機械学習の勉強をやっていて、時々訪れる「なんのためにやってるの?」タイム。
「あの株価を予測したい」「おすすめの映画を実装したい」などの、個人的な好奇心を原動力に独学を進めているが、突然やってくる「それって仕事にどう役立つの?」という疑問。
独学を初めて2カ月、ビジネス的な価値に転換できていない。
結局、「ただ学びたいから学んでいる」状態に陥っているので、改めて機械学習はどのようにビジネス利用できるのか。特に今回はマーケティングとしての機械学習の活用という観点で頭を整理させる。
機械学習とは
コンピューターに学習させて、分類とか予測をさせること
機械学習の用途
それぞれを一言で
- クラスタリング・・・グループ分けする
- 分類・・・分類する
- レコメンデーション・・・最適なものをおすすめする
- 回帰・・・未来の数字を推測する
- 次元圧縮・・・データを減らす
それぞれの具体的な活用シーン
機械学習をマーケティングに生かすとは
マーケティングとは
価値あるプロダクトを提供するための活動・仕組み
文脈を定義
マーケティングという言葉は広すぎる・・・
Who 廃車買取をする会社が
When 1年後に
Where ネットで
Why 顧客を増やすために
What 車の情報サイトを
How ー
この文脈でのマーケティングとは
上で定義した会社の目的は、(廃車を売りたい)顧客を増やすこと
そのために、マーケティングを行えば、効率よく目的が果たせる
マーケティングを行う方法としては、「手動でやる」「自動でやる」「両方使ってやる」かの3つに分けられる
マジでざっくりとしたイメージ
このロジックが正しいとして、
「機械学習はマーケティングに必要」という仮説を立証するためには、
という2つの前提をクリアする必要がある。
機械学習をこの文脈でのマーケティングに生かすとは
仮に、上に挙げた2つの前提をクリアしたとして、
まずは、自分なりに考えてみる。
こんな風に機械学習をマーケティングに活かせるんじゃね?
- クラスタリング・・・グループに分ける
- 既存顧客をクラスタリング
- 分類・・・分類する
- ー(思いつかず)
- レコメンデーション・・・最適なものをおすすめする
- 情報サイトのユーザーに、閲覧ページに応じて商品をおすすめ
- 回帰・・・未来の数字を予測する
- 情報サイトでどんなコンテンツを作れば受けるのかを予測
- 最適な買取価格を予測
- 次元圧縮・・・データを減らす
- ー(思いつかず)
ネットで調べた機械学習のマーケティング活用
- クラスタリング・・・グループ分けする
- 分類・・・分類する
- レコメンデーション・・・最適なものをおすすめする
- パーソナライズされた広告の表示(最も興味を持ちそうな商品を顧客ごとに表示)
- 回帰・・・未来の数字を推測する
- 広告効果の最大化(効果の期待できる広告枠を自動的に買い付けて広告を出稿)
- WEBサイトのデザインとUX向上(アクセスデータの分析からユーザーのUXが向上するデザインを提案)
- 次元圧縮・・・データを減らす
- その他
まとめ
今回調べて分かったことをまとめると、
という感じ。
「なんのためにやっているんだろう」と考えてしまうときは、文脈を明確にしないでただ実装していると回顧。
価値を作り出すときの大原則、5W1Hによる要件定義を徹底する。機械学習も、マーケティングも、手段の一つに過ぎない。「目的が定まって初めて手段が決まる」という基礎であり、本質をサボらないことが大切だなと改めて気づかされた調査だった。