企業のマーケティング活動において、ビッグデータの活用は、今や最たる有効手段の一つ。

ターゲットマーケティングや新規ビジネスの洞察、顧客ベースのセグメンテーション、売上市場機会の再認識など、従来課題とされてきたセールス戦略及び市場開拓の分野で大いに役立つものとして、注目を集めている。

ビジネス先進国である欧米では、こうした課題に対して、マーケティングオートメーション（MA）ツールが既に浸透中。

その流れを受けて、日本国内でもOracle社の「Eloqua」やMarketo社等のMAツールを導入する動きが、徐々に広がり始めている。

しかしながら、MAツールには便利な反面、実は弱点も存在する。「スコア（マーケティングの自動化をうまく機能させるために設定するもので、主にマーケティング責任者・推進者が、その経験や勘を元に人力で実行）」を企業サイドで逐一設定する必要があり、担当者の力量に戦略の成否がかかってくるという、ネックポイントが潜んでいるのだ。

統計モデルを活用したアルゴリズム製品

そうした問題を払拭すべく誕生したのが、テクノスデータサイエンス・マーケティングによる「TDSM Predictive Lead Scoring」である。

MAツールに欠かせない「スコア」を、人手ではなく、統計モデルを使った機械学習アルゴリズムによって設定。スコアの精度を最適な状態まで高めていくという、画期的な機能だ。

マーケティング施策の精度アップに期待

この「TDSM Predictive Lead Scoring」を、API機能としてMAツールに装填することで、マーケティング施策の精度も格段にアップするというから、見逃せない。

最適なスコア利用は、「適切なタイミング・適切なコンテンツ・適切なチャネル」でサービス提供していくことに繋がり、ひいてはビジネス戦略の的中率を高めることになる、と提供元は語る。企業の成長支援を支える主要ツールとして、どこまで浸透するか、今後大いに期待したい。

テクノスデータサイエンス・マーケティング