CrispDMをマーケティング・ミックスモデリングに適用する

CrispDMをマーケティング・ミックス・モデリングの流れに置き換えたときにどういう方法で進めていくのかを今回は考えたいと思いまして、ご紹介します。

CrispDMとは？

Crisp-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining)とは？

ＣＲＩＳＰ－ＤＭはCross-Industry Standard Process for Data Miningの略となっており、SPSSなどが中心となって確立したデータマイニングの方法論。
日本語ではデータマイニングのための業界横断型標準プロセスという

具体的には、6つのフェーズより構成され、
Phase1: Business Understanding(ビジネス理解)
Phase2: Data Understanding(データ理解)
Phase3: Data Preparation(データ準備)
Phase4: Modeling(モデリング)
Phase5: Evaluation(評価)
Phase6: Deployment(展開/共有)

のステップでの実施の流れとなっています。
このフローで重要な点としては分析の各種ツールがサポートする内容がカバーされているだけというのではなく、

データマイニングを始めるためのビジネス上の理解や、その結果の共有方法などもスコープとして入っている

ため、プロジェクト化して進めていく際のTIPSがカバーされているということかなと思っています。

MMMの流れ

これをMMMの文脈にはめると、どういう図になるかというと冒頭でご紹介した以下の図です。基本的には構成要素は変えずに、内容を補足していっています。

では、具体的にそれぞれを解説していこうかと思います。

1. Business Understanding

主要な質問事項)
Ground Truthの明確化：MMMによって何を最大化したいか？その管理区分はどのような単位か？（地域別、ビジネス管理区分等）

これをやっていくに際して意識する点は以下のポイントです。

• 売上、コンバージョン、リード数、ウェブサイトの訪問数、アクティブユーザー数等のKPIをどこに置くか？をこのフェーズでは、関係者と明確化

• SWOT分析や、PEST分析、リーンキャンバス分析はここで行う・実施済みの資料を入手して理解しておくことも後続のData Understandingフェーズに対して有効な手段

データ分析側からはプロダクトのコンセプト理解のためのツールとしてのみならずインプットデータの収集漏れを防ぐための手段と捉える

２以降で意識する点は後日記載していきますので、全体の理解をしていくに際してはもう少々お待ち下さい。

上記については、UdemyでR言語をベースに解説していますので、ご興味のある方は期間限定クーポンと一緒に是非ご受講ください。