唯一の正しい方法は、あなたの持っているデータベースを調べ、

そこからわかる情報からビジネス戦略を立てることです。

ほかのツールと同じく、データサイエンスの結果は使用方法によって異なります。

もしファッションに興味があるとわかっている客に電子機器を売りたい場合、

チャンスは低いでしょう。

同じく小さい家がほとんどのような市場でランニングマシンを売り込もうとする場合、

見込み顧客は見つかりにくいでしょう。しかし、これらの基本を正しく理解し、

データサイエンスに魔法を使わせるなら、結果は魅力的なものになり得えます。

我々、DSS（Direct Sourcing Solutions Asia、https://www.dss.asia/)　は、情熱を持って、

データサイエンスがクライアントに何を提供できるかに取り組んでおり、

我々のカスタマーオブザーバービジネスソリューションは、顧客をセグメント化および

プロファイリングし、次に提案する製品を見つけるのに役立ちます。

マシーンラーニングモデルは次のようなときに活用できます。

１．あなたのビジネスの優良顧客が誰かを理解する

２．ほかの競合のところに行ってしまう前に、どの顧客をフォロー、救済すべかを特定する

３．顧客の購買プロファイルと彼らにおすすめすべき商品を理解する

孫子の兵法から現代に適合させるなら、

「顧客（友）を近くに置け、競合（敵）はもっと近くに置け」。

このテクノロジー時代、顧客を近くに置くだけでなく、競合他社についてはもっと理解をし、彼らよりも先に顧客にアプローチすることが重要となります。

今、企業は顧客が何かを買おうとさえ考える前に彼らが何を買うかを知りがっています。

それゆえマシンラーニングモデルを使用して顧客の行動を予測することは、

より重要性を増してきています。

さて、ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

「この記事から今後に生かせるポイント、結論は何か？　」という

問いに対する私の答えはこうです。

“正しい客に正しいメッセージをカスタマイズすることはあなたのビジネスのROIに

影響を与える”ということです。

興味がある方はお気軽に弊社にお問合せください、

競合を大きく出し抜くのをお手伝いいたします。

Jarrod Teo

15年間、IBM SPSS, Nielsen, 楽天、サムソンといった有名企業を含む複数企業でマシンラーニングモデルを構築してきた、DSS AsiaのチーフデータサイエンティストであるJarrod。若いデータサイエンティストの育成、サポートにも熱心で、イベント等でのデータサイエンスについて講演経験も多数。

jarrod.teo@dss.asia

Linkedin : https://www.linkedin.com/in/jarrodteo

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