このような不安やお悩みを抱えていませんか？
商品・サービスを
もっと良くしたい！
自社製品、サービスについて、どのような点が評価され、どのような点を改善したらよいか検討したい。自社Webサービスやアプリがどのような利用をされ、どのような点が問題かを把握したい。
顧客情報を把握して、
経営に活かしたい！
自社製品の購入者、サービスの利用者がどのような属性なのか。性別、年齢、地域の構成はどうなっているのか？優良なお客様はどのような属性の人が多いかを把握したい。
集客、販売チャネルの
施策と効果を検証したい！
現在行っている集客や販売チャネルは費用に合った効果が出せているのか検証したい。優良なお客様にアプローチするにはどうしたらいいか、他に効果的なチャネルが無いか検討したい。
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。
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。
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。
店内行動解析 実績例
人物認証、行動解析に関する研究開発
無人店舗で必要とされる技術の研究開発を行っております。
ディープラーニング技術を用いて、監視カメラの映像を通じてリアルタイムの人物認証を行います。
また、人物認証に加え、年齢や性別、感情の予測などを行います。
ポーズ推定技術を用いて、人物の行動解析や不審行動の検知なども可能です。
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。
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。
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。
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。
分析対象のご紹介
様々なツールのデータを分析対象としています。
記載されていないツールでも分析のご要望があればお問い合わせください。
Excel
Google Analytics
Google Adwords
YDN
App Store
Google Play
Twitter Analytics
Facebook Analytics
Analyticsツールのご紹介
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。
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。
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
- 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