データ分析による業務支援

データ分析から業務を改善していくためには、「データサイエンス力」、「エンジニアリング力」、「ビジネス力」が必要です。
Present Squareにはそれぞれの専門家がいますので、企画から開発、業務改善まで一貫して対応が可能です。


データ分析 データサイエンス力

データサイエンス力

人工知能技術(ディープラーニング)や機械学習、統計学を駆使して、データの分析・解析ができる人材を揃えています。


データ分析 エンジニアリング力

エンジニアリング力

数億のデータ処理を行う大規模法人向けのシステム開発の経験者や、インフラ設計技術に優れたエンジニアを揃えています。


データ分析 ビジネス力

ビジネス力

戦略・経営コンサルタント(MBA取得者含む)がデータサイエンス、エンジニアチームと一体となって課題解決のご提案を致します。


サービスの流れ

データ分析 サービスの流れ

データを活かすために

データを活かしていくためには、以下のプロセスを経る必要があります。
自社がどの位置にいるのかによって取るべき対応は変わってきますので、各企業の状態に応じて適切な支援を行っていきます。



データ分析 レベル1

社内データの整備

まず、社内データの見える化が必要です。売上データの集計、顧客データの集計、キャンペーン・広告における顧客獲得コストなど、社内にある過去のデータを収集・一元管理し、自社の過去から現在における状態を見える化する必要があります。


データ分析 レベル2

社内・社外データの統合

各データの整備が済んだら、各データを統合をする必要があります。
「売上はどのような顧客によって成り立っているのか?」「どのようなアクションをした場合に、売上が上昇するのか?」といった情報は、各データを統合しなければ見えてきません。
また、外部の要因(天気や、ネットにおけるランキングなど)も売上などに影響を与える指標です。そのような社外のデータも効率的に収集し、社内のデータと統合していく必要があります。


データ分析 レベル3

予測・意思決定に活用

データの統合が済んだら、そのデータを活用していく段階になります。統計手法(相関や回帰分析)を用いて、各経営指標の予測やシミュレーションを立てていきましょう。
一方で、現状をより良くするためには「何が増加(減少)に繋がるか」といった原因と結果の因果を導き出す必要があります。「リピートする顧客とリピートしない顧客の差は何か?」という疑問に解がでることで、「その差を埋めるにはどのようなことができるか?」という具体的なアクションに繋がっていきます。
このような、予測や因果の分析を素早く行う仕組みを用意していく必要があります。

Analyticsツールのご紹介

データ分析 Power BI

Power BI

Microsoft社提供のBIツール。Salesforce、Microsoft Dynamics、Google Analytics など、ビジネスに使用するさまざまなサービスのコンテンツ パックに接続できます。また、Excelやcsvファイルの取り込みも可能ですので、ドキュメント管理されたデータの可視化にも向いています。



データ分析 Superset

Superset

宿泊施設・民泊の仲介サイトのAirbnb社提供のBIツール。社内データベースに蓄積された情報を可視化する際に向いています。オープンソースソフトウェアのため、ライセンス費用がかからず、自社のセキュリティ要件にも柔軟に対応ができます。



データ分析 スクラッチ開発

スクラッチ開発

Pythonのライブラリを中心にフルスクラッチの開発も対応しております。既存のツールでは難しい分析内容や、独自の機械学習や深層学習を利用した予測を行いたい場合などに、ご要望に合わせて対応します。



事例のご紹介

マーケティング情報分析(Web、アプリマーケティングを含む)、医療データ分析を中心に様々な情報分析に携わっております。

  • Webサイト、Webサービスの各コンバージョンの分析
  • スマホアプリの利用状況の分析、利用予測、成長シミュレーション
  • 入力コメントに対する自然言語処理 (形態素分析、ポジ・ネガの判定)
  • 売上データ、利用プラン(価格帯)の分析と最適化シミュレーション
  • 顧客のデモグラフィック属性の情報と利用頻度の分析
  • 医療系サービスの患者情報、薬剤利用状況の分析 など

関連サービス

Present Squareでは、AIサービスの企画開発やAIエンジニアの育成講座も行っております。


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