マーケティング×AI・データサイエンスの専門チーム「データサイエンスブティック」
「Data Science Boutique™（データサイエンスブティック）」は、博報堂ＤＹグループ横断の戦略組織「HAKUHODO DX_UNITED」による、AI・データサイエンス(※1)を用いてマーケティング課題を解決する専門チームです。
これまで数多くのクライアント企業にサービス提供してきた、データサイエンス領域での高度統計解析を駆使したマーケティングミックスモデリング(※2)などのアプローチに加え、昨今ニーズが高まってきているAI・機械学習領域への対応をさらに強化。企業課題に合わせたAI・データサイエンスをオーダーメイド提供し、マーケティングの次世代化を支援します。
近年、デジタル化で生活者とあらゆるモノが常時・双方向につながったことで、今までにない生活者データが大量に蓄積されるようになってきています。それに伴い、マーケティングも大きく変化しつつあり、蓄積されたビッグデータにAI・データサイエンス技術を掛け合わせることで、生活者の心理や行動の理解を深め、数理的なマーケティング分析に基づく意思決定、行動予測に基づく施策の展開などが実現できるようになってきています。
しかし、各企業のマーケティング課題やデータ環境は大きく異なっており、より高度な「マーケティングの次世代化」を実現するためには、個々の企業課題やデータ環境を理解し、最適なAI・データサイエンスとは何かを考えることが重要となります。
これまで博報堂では、数多くのクライアント企業のマーケティングパートナーとして、マーケティングの変革から実行までを支援し、多種多様なマーケティング知見を蓄積してまいりました。加えてAI・データサイエンス知見も、専門スキルを有する人材の採用や、様々な研究開発、クライアント企業支援を通じて培ってまいりました。
これらの「マーケティング知見×データサイエンス知見」という、博報堂が持つ２つのケイパビリティの融合を目指して組成したのが、グループ横断型の専門チーム「Data Science Boutique™」です。
「Data Science Boutique™」は、クライアント企業の課題やデータ環境を深く理解し、それぞれの企業に合せたオーダーメイドのAI・データサイエンスを提供することで、マーケティングの次世代化を支援します。
「Data Science Boutique™」とは
・マーケティングスキルとAI・データサイエンススキルを持つ高度専門人材で構成。
・複数のスキルを持つ専門人材が一体となってチームを組成し、クライアント企業のマーケティング課題把握・データ分析・戦略立案からAIモデル実装・施策実施までをワンストップでサービス提供。
＜提供サービス例＞
「データ分析・戦略パートナー型のサービス」：マーケティングデータ(クライアント企業の1st Partyデータやその他アクチュアルデータ、調査データなど)を分析して課題発見・戦略立案・KPI策定・KPIモニタリングまで提供。
「AIコンサルティング・開発・実装型のサービス」：クライアント企業の課題に応じたAIの設計・開発・実装。
また2022年8月に博報堂はLaboro.AI社との資本業務提携を発表しており、「Data Science Boutique™」も、Laboro.AI社とのサービス提供体制の構築とソリューション開発を共同で推進いたします。AIの開発およびAI導入・活用に関わるコンサルティング事業を展開しているLaboro.AI社との提携によって、クライアント企業の固有のマーケティング課題に対して、オーダーメイドAIによる解決力を強化してまいります。
まずは第一弾の共同プロジェクトとして、通信販売型のクライアント企業において、離脱客予測モデルのプロトタイプ構築と精度検証PoC（Proof of Concept；概念実証）を実施いたしました。既存顧客のうち離脱してしまいそうな顧客をAI（機械学習)で高精度に予測出来るため、1to1アプローチを可能にし、従来よりも高度なCRMが可能となりました。
「Data Science Boutique™」では今後、AI・データサイエンスを活用して、クライアント企業ごとにオーダーメイドの課題解決プロジェクトに取り組んでいくと同時に、独自のソリューションを順次開発し、クライアント企業のマーケティングの次世代化を推進する様々なサービスを提供してまいります。
さらには、マーケティング領域に留まらないクライアント企業のバリューチェーンの各領域でのAIコンサルティング・実装など、サービス提供領域の拡張にも取り組んでまいります。
※1「AI」：Artificial Intelligenceの略称。人工的に作られた知能。機械学習・ディープラーニングなどの基礎分野と、画像認識・音声認識・自然言語処理などの応用分野がある。
「データサイエンス」：情報科学・統計学の手法を組み合わせて、問題解決に必要な知見やインサイトを抽出しようとする研究分野・技術分野。
※2「マーケティング・ミックス・モデリング」：各マーケティング要因の「何が・どのように・どれくらい」事業KPI・KGIに寄与しているかを構造的に把握し、定量的に可視化する分析アプローチ。
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