マーケティングアナリティクス

信頼性の高いデータでマーケティング投資を最適化

• マーケティングミックスモデリング（MMM）：各チャネルの売上への実際の影響を測定し、予算配分を最適化
• マルチタッチアトリビューション：完全なカスタマージャーニーを理解し、各タッチポイントを評価
• キャンペーン分析：実用的なKPI（ROAS、CPA、LTV）でキャンペーンパフォーマンスを評価
• 顧客セグメンテーション：最も収益性の高いセグメントを特定し、アクションをパーソナライズ

テクノロジー：R（Robyn、Prophet）、Python、BigQuery、Looker Studio

MMMプロジェクトを見る →

データエンジニアリング

モダンでスケーラブルなデータインフラストラクチャを構築

• ETL/ELTパイプライン：データの抽出、変換、ロードを自動化
• データウェアハウジング：最適化されたクラウドアーキテクチャを設計（BigQuery、Snowflake）
• dbt変換：バージョン管理され、テストされ、文書化された変換を実装
• ストリーミングアナリティクス：KafkaとSparkでリアルタイムデータを処理

テクノロジー：dbt、BigQuery、Airflow、Kafka、Spark、Delta Lake、Docker

パイプラインプロジェクトを見る →

実験とA/Bテスト

直感ではなく、証拠に基づいた意思決定を

• 実験設計：適切な検出力計算を用いた統計的に堅牢なテストを設計
• ベイズ分析：信用区間を用いた解釈可能な結果を取得
• 因果推論：相関を超えて、アクションの実際の影響を測定
• 異質性効果（CATE）：介入に最もよく反応するセグメントを特定

テクノロジー：PyMC、CausalML、DoWhy、statsmodels、ArviZ

因果推論プロジェクトを見る →

応用機械学習

ビジネス価値を生み出すモデルをデプロイ

• 予測モデル：解釈可能なモデルでチャーン、需要、売上を予測
• ダイナミックプライシング：コンテキストと需要に基づいてリアルタイムで価格を最適化
• レコメンデーション：レコメンデーションシステムで顧客体験をパーソナライズ
• MLOps：本番モデルをデプロイし監視（Vetiver、FastAPI、Docker）

テクノロジー：scikit-learn、XGBoost、PyTorch、Vetiver、FastAPI、MLflow

ダイナミックプライシングプロジェクトを見る →

1. 発見

ビジネス目標を一緒に定義し、利用可能なデータと技術的制約を特定します。お客様のコンテキストに適したアプローチを提案します。

2. 開発

定期的なチェックポイントで方向性を検証しながら、反復的にソリューションを開発します。進捗を完全に把握できます。

3. 納品

文書化され、テストされ、すぐに使用できるソリューションを納品します。立ち上げをサポートし、その後のサポートにも対応します。