データサイエンティストとマーケティング

今回はマーケティングについてです。

マーケティング活動においてデータサイエンティストの関わりもあります。
昨今ではモノ売りだけでなくコト売りも必要になっており様々な方法でデータを収集することもあります。顧客ニーズを理解して、売れるようなサービスやモノを築き上げなければいけないです。
そこで、顧客ニーズを理解するために、私のようなデータサイエンティストを登用するケースがあります。まずは、市場について情報収集するためのデータ基盤を作成します。

ポップアップの表示の仕方などでA/Bテストを実施することもあります。
また、時系列データとしてデータを解析することもあります。時系列データの特徴量生成は特に大変です。
可視化をして各特徴量の傾向などを見ながら、隠れた知見を仮説を立てて調べていきます。
まずは特徴量を少しずつ作成しながら、傾向を見ていく必要もあります。特徴量を作成するためにフーリエ変換やsinやcosを用いた変換も使用してきます。

データを元にマーケティングのサポート

データに関しては、あらゆるところに保存されている場合もあります。
その際には、データマートなどの基盤を作成してデータをまとめていきます。注意しなければいけないのは、データの中には不要な情報や考慮しなければいけない情報などもあるため確認が必要です。いわゆるデータクレンジングです。
そのクレンジングが非常に大変で、1日以上かかることもあります。
そのクレンジングしたデータをクラスター分析や主成分分析などの教示なし学習でグループ分けをすることもあります。
教師なし学習をしてグループを作成して、そのグループとデータをくっつけて教師あり学習をすることもあります。
そのデータで他クラス分類をして、新しく入手したデータを教師あり学習のモデルで分類してグループごとに必要なアクションをマーケティングのレポートとしてまとめていきます。

マーケティングに関する解析以外でも言えることですが、前処理で新しい特徴量作成と教師なし学習での分類についてまとめました！
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。