【データサイエンスの使いどころ③】ショッパーマーケティング

そして、『実践マーケティングデータサイエンス』のテーマでもあるショッパーマーケティング。
これも、元々は販促物の効果検証をしたいとか、よりよい売場づくりをしたいとか、売れる商品・パッケージを開発したいとか、そういう課題が先にあって、じゃあどうやってアプローチしていくかね、って考えた時に、データサイエンスがあったという感じです。課題解決が目的、データサイエンスが手段ですね。

#実践MDS で挙げているショッパーマーケティングに対する課題は以下の通り

• 販促物効果の検証ができていない

• ペルソナ/カスタマージャーニーの検証ができていない

• 棚割の最適化ができていない

• 計画購買・非計画購買の割合が把握できていない

• そもそもショッパー行動が全般的にわからない

詳しくはこちら。

実践 マーケティングデータサイエンス: ショッパー行動の探索的データ解析と機械学習モデル構築 (量子AI・データサイエンス叢書)

なお、もっと広くマーケティング課題の解決にももちろんデータサイエンスは使えます。デジタルマーケティング分野でもそうですね。ここは私の専門外なので、詳しい人に譲ります。