検索連動型広告CPA最適化のためのニーズ分析

需要予測においてこんな課題はありませんか？

アナリティクス・AIソリューション

Google検索やサイト内フリーワード検索の検索内容に対して、統計的分析と自然言語処理などの機械学習的手法を組み合わせ、ユーザーニーズの抽出を行った。
①ニーズが高い (検索回数が多い) にも関わらず広告のキーワード (※)に設定されていない単語のカテゴリを特定した。

②広告のキーワードと広告内容の類似度が上がると、広告の表出確率が上がる、かつ流入とCVRも上がる傾向にあると分かった。

データ分析・データ利活用

デジタルトランスフォーメーションへの取り組みやビジネスが多様化し、ニーズの変化が著しい昨今、データをビジネスに利活用することの必要性が高まっています。データ分析は「将来の予測」「価値の発見」「プロセスの高速化」を可能にします。またデータ分析には繰り返しプロセスがあり、関係者間でのコミュニケーションと理解が重要であり、TDSEではそのようなプロセスの基づいてデータ分析・データ利活用を支援いたします。

データ分析をビジネスに活用することや
データ利活用への必要性は高まっている

昨今、デジタルトランスフォーメーション(DX)への取り組みが進むなか、多くの企業でデータを保有するようになり、そのデータをビジネスに利活用することの必要性が高まっています。また、ビジネスが多様化し、ニーズの変化が著しい現代では、経験や勘に頼ったビジネスでは、市場から取り残される可能性があり、そこでデータを分析に基づいた意思決定や価値創出の重要性が増しています。

データ分析によって
「将来の予測」「価値の発見」「プロセスの高速化」を実現する

データ分析といえば、AIや機械学習をイメージされる方も多いかと思います。AIや機械学習は、データに基づいて精度の高い予測をすることが出来ます。データ分析による予測は、市場動向や売上推移に活用されています。また、統計解析や相関／因果分析になどのデータ分析では、経験や勘ではなかなか難しい問題点や新しいビジネス価値を発見することが可能です。さらには、経験や勘によって行われる意思決定では、関係者間で何度も摺り合わせが行われ、時間がかかることがあります。しかし、データ分析による客観性の高い情報を示すことで、そのような時間は削減され、意思決定を高速化するができます。

データ分析には繰り返しプロセスがあり、
関係者間でのコミュニケーションと理解が重要である

図にありますように、データ分析のプロセスは、思考錯誤による「繰り返し」が発生します。それは、データ分析を進めて行く中で、業務課題やデータの本質が詳しくみえてくることがあるためです。そのような「繰り返し」が適宜発生するため、データ分析ではステークホルダーとしっかりコミュニケーションをとって、データ分析者とステークホルダー双方の十分な理解のもとで進めて行く必要があります。そのようなプロセスに基づいてビジネスにおけるデータ分析・データ利活用をTDSEは支援いたします。

TDSEの伴走型データ分析支援サービス

創業より企業におけるデータ利活用を支援するエキスパート集団として、数多くのデータ利活用プロジェクトに参画しお客様を支援して参りました。ビジネスの理解・経験を通じて蓄積されたノウハウ・実績と高度な解析力によって、分析・データ利活用サービスをご提供いたします。

特長①　最高峰のデータサイエンティスト集団

各業界ごとに経験・豊富なデータサイエンティストが在籍しています

特長② 柔軟なご支援体制

「弊社のデータサイエンティストが分析する」「製品を使って分析する」「お客様社内でデータサイエンス組織を立ち上げる」など、最新のテクノロジー×ご要望に合わせたご支援が可能

特長③ 課題寄り添い型アプローチ

ベンダーに中立的な立場で、お客様のビジネス課題やご要望に応じた最適な分析ソリューションをご提案します

特長④ 豊富なノウハウ　～幅広い業界での支援実績～

幅広い業界での経験とノウハウで質の高いデータ分析を実現します

創業時からのプロジェクト実績・技術・ノウハウの基礎情報を蓄積し、 プロジェクト運営を効率化しています

様々なデータ/技術領域

わたしたちのデータ分析・利活用サービスは、様々なデータに対して、「将来の予測」「価値の発見」「プロセスの高速化」の観点で、あらゆる分析手法や手段を考え、最適な手法を活用し、企業のビジネス課題を解決します。

技術領域/解決手法