ロバスト（頑強または堅牢）な戦略を導くために
弊社代表（小川）は、日本を代表するマーケター、森岡毅氏と今西聖貴氏の共著「確率思考の戦略論」でNBDモデルを学び、「統計学が最強の学問である」著者の西内啓氏との出会いから因果推論を学び、氏の推薦をいただき「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」を執筆しました。
大手広告代理店やデジタルマーケティングコンサルティング支援会社での業務経験を経て確立した弊社独自の「マーケティング戦略支援」はどのようなものか？ご紹介します。
戦略とは
USJを再生させた森岡毅の著書より引用すると、戦略とは、「目的を達成するために資源（リソース）を配分する「選択」のこと」です。（書籍「USJを劇的に変えた、たった一つの考え方」より引用）
資源は有限です。何かを選ぶには何かを捨てる必要があります。経済学者のマイケル・ポーターは、つまるところ戦略とは捨てることだと言っています。
マーケティング投資判断の「型」を「共有」する
アクセンチュア社と、Qlik Technologies Incが2019年9月に実施した、イギリスやドイツ、フランス、アメリカ、日本など全9ヵ国の従業員数50名以上の企業に務める正社員計9,000人（日本人は1,000名）の調査結果によると、「データを効果的に利用するために十分な準備ができていると回答した人は15%（グローバル25%）で、データリテラシースキルに自信があると回答したのはわずか9%（グローバル21％）」だったそうです。
世界と比較して、日本のビジネスマンがデータリテラシーに自信がないことが分かります。かたや、データ経営を掲げて推進し、大成功している企業がワークマンです。同社が徹底したことが、 エクセルで行えることから全社員に教える教育によるデータリテラシーのボトムアップでした。
これまでのコンサルティング経験から、マーケティングにおけるデータ活用は外部から調査や分析の支援の限界があることを知ることができました。
データから導いた示唆によって勝ち筋を見定めても、支援先企業の意思決定者自らが、データリテラシーを持たないと、それを大胆に遂行する意思決定につなげることができないからです。
弊社は、企業がデータを適切に活用し、マーケティング意思決定を行う「型」を作ることに、注力しています。
かつて、弊社代表の小川が広告会社に勤務していた際、TVCMによって売上がどれだけ増えるかを数理モデルで推定する方法を知ってから学び、得た知見を「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」という書籍で体系化しました（2018年）2020年5月からストアカで、「統計モデル」「確率モデル」を用いて投資の意思決定を行う方法をのべ700人以上（2022年4月末まで）にレクチャーしてきました。企業研修を含めると、講義を行った方は1,500人以上です。ビジネスセミナーを含めるとその4倍以上の方と向き合ってきました。
多くの方との向き合いから、非データサイエンティストであっても、ビジネスを前に進めるために必要なデータドリブンとは何か？マーケティング意思決定に重要な分析に特化して、ノウハウを磨いてきました。
「受託」ではなく「共有」をGOALとしたアドバイザリー
弊社は、磨いた知見・ノウハウを活かし、分析の「受託」ではなく、意思決定を導くノウハウの「共有」に注力します。
企業は組織として整理ができていないだけで、マーケティングに関わるスタッフがそれぞれ知見があり、仮説の種を持っています。何に注力し、どの様に遂行していくかを決めるために必要な因果関係の把握や需要構造の把握、消費者理解などを導くための方法を「秤」として共有します。