マーケティングにおけるデータ活用の重要性と具体的な手法


現代のビジネスにおいて、データは「新しい石油」とも称され、その価値は計り知れません。
特にマーケティングの分野では、データを活用することで、ターゲット層の理解を深め、効果的なアプローチを実現できます。
しかし、データ活用の重要性は理解しつつも、その具体的な方法については戸惑いを感じている方も多いでしょう。
本記事では、データ活用の基本から具体的な手法までを、初心者にもわかりやすく解説します。

執筆者のご紹介

髙木
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部、データアナリスト
顧客企業に常駐し、現在は学習塾の申込情報を基に生徒の行動分析や各講習会の効果検証、データ分析基盤の構築を担当
経歴
大学院で分析手法の開発に関する研究を経て、2022年にメンバーズに新卒入社。
入社後、データアナリストとしてECポータルサイトのデータ抽出、加工、可視化といった基本的な業務に従事。2023年から現職。

 

目次

01.|データ活用とは？
       データの種類とその活用方法
02.|顧客データ
        市場データ
        ソーシャルデータ
03.|データ活用のステップ
        データの収集
        データの分析
        戦略の策定
        アクションの実施
        モニタリングと改善
04.|データ活用の未来
         AIとデータ活用
        データプライバシーの重要性

 

データ活用とは？

まず、データ活用とは何かを定義しましょう。データ活用とは、企業が保有するさまざまな情報（データ）を整理し、それを基にビジネスの意思決定を行うことを指します。マーケティングにおいては、顧客の購買履歴、ウェブサイトのアクセスデータ、ソーシャルメディアでの反応など、多種多様なデータを活用します。

このデータ活用により、以下のような効果が期待できます。

 

データの種類とその活用方法

 

次に、マーケティングで使用される主なデータの種類と、その活用方法について説明します。

顧客データ

顧客データとは、顧客に関するあらゆる情報を指します。例えば、以下のようなデータが含まれます。

これらのデータを活用することで、顧客の購買行動を予測し、適切なタイミングで効果的なアプローチが可能となります。例えば、過去の購入履歴を基に、次に購入する可能性の高い商品をレコメンドすることで、クロスセルやアップセルを促進できます。

 

市場データ

市場データとは、業界全体や競合他社に関する情報を指します。例えば、以下のようなデータが市場データに含まれます。

市場データを活用することで、競争環境を把握し、自社の強みを最大限に活かしたマーケティング戦略を立案することができます。例えば、競合他社がまだ手を付けていないニッチ市場を狙うことで、競争優位性を確保することが可能です。

 

ソーシャルデータ

ソーシャルデータとは、SNSやブログ、オンラインレビューサイトなど、ソーシャルメディア上での消費者の発言や行動に関するデータを指します。例えば、以下のようなデータがソーシャルデータに含まれます。

ソーシャルデータを活用することで、消費者のリアルな声を拾い上げ、ブランドイメージの向上や改善に繋げることができます。例えば、SNS上でネガティブなコメントが増えている場合、その原因を特定し、迅速に対策を講じることで、ブランドイメージの低下を防ぐことができます。

 

データ活用のステップ

 

次に、データを活用してマーケティング戦略を構築するための基本的なステップを紹介します。初心者の方でも実践しやすいよう、具体的な手順を解説します。

データの収集

まず、マーケティングに必要なデータを収集します。データ収集には、以下のようなツールや手法を活用します。

これらのツールを使って、必要なデータを効率的に収集し、データベースに蓄積します。

 

データの分析

次に、収集したデータを分析します。分析には、データサイエンティストやマーケティングアナリストの協力が不可欠です。以下のような分析手法があります。

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを活用することで、データを視覚的に分析しやすくなり、意思決定のスピードを向上させることができます。

 

戦略の策定

分析結果に基づき、具体的なマーケティング戦略を策定します。このステップでは、ターゲットセグメントを明確にし、それぞれに対するアプローチを詳細に設定します。

 

アクションの実施

策定した戦略に基づき、実際のマーケティング施策を実施します。以下は、具体的な施策の例です。

 

モニタリングと改善

実施した施策の効果をモニタリングし、必要に応じて改善を行います。このステップでは、KPI（重要業績評価指標）を設定し、施策の成果を定量的に評価します。

PDCAサイクルの実践: Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善）のサイクルを回し、継続的に施策を改善します。

 

データ活用の未来

 

最後に、データ活用の未来について考察します。テクノロジーの進化に伴い、データ活用の可能性はますます広がっています。

AIとデータ活用

今後、AI（人工知能）がデータ活用において重要な役割を果たすことが予想されます。AIを活用することで、より精度の高い予測分析や、リアルタイムでの意思決定が可能となります。例えば、AIを活用したチャットボットは、顧客の質問に迅速に対応し、顧客満足度を向上させることができます。

 

データプライバシーの重要性

データ活用が進む一方で、データプライバシーの重要性も増しています。個人情報の取り扱いに関する規制が強化されているため、企業は適切なデータ管理とプライバシーポリシーの策定が求められます。データ活用を進める際には、プライバシーを尊重し、透明性のあるデータ運用を心がけることが重要です。

 


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データアドベンチャーのサービスご紹介

今回は基本的なデータ分析の手法やその際に利用できるツールのご紹介、そしてそれらを実のあるものにするために大切なことをお話しします。
今やデータ活用の重要性は多くの企業に認識されていますが、データを蓄積し、ツールを導入したものの、有効な活用方法を見いだせていないという方もまだまだ多いのではないでしょうか。せっかくの貴重なデータやツールが宝の持ち腐れにならないよう、適切に活用していく。それこそが、データ活用の最も大切なポイントです。

執筆者のご紹介

谷
所属部署、職種：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部、データアナリスト
現在大手ディベロッパーのマーケティング部署に常駐し、業務支援を行っています。主な担当業務は、TableauというBIツールやExcelなどを使用したデータ分析、集計業務、そして、Tableauの社内活用の促進のためのスキルアップ支援です。またその他にも、サービスや優待、イベントなど施策立案やメールマガジンの編集の補佐等、幅広い業務を行っています。
経歴：2022年新卒入社でメンバーズ入社。研修期間を経て入社4か月目から現在のクライアントに常駐しています。

 

目次
01.|マーケティング部署で取り扱うデータとは？
　　顧客データ
　　市場データ
　　ソーシャルデータ
02.|データ活用で得られるメリットとは？
　　ターゲティングの精度向上
　　施策のパフォーマンス向上
　　顧客ロイヤリティの向上
03.|どのような分析手法が活用できる？
　　クロス集計分析
　　分散分析
　　時系列分析
　　アソシエーション分析
　　RFM分析
　　クラスター分析
04.|データ活用で使用できるツールを一部ご紹介
　　Tableau
 　　Googleアナリティクス4
05.|まとめ

 

マーケティング部署で取り扱うデータとは？

現代のマーケティングでは、データが成功の鍵となっています。マーケティング部門が活用するデータには、さまざまな種類があり、それぞれがビジネスの成長に貢献します。ここでは、マーケティングでよく取り扱うデータを簡単にご紹介します。

1. 顧客データ

顧客データは、マーケティングにおいて最も重要なデータの一つです。具体的には、以下の情報が含まれます。

顧客データを活用することで、消費者の行動パターンや興味を把握し、パーソナライズされたマーケティング施策を展開することが可能になります。

2. 市場データ

市場データは、ビジネスが成長するための戦略を立てるために必要な情報です。例えば、以下のようなデータが含まれます。

市場データを分析することで、競合との差別化戦略や新規市場への進出戦略が立てられます。

3. ソーシャルデータ

ソーシャルデータは、SNSやオンラインコミュニティでの顧客の声を集めたデータです。ソーシャルメディア上の反応やフィードバックをもとに、以下のような情報を得ることができます。

このデータを使うことで、ブランドイメージの向上や、顧客の満足度向上につながる施策を実施することができます。

 

データ活用で得られるメリットとは？

 

データをマーケティングで効果的に活用することには、さまざまなメリットがあります。これにより、単なる「勘」に頼った施策ではなく、データに基づく正確で効果的な施策が実現します。

1. ターゲティングの精度向上

データを活用することで、ターゲット層を正確に特定し、最適なメッセージやコンテンツを提供できます。例えば、顧客の購買履歴や興味のある商品に基づいて、個々の顧客に合わせたメールを送ることで、クリック率や購入率が向上します。

2. 施策のパフォーマンス向上

広告やキャンペーンの効果をリアルタイムで測定し、改善が可能です。これにより、無駄な広告費を削減し、最大の効果を引き出すことができます。例えば、Google Analyticsを使えば、どの広告が最もクリックされているか、どのページでユーザーが離脱しているかを瞬時に把握でき、迅速に施策を調整することが可能です。

3. 顧客ロイヤリティの向上

データに基づいたパーソナライズされたサービスを提供することで、顧客との信頼関係を深め、リピーターとしてのロイヤリティを向上させることができます。例えば、特定の顧客が好む商品を提案したり、彼らの購買履歴に基づいた特別なオファーを提供することができます。

 

どういう分析手法が活用できる？

 

マーケティングで活用するデータを最大限に生かすためには、適切な分析手法を選び、施策に活用することが重要です。ここでは、代表的な分析手法を紹介します。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、2つ以上の変数を掛け合わせてデータを分析する手法です。たとえば、性別と年齢層に分けて購入データを分析することで、どの年齢層の男性が特定の商品に興味を持っているかを把握できます。これにより、より細かいターゲティングが可能になります。

分散分析

分散分析は、異なる要因が結果にどの程度影響しているかを調べる分析手法です。例えば、異なる広告キャンペーンが売上に与える影響を調べ、どのキャンペーンが最も効果的かを把握できます。

時系列分析

時系列分析は、時間の経過に伴ってデータがどのように変化しているかを分析する手法です。これにより、過去のデータを基に将来のトレンドを予測できます。季節ごとの売上変動を分析し、繁忙期に向けて適切な在庫管理やプロモーションの準備ができるようにします。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、どの商品の組み合わせがよく購入されるかを分析する手法です。例えば、ある商品を購入した顧客が、他にどの商品を一緒に購入しているかを調べることで、クロスセルやバンドル販売の効果を高めることができます。

RFM分析

RFM分析は、顧客を「最新の購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で評価し、顧客を分類する手法です。この分析を用いることで、どの顧客に特別なキャンペーンを展開するべきかを判断し、リピート購入を促進することができます。

クラスター分析

クラスター分析は、類似した特徴を持つ顧客をグループ分けする分析手法です。これにより、異なるセグメントに対して異なるマーケティング施策を展開し、それぞれのニーズに応じたアプローチが可能になります。

 

データ活用で使用できるツールを一部ご紹介

 

Tableau

Tableauは、データの可視化に特化したBI（ビジネスインテリジェンス）ツールです。直感的なインターフェースでデータを視覚化できるため、データに詳しくないマーケターでも簡単に使うことができます。データを視覚化することで、売上のトレンドや顧客行動のパターンを把握しやすくなり、意思決定を迅速に行うことができます。

 Googleアナリティクス4

Googleアナリティクス4（GA4）は、ウェブサイトやアプリ上のユーザー行動を追跡し、分析するための無料ツールです。ユーザーがどのページで離脱しているか、どのデバイスでアクセスしているかなどを詳細に把握できるため、デジタルマーケティング施策の改善に非常に役立ちます。特に、広告キャンペーンやコンテンツマーケティングの効果をリアルタイムで確認し、すばやく調整することが可能です。

 

まとめ

マーケティングにおけるデータ活用は、今や競争力を維持するために不可欠な要素となっています。顧客データや市場データ、ソーシャルデータを適切に活用し、効果的な分析手法を取り入れることで、ターゲティングの精度を高め、施策のパフォーマンスを向上させることが可能です。また、適切なツールを導入することで、これらのデータ分析を効率的に行うことができます。

データ活用の第一歩は、小さな成功を積み重ねることです。最初は限られた範囲のデータから始め、徐々に分析手法やツールを高度化させることで、マーケティングの効果を最大限に引き出せるようになります。今後もデータドリブンなアプローチを採用し、ビジネスの成長を加速させましょう。

 


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データアドベンチャーのサービスご紹介

こんにちは。データアドベンチャーの北島です。
今回は、データアドベンチャーが具体的にどのようなサービスを提供しているかについて、サービス体系や事例を交えながらお話ししたいと思います。

執筆者のご紹介

北島史徒
株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー（以下データアドベンチャー）　サービス開発室 所属
戦略プランナー
データ活用におけるお客様の課題に対して高付加価値のサービスを提供する「エキスパートサービス」の開発や、実際にお客様へ課題のヒアリング〜提案業務を行っています。
経歴：2019年 株式会社メンバーズ入社。顧客専任のデジタルマーケティング運用支援チームのマネージャーとして顧客のデジタルトランスフォーメーション（以下DX）やカスタマーサクセスの推進を支援。2023年からデータアドベンチャーのサービス開発室へジョインし、データをキーに顧客のDX、カスタマーサクセスの推進をサービス開発という立場から後方支援しています。

 

目次
01.| そもそもデータ分析サービスって何？
02.| サービスの支援範囲は？
03.| どのようなサービスを提供してくれるの？
04.| 導入のメリットは？
05.| 導入コスト・費用感は？
06.|まとめ

 

そもそもデータ分析サービスって何？

①顧客のDX現場を「内製化支援」するサービス

企業がビジネス戦略上デジタル化が必要な領域に対して、自社内において「内製化」の潮流が生まれています。
メンバーズでは、顧客チームの一員として継続的に運用・実行フェーズの支援を行うことを「現場支援」と呼んでいます。
データアドベンチャーは、「データ」を軸に企業が業務で発生する情報を収集・蓄積したり、または分析することで、顧客の生産性向上や業務効率化、売上向上に貢献します。データアドベンチャーでは顧客と一体化したチームとして顧客の運用・実行フェーズの現場支援を行っています。このようなデータ活用業務の「内製化」を支援するサービスを提供しています。

②データ領域特化型の「伴走型プロフェッショナル常駐サービス」

データ活用には様々な工程があります。
たとえば、何を目的としてデータを活用すべきかを定義する「データ活用戦略」、実際にデータ活用するための環境を作る「分析基盤構築」、データの収集から加工、可視化そしてビジネス上の意思決定まで一連のデータライフサイクルを回す「運用定着化」などが挙げられます。
データアドベンチャーでは、これら各工程における必要な業務をデータの専門家として顧客のオフィスへ常駐しあたかも社員のように伴走しながら現場支援を行っています。

※弊社サービス資料より引用

③様々な業種の企業に導入していただいています

非デジタル系大手企業からデジタルサービスメガベンチャーまで様々な業種の企業に導入していただいております。
扱うデータはデジタルマーケティング系のトラフィックデータ、売上データ、会員データが中心。デジタルマーケ、ビジネス貢献をゴールとした分析が強み。
一部デジタルマーケに止まらず経営・事業に資する分析や、データ活用組織の立ち上げや組織設計まで対応しております。

データアドベンチャーカンパニー導入事例※データアドベンチャーカンパニーHP（https://www.dataadventure.co.jp/）より引用

④導入事例の一部をご紹介

ある大手ECサイト運営企業様においては、顧客のデータ活用推進チームを設立するところからご支援をさせていただきました。この事例は「データ活用戦略」「分析基盤構築」「運用定着化」の各工程を段階的に継続的にご支援しました。
各工程で取り組む業務に対し、データアドベンチャーから最適なデータ人材を配置しながら顧客のデータ活用内製化を推進していきました。同時に、顧客へスキルトランスファーを行いチーム一丸となってデータ活用の高度化を実現した事例です。

ECサイト運営企業導入事例※弊社サービス資料より引用

 

サービスの支援範囲は？

データ活用の各工程に最適なサービス・人材の提供が可能です

各工程によって専門領域の異なるデータのプロフェッショナル人材をアレンジして体制を構築していくことが可能です。
人材にはデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト等様々な職種が存在します。

弊社データ人材のご支援範囲※弊社サービス資料より引用

 

どんなサービスを提供してくれるの？

①各工程に応じたサービスパッケージをご用意しています

「データ活用戦略」「分析基盤構築」「運用定着化」の各工程に応じて、顧客のデータ活用を支援するために様々なサービスをパッケージとしてご用意しております。
顧客の課題に最適なサービスを弊社からご提案し、顧客とコミュニケーションを取りながら支援内容や人材のマッチングを図ります。

データ活用の各フェーズで必要な人材によるご支援※弊社サービス資料より引用

②どんなデータ人材がいるの？

各種サービスにはそれぞれ得意なプロフェッショナル人材がおります。

これらの系統の中に、さらに各業務に特化した9種の職種で構成しています。
人材の各役割については、ご提案時に弊社から詳細をご説明させていただきます。

 

貴社課題に合わせサービスプラン＊提供職種をプランニングいたします※弊社サービス資料より引用

データ活用に必要なスキルと対応職種・エキスパート職種※弊社サービス資料より引用

 

導入のメリットは？

顧客と伴走することでデータリテラシーを高め内製化を支援すること

データアドベンチャーの5つの強みによって顧客へ価値提供が可能です。

弊社の強み※弊社サービス資料より引用

 

導入コスト・費用感は？

①標準価格表をご用意しております

各サービスに対応した標準価格と人材の対応職種のご用意がございます。
実際はご提案の際に、ご依頼を受けた案件において顧客の課題解決を遂行するために必要なスキル、業務適正を見極めたうえで、業務難易度に応じてジュニア、ミドル、エキスパートといった形で人材単価をご提示の上、ご提案させていただきます。
価格表については、本ページ下よりお問い合わせ頂ければ弊社から追ってご案内させていただきます。

②サービス利用例と費用感

たとえば、顧客の現状のデータ運用に課題がある場合は、

このように顧客のデータ活用の「運用整備」と「内製化」を同時に実現していくといったパッケージプランの場合、弊社メンバーは顧客データ活用の高度化を目指すためのご支援を提供することが可能です。この場合の費用感も参考までご紹介させていただきます。

サービスパッケージ利用例　※弊社サービス資料より引用

 

まとめ

弊社のサービス詳細をまとめた資料をダウンロード頂けます。ぜひご活用ください。
またデータ活用に関する困りごとやご相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

 


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プレスリリース（PDF）はこちら

DX現場支援で顧客と共に社会変革をリードする株式会社メンバーズ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：髙野 明彦、東証プライム：2130、以下「メンバーズ」）のデータ領域プロフェッショナル常駐サービスを展開する専門組織、メンバーズデータアドベンチャーカンパニー（カンパニー社長：白井 恵里、以下「データアドベンチャー」）は、データの収集・管理をはじめとしたデータ活用に関わる補助作業を専門に行うリーズナブルな人材派遣サービス「メンバーズデータアドベンチャースタッフ」の提供を開始します。
本サービスでは、提供サービスをデータ分析に関する補助業務に限定することで、既存のサービスよりも価格を抑えることを実現しました。

 

通信インフラの高度化やデジタルサービスの普及・多様化とともに、我が国のネットワーク上でのデータ流通量は飛躍的に増大しています（※1）。
その中でもすでにデータ活用に取り組んでいる企業においてはデータ利活用を阻むハードルとしてデータ人材の不足が多く挙げられており（※2）、担当者がビジネス成果を出すためのデータ活用まで着手できていないケースが増えています。
担当者が本来解決すべき問題と向き合い成果を出すためには、データ収集・管理に関わる補助作業を切り離し、委任することが有効な手段の一つです。一方で、補助作業にもデータに関する一定の知識や技術が必要であるため、そのような人材の採用・育成にかかる時間とコストがパフォーマンスに見合わないというご相談を多くいただいております。

データアドベンチャーの提供する「データ領域プロフェッショナル常駐サービス」では、顧客のデータ活用課題に合わせてデータ領域のプロフェッショナルが常駐することで、人材不足の解消に貢献しています。
この度、上記のような補助業務人材の採用・育成コスト課題を解決すべく、データ業務のなかでもデータの収集・管理をはじめとした補助作業のみを専門に行うことでリーズナブルな価格設定を実現した、データ分析サポート特化型派遣サービス「メンバーズデータアドベンチャースタッフ」の提供を開始します。

 

  1. データ収集・加工
    ・アンケートデータやWebサイトのアクセスログなどのデータ収集
    ・収集したデータを分析しやすいように加工・整形
    ・データの品質をチェックし誤りがあれば修正
  2. データ分析の補助
    ・派遣先担当者の指示に従ってデータ分析作業に対応
    ・データの集計や可視化などの比較的簡単な分析業務
    ・分析結果の報告書などのドキュメント作成
  3. データ入力
    ・商品情報や顧客情報などのデータベース入力
    ・入力したデータの正確性チェック
    ・データ入力に関するマニュアルの作成・改定補助
  4. データの可視化
    ・分析結果をまとめたレポート作成（ダッシュボード含む）
    ・グラフや表などを用いた分析結果の表現
    ・レポートの構成・修正

 

・提供サービスを分析サポートに限定し、既存サービスよりもリーズナブルな価格でデータ領域のプロフェッショナルを提供。
・提供人材は、データ活用能力だけでなく業務遂行能力のある弊社正社員。
・データ分析に関する基本技術や各種ツールの知識を習得し、外部顧問や社内勉強会などを通じて最新の知見を獲得している人材を提供。
・業務内容やご要望に応じたデータ人材を選定。
・業務開始後も、データ領域のプロフェッショナル人材約150名が技術面で後方支援。
・最短でご相談の翌営業日に人材提案が可能。
・3か月単位での契約更新となるため、業務の繁閑に合わせて柔軟にご利用いただくことが可能。

 

導入に関する費用、流れ、詳細のお問い合わせは下記メールアドレスへご連絡ください。
mail：data_sales@members.co.jp

 

※1　出典：「令和５年版情報通信白書」(総務省)
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/pdf/n2100000.pdf
licensed under CC BY 4.0　https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja

※2　自社調査：データ利活用の取り組み「内製化」では不十分？ 約7割がデータ利活用に課題を感じているという結果に -データ利活用の課題と各社の取り組み状況を調査-（株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニー）
https://www.dataadventure.co.jp/post-329/

 

 

 

株式会社日経リサーチの活用事例に、弊カンパニー社員のインタビュー記事が掲載されました。

 

自社の提供価値を最大化するために －市場ニーズを的確に捉える「日経IDリサーチサービス」の活用

 

「日経IDリサーチサービス」活用事例と、データ活用の重要性についてお話ししております。

ぜひご覧ください。

2024年7月4日(木) 〜 6日(土)に開催される、IVS KYOTO実行委員会主催『IVS2024 KYOTO』に弊カンパニー社長の白井がスピーカーとして登壇します。

登壇概要

IVS2024 KYOTO

パネルタイトル：データから探る日本の勝ち筋　～国産生成AI基盤とプライベートデータ活用の今～
概要：日本の勝ち筋として、大量のオープンデータではなくプライベートなデータをもとにした独自のモデル開発に期待が高まっている。すでに日本で大企業内のデータの収集から独自のモデル開発を進めているスタートアップのキーパーソンを中心に、日本のAI産業発展をデータ起点で考えていく。
日時：2024年7月4日（木）11：30～
場所：京都パルスプラザ
参加費：有料　※詳細参照
詳細：https://www.ivs.events/ja

登壇者紹介

白井 恵里（しらい　えり）

株式会社メンバーズ 執行役員
兼 メンバーズデータアドベンチャーカンパニー社長

東京大学を卒業後、株式会社メンバーズへ入社。
大手企業のオウンドメディア運用、UXデザイン手法での制作や、デジタル広告の企画運用に従事したのち、2018年11月に社内公募にてメンバーズの子会社（現、社内カンパニー）社長として株式会社メンバーズデータアドベンチャーを立ち上げ。
データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアなどデータ領域のプロフェッショナルの常駐により企業のデータ活用を支援し、顧客ビジネス成果に貢献するサービスを提供。
2020年10月から株式会社メンバーズ執行役員兼務。現在カンパニーに所属するデータ分析のプロフェッショナルは約150名。
2024年、一般社団法人Generative AI Japan立ち上げに伴い、理事就任。
X @EriShirai

2024年8月29日（木）～30日（金）に開催される、株式会社アイスマイリー主催『AI博覧会 Summer 2024』に弊カンパニー社長の白井が登壇します。

登壇概要

AI博覧会 Summer 2024

登壇セッション：生成AI社会実装の現在と展望
セッション概要：デジタル・データ分析領域における生成AI活用事例と、今後の社会実装のための取り組みをご紹介します。

日時：2024年8月30日（金）10:00～10:30
場所：ベルサール渋谷ファースト
参加費：無料　※要参加登録
詳細：https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/2024_summer_visitor/

登壇者紹介

白井 恵里（しらい　えり）

株式会社メンバーズ 執行役員
兼 メンバーズデータアドベンチャーカンパニー社長

東京大学を卒業後、株式会社メンバーズへ入社。
大手企業のオウンドメディア運用、UXデザイン手法での制作や、デジタル広告の企画運用に従事したのち、2018年11月に社内公募にてメンバーズの子会社（現、社内カンパニー）社長として株式会社メンバーズデータアドベンチャーを立ち上げ。
データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアなどデータ領域のプロフェッショナルの常駐により企業のデータ活用を支援し、顧客ビジネス成果に貢献するサービスを提供。
2020年10月から株式会社メンバーズ執行役員兼務。現在カンパニーに所属するデータ分析のプロフェッショナルは約150名。
2024年、一般社団法人Generative AI Japan立ち上げに伴い、理事就任。
X @EriShirai

一般社団法人データサイエンティスト協会の運営するメディア『JOURNAL』に、弊カンパニー社員のインタビュー記事が掲載されました。

【イマドキのデータサイエンティストに迫るvol.3 前編】

【イマドキのデータサイエンティストに迫るvol.3 後編】

ぜひご覧ください。

 AI総研の記事「【2024年最新】おススメの企業向けAI関連サービス・開発会社まとめ」に掲載されました。

メンバーズデータアドベンチャーカンパニー：データ領域プロフェッショナル人材の常駐サービスを提供

 

弊カンパニーでは、データ活用とあわせてメンバーズグループによる生成AIの活用支援が可能です。

詳細につきましてはお問い合わせください。

自走力が高く、“中の人”目線で動ける
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