マーケティング予測

ビジネスのためのマーケティング分析

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

KPIの予測

  • 予測はKPIをチャネル別や施策別レベルで設定可能
  • ファイナンスと連携して作成（同様の手法を用いるため）
  • 過去データとキャンペーン目標に基づき、このチャネルの期待値を示します

折れ線グラフのイラスト

1 Mediamodifier from Pixabay
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予測の精度

詳細な折れ線グラフのレポート画像

  • 過去データには季節性、異常、長期トレンドが含まれます

  • 予測は過去データを要素に分解し、真のトレンドを抽出します

1 Pexels from Pixabay
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予測の前提条件

  • 〈複数年〉マルチイヤー把握に2〜3年以上の過去データ（日次が最適）
  • 〈マーケ施策の異常〉「昨年7月はディスプレイを1か月停止」
  • 〈季節要因〉「新学期」など学年暦によるスパイク

年次データ、マーケ異常、季節イベントのアイコン

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予測計画プロセス

KPI選定、ディメンション選択、時間粒度決定、予測期間決定、更新頻度決定のプロセス図

 

  1. マーケティングKPIを選定
  2. ディメンションを決定（例：チャネル、地域 など）
  3. 最低の時間粒度を決定（例：日次、週次 など）
  4. 予測対象の将来期間を決める
  5. 予測の更新頻度を決める（例：月次、四半期 など）
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予測モデリングの選択肢

 

予測は単純な式から高度な機械学習モデルまで多様です

  • まずはExcelなどのツールにある既成の予測機能から
  • 次に高度な統計モデルで精緻化
  • 統計手法の例：回帰、計量経済、時系列 など

 

時系列データを示す各種折れ線グラフ

1 Chris Liverani on Unsplash
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目標設定

 

ダーツボードの画像

 

  • 予測は目標設定への良い踏み台です
  • まず予測から季節性を踏まえた将来パフォーマンスを見積もる
  • 次に現実的な目標となるよう予測に対してターゲットを設定
  • マーケティング担当はドメイン知識に基づき助言します
1 Rudy and Peter Skitterians from Pixabay
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Passons à la pratique !

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