マーケティングとデータサイエンスの関連

このレッスンでは、データサイエンスを学びながら何故マーケティングも同時に学ばなくてはいけないか、同時に学ぶとどんないいことがあるかについて見ていきます。

マーケティング人材の需要

Webマーケティングのスキルは多くの会社が求めているスキルで、Webマーケターの人材需要は近年非常に増加しています。

「KAIKOKU（カイコク）」を運営する株式会社BLAMが行ったマーケティング業務に携わる100名を対象にマーケティング人材に関する調査（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000030645.html）によると、9割以上（98%）のマーケターが自社の人材不足を感じていることが分かっています。

データサイエンティストとマーケティング人材

そして、データサイエンティストにも「データを分析・活用してビジネス課題を解決する」マーケティング力が求められています。

2022年に一般社団法人 データサイエンティスト協会が発表した調査報告によると、今後採用増員をしたいデータサイエンティストのタイプとして、 ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材（職種の例：データマーケターなど）を採用したいという割合が最も高くなっています。

（出典：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/corporate_research2021.pdf）

この結果からもわかる通り、マーケター×データサイエンティスト・マーケター×データ分析・マーケター×統計学等などの掛け合わせで、データアナリストとしての市場価値が高まることが分かります。

マーケティング組織の体制例

それでは、企業のマーケティング組織に属することになった場合、どのような組織体系の中で、データサイエンティストと各マーケティング部門は如何にして関わり合いながら、サービスを成長させていくことになるのでしょう。

サービスの成長フェーズや、組織の大小によって多種多様な組織体制が取られているものの、後述のような体制を取っている組織が多いと、私自身は感じています。

まず、そのサービスのマーケティング全般の戦略設計を担当するストラテジックプランナーのような役割がいて、それとは別に、Web広告の専門部門・メルマガの専門部門・SEOの専門部門・SNS運用の専門部門・データアナリストの専門部門、など専門のマーケティング部門が存在し、一蓮托生でマーケティング活動を行うことが一般的かと思われます。

例えば、ストラテジックプランナーが、Web広告で獲得したユーザーのリピート率が低く広告を拡大しにくいことを課題と認識し、Web広告で獲得した新規ユーザーに絞って翌月継続率を上げるためにメルマガでポイントを付与する施策を行おうとなったとします。

そのような際は、下記のような流れの中で行ったアクションが良かったのか悪かったのかをデータサイエンティストが分析していくことになります。

1. メルマガの専門部門が対象のユーザーに絞ってポイントを付与するメルマガを配信する。

2. データアナリストの専門部門がポイントを受け取ったユーザーの翌月継続率を算出し、配ったポイント以上の利益を生み出せているか分析する 。

3. ポイントを付与することでユーザーのリピート率が増えてLTVが上がっていることが分かった場合、Web広告の部門は今まで以上に費用をかけて広告を拡大させる。

こういったように、それぞれの専門的なマーケティング部門が連携し事業を成長させていくことが日々行われていて、データサイエンティストは様々なマーケティング施策の良し悪しの検証をする際に他部門と一蓮托生になって業務を行っていくことになります。