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AI in Marketing

マーケティング業務にAuto ML2.0ソリューションがもたらす価値

概要

AI / 機械学習を活用したマーケティング

人工知能(AI)と機械学習は、マーケティングに変革をもたらしています。
リターゲティング、ソーシャルメディアのセンチメント分析、コンテンツ連動型広告において、AI / 機械学習は顧客とのインタラクションをより魅力的に、よりパーソナライズ化でき、そしてより効果的にするテクニックです。
しかし、これらのテクニックを活用するには多くの場合、大きなエンジニア部隊が必要です。
dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームを活用すれば、大きなエンジニア部隊がいなくても実行することができます。

AIがマーケティング業務にどう貢献するか?

バイヤーの行動の予測

B2C、B2Bビジネスに関係なく、的確な購買行動予測が現代のマーケティングの中心となっています。
dotDataのAI / 機械学習機能を活用し、B2C市場で消費者の購買意向につながる基準を特定した上で、B2Bキャンペーンの事前開発を行うことで、マーケティングチームの活動の効率化を加速します。dotDataを活用し、マーケティング部門内に「市民データサイエンティスト」を創出し、重要な意思決定を短時間で行うことができます。

意思決定の加速

通常、データサイエンティストチームがAI / 機械学習モデルを構築するにはを数ヶ月かかります。一般的な自動機械学習(AutoML)プラットフォームは、その構築プロセスのごく一部を自動化しただけにすぎません。
dotDataは、モデル構築までの時間の大半を占めるデータ準備や特徴量設計を迅速かつ自動で行い、モデル構築に要する時間を数ヶ月ではなく数日に短縮します。dotDataが作る、より信頼性の高いAIモデルを使うことで、キャンペーン実行のための意思決定を加速させます。

スケーラビリティ(拡張性)

AI / 機械学習モデルを活用して、よりスマートで迅速なマーケティングの意思決定を行うことは、現代のマーケティング組織を運営する上での必須項目です。多くのマーケティング担当者は、AI / 機械学習を活用して、ターゲティングを明確にしています。しかし、部門全体ででAI / 機械学習を活用するためには、多くの場合データサイエンスを遂行できる人材が必要です。
dotDataは、データサイエンスのライフサイクル全体を自動化しており、マーケターティングや BI アナリストを「市民データ サイエンティスト」に変え、データ サイエンスの実践を促進します。

データ活用の透明性

「EU一般データ保護規則」(GDPR:General Data Protection Regulation)適用後は、マーケティング担当者は、AI / 機械学習を活用してマーケティングキャンペーンの結果と運用に注力するだけでは十分ではありません。マーケティング担当者は、AIモデルをどのように構築したかを、的確に説明できる必要があります。
dotDataは高いレベルの解釈性を備えており、AIモデルがどのように作られた詳細と予測理由を説明することができます。また、顧客がキャンペーンに反応した理由を把握したり、顧客の共感を得るメッセージ作りをすることもでき、dotDataを中核的な基盤として活用できます。

マーケティングでのAI / 機械学習の活用事例

  • コンピュータドリブン型の広告
  • SNS モニタリングとアナリティクス
  • レコメンドシステム
  • プロダクト分析
  • 価格の最適化
  • 顧客向けマーケティング

コンピュータドリブン型の広告

コンピュータドリブン型の広告

ウェブサイトで見込み顧客を特定して広告を出す場合や、社内データを活用して実店舗で購入者にコンタクトする場合等、既存顧客や見込み顧客にリターゲティングして顧客に転換することは、最も効果的な手段の1つです。

dotDataは、最適なターゲティング広告を作るプロセスの迅速化に役立ちます。dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームを活用することで、既存の人的リソースで数ヶ月ではなく数日でAI / 機械学習モデルを
構築することができます。

SNS モニタリングとアナリティクス

SNS モニタリングとアナリティクス

キャンペーンやPR活動をより正確にターゲティングするためにセンチメント分析やユーザー生成コンテンツ(UGC :User Generated Content)の分析を行いますが、ソーシャルメディアのデータを利用したテキスト分析を活用したAI / 機械学習モデルの構築は、B2CだけでなくB2Bの大企業にとっても必須となっています。

dotDataは、ソーシャルメディアのトレンドを継続的に分析できる完全自動化されたプラットフォームであり、予測モデル構築と消費者の感情を理解するためのプロセスを自動化します。

レコメンドシステム

レコメンドシステム

商品のレコメンドシステムの構築は、ウェブ訪問者を顧客化するための非常に有効な手段です。

しかし、AI / 機械学習を活用した効果的なレコメンドシステムの構築には、時間がかかります。
唯一のデータサイエンス自動化プラットフォームであるdotDataは、AI / 機械学習モデルの開発を加速させ、機械学習の開発ライフサイクルを自動化し、開発期間を数ヶ月から数日に短縮します。

 

プロダクト分析

プロダクト分析

現代のマーケティング組織は、記録的なペースでコンテンツを制作しています。しかし、それらのコンテンツで、どれが効果的なのか、どのように顧客に響いているのかを追跡することは、大きな課題となってます。

dotDataの自動化された機械学習プラットフォームを活用すれば、キャンペーン開始前の効果を把握したり、テキスト分析を通じた製品へのフィードバックの収集を行ったりと、製品毎のコンテンツメッセージを最適化し、マーケティングの費用対効果を最大化することができます。

価格の最適化

価格の最適化

特定の市場や条件に応じた「適切な」価格設定には、十分な検討が必要です。

dotDataは、消費者が現状の価格設定にどう反応するかを高精度に予測するモデル構築に役立ちます。高精度な予測モデルの構築には何千もの変数を考慮する必要があります。dotDataを活用すれば、価格変更を迅速にモデルに反映でき、ビジネスユーザーが自信と納得感をもてる予測モデルを構築することができます。

顧客向けマーケティング

顧客向けマーケティング

B2Cでは顧客エンゲージメント向上でアップセルやクロスセルキャンペーンを実施し、B2Bでは顧客関係を深めるためにアカウントベースドマーケティングを行います。既存顧客向けのマーケティングの目的は、常に顧客に関連した情報を活用してターゲティングし、キャンペーンを推進することです。

dotDataは、マーケティング担当者が豊富な顧客データを有効活用してAI / 機械学習で予測モデルを構築する際に役立ちます。dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームを活用すれば、数日で完了することができます。

ニーズに応じた二つのdotData

お客様の環境とスキルに応じた二つの異なるdotDataが利用できます。二つの製品の間で開発した機械学習モデルをやりとりし、ビジネスアナリスト・BIユーザーとデータサイエンティストの連携を強化することができます。

dotData Enterprise:
AutoML 2.0とデータサイエンスプロセスの自動化

シンプルで直感的なGUIを活用し、データサイエンスのワークフロー全体を自動化します。市民データサイエンティストとデータサイエンティストの両者を支援します。

詳細はこちら

dotDataPy:AutoML 2.0をPythonから

dotDataのAutoML 2.0を Python ライブラリとして活用することで、わずか数行の Python コードで特徴量設計からモデル設計までデータサイエンスプロセス全体を実行することができます。

詳細はこちら

dotDataがいかにマーケティング企業に貢献できるか?

マーケティング活動は、データドリブンになりました。AI / 機械学習の活用によるモデル構築は、生産性が高く、よい結果をもたらすターゲッティングキャンペーンが実施でき、マーケティングに欠かせないものとなってきてます。dotDataを活用することで、マーケティング用途のAIモデル開発のプロセスを加速させ、開発期間を数ヶ月から数日に短縮します。

チーフデータオフィサー(CDO)
データサイエンスを研究段階からビジネスの現場適用へ

マーケティングドリブンの企業では、チーフデータオフィサーは2つの役割があり、そのバランスを取る必要があります。マーケティングチームに効果的でインパクトのあるAI / 機械学習モデルを作成するために必要なインサイトを提供すると同時に、組織が「EU一般データ保護規則」(GDPR)やデータプライバシー等の規則に遵守していることを明確にするために、データの使用方法を厳しく監視する必要があります。
dotDataを活用すると、AI/機械学習モデルを迅速に構築でき、構築したモデルには透明性・解釈性が担保されます。そして、消費者からの個人情報保護の取扱い要求に応じながら、効果的な予測モデルを構築することができます。

チーフデータサイエンティスト(CDS)
データサイエンスチームの悩みを解消する友好的なツール

チーフデータサイエンティストは、常に成果を出さなければならないプレッシャーを抱えています。残念ながら、データサイエンスラボで利用可能なリソースは、マーケティング組織が必要とする膨大な量のAI / 機械学習プロジェクトを作成するには十分ではありません。
dotDataは、データサイエンスプロセスの最も困難な部分であり、通常は完了までに数ヶ月かかる、ラストワンマイルETL(データの抽出(Extract)、変換(Transform)、格納(Load))処理と特徴量設計を自動化しており、データサイエンスプロセスを加速します。
dotDataを活用することで、AI/ 機械学習の開発ライフサイクルを数ヶ月ではなく数日に短縮し、AI活用を実現することができます。

チーフインフォメーションオフィサー(CIO)
データサイエンスに関する悩みを解消する

データサイエンスを活用したマーケティング活動を支援することは、どのCIOにとっても難しい仕事です。AI / 機械学習 モデルの新機能やバージョンアップに対するマーケティング組織からの尽きることがない要求と、企業の限られたデータサイエンスリソースとのバランスをどのように取りますか?
dotDataを活用することで、マーケティングチームはIT人材に負担をかけることなく、必要なデータサイエンス機能を手に入れることができます。これは、dotDataが世界で唯一のデータサイエンス自動化プラットフォームだからです。BIアナリストは、データサイエンスのワークフロー全体を自動化した唯一のプラットフォームであるdotDataを活用することで、データサイエンスの取り組みに積極的に参加できるようになり、大規模なデータサイエンティスト組織を作らなくても、マーケティング組織の要求を満たすことができます。

全ての企業、全ての人の手にAIを

dotDataは、独自の自動化技術によって企業のAIを加速し、民主化し、業務を革新し、全ての企業・全ての人がAIを活用できる世界を創出します。dotDataのAutoML 2.0は、AI開発の破壊的なスピードとスケールによって、AIによるビジネスの変革に無限の可能性をもたらします。

BI & データアナリスト

データ前処理や特徴量設計に関する深い知識やスキルが必要な従来のAutoMLとは異なり、dotDataはデータサイエンスプロセス全体を自動化します。BIアナリストとデータアナリストは、 dotDataを利用して、短期間でAI / 機械学習活用の取り組みを開始することができます。

詳細はこちら

データサイエンティスト

データサイエンティストは、80%の時間を複雑なデータ処理や特徴量仮説の設計に費やしています。特徴量自動設計で機械学習モデル開発を強化し、プロセス全体の自動化によって価値創出にかかる時間(Time-to-Value)を10倍高速化することができます。

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IT&エンジニア

AI / 機械学習モデルの本番環境への組み込みは、企業のAIプロジェクトからビジネスの価値を創出するための重要かつ難易度の高いステップです。dotData APIとdotData Streamを使用することで、継続的なAIの導入とメンテナンスがかつてない程に迅速かつシンプルになります。

詳細はこちら

経営層 &ビジネス部門

不確実性の増す経済状況の中で、企業はこれまで以上にデジタル変革の加速に迫られています。AIオートメーションは、企業のAIに破壊的なスピードとスケールをもたらし、真にAIを活用できる組織を実現します。

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dotDataのAutoML 2.0の詳細に関するお問い合わせはこちら
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