、有益な洞察を導き出す学問のことです。

多くの企業では、莫大なデータの蓄積をしています。そのデータの中には、ビジネスの課題や顧客のニーズなどが潜んでいる可能性があります。しかし、それらのビッグデータはそのままの状態で有効活用できません。そこで登場するのが、データサイエンスです。

データサイエンスという知識・スキルを活用して、莫大なデータを分析・解析することで有効に活用することにより、経営方針の意思決定のサポートであったり、課題やニーズに沿った対応が可能となります。

⚠️データ分析・解析はあくまでも課題解決するための手段の1つです。データ分析・解析することが目的とならないよう注意しましょう。

日常生活で活用されている身近な例

身近な例1）推薦機能

AmazonやNetflixなどのサービスを利用されている方も多いかと思います。

それらのサービスの推薦機能は、ユーザーの嗜好や興味に合わせた商品やサービスを提案します。

具体的には、AIや機械学習の技術を活用して、ユーザーの購買履歴や閲覧履歴から最適な提案をしています。

身近な例2）ターゲティング広告

InstagramやXなどを利用していると、検索エンジンで調べた商品やサービスが表示されることがあるかと思います。

これらも個々にユーザーの行動や興味・関心を分析して、個別に最適化された広告を表示することで、効果的なマーケティングを行っています。

身近な例3）交通情報や人の流れの予測

端末の位置情報を把握するGPSのデータを、データサイエンスで活用することもできます。

特にETCやカーナビに搭載したGPSで、交通情報を把握するために使用されています。GPSはスマートフォンにも搭載されているため、スマートフォンを持っている人の位置情報や移動情報を分析するという活用方法もあります。

データサイエンスを学ぶことで何ができるのか

予測モデルの構築

機械学習や統計モデリングを使って未来のトレンドや行動を予測することができます。これにより、マーケティング戦略の最適化や在庫管理の効率化などに役立ちます。

ユーザーセグメンテーション

こちらは私も仕事で活用していますが、ユーザーの特徴に基づいて様々なグループに分けることが可能です。

具体的には、ユーザーの購買履歴や行動データなどを分析して、ユーザーをグループ化することにより、効果的なマーケティング施策を行うことができます。

データの核心の抽出

データサイエンスには統計学のようにデータを解釈する学問も含まれているため、データの要点・特徴を見つけ出すことが可能です。

これにより、経営の意思決定サポートや課題解決提案をする際、最適な改善案の提案、情報の提供が可能となります。

データの比較分析

代表的な比較分析だとABテストです。

具体的には、あるマーケティング施策を行う際、クリエイティブや商品、配信対象ごとに比較を行うことで、施策の有効性をチェックし、今後の施策立案に役立てることが可能です。

まとめ

データサイエンスを学ぶ事で、定性的でなく、定量的な意識決定が可能となります。また、表面上では見えない、ユーザーの行動傾向・ニーズが把握できるため、新たな施策や効果的な販促立案へつなげることができます。

データサイエンスは、業界問わず必要とされる知識・スキルとなっており、今後も需要が高くなるスキルとなっています。自身のスキルアップだけでなく、実務に活用できるところから学んでいくと、データサイエンスの魅力、楽しさに気づくかもしれません。