勝てるマーケティングを、データサイエンスと。

私たちは、データサイエンスの力を信じています。
それは、広告効果などこれまで目に見えなかったものを、可視化することができる。
様々な因果関係を読み解き、成功パターンの再現性を高めることができる。
論理的に、客観的に、マーケティングの勝率を高めることができる。
そう確信しています。

そして、いつの時代も最先端のテクノロジーより大切なのは、それを扱う人間そのもの。
データを紐解くプロである私たちは、顧客を深く理解し、想いに共感し、
真摯に寄り添い、ずっと並走し続けるプロフェッショナルでありたいと思います。
マーケターが⻑年培ってきた経験や直感に、
データサイエンスという普遍的で新しい力が加われば、
マーケティングは、より確実に効果を発揮するものへと、進化できる。

私たちは、ビジネスの新しい可能性を信じています。

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OUR CLIENTS

大手企業様を中心に
250社以上との取引実績があります。

CORE BUSINESS

事業の軸

「分析」、「コンサルティング」と
「実行支援」を、
データサイエンスを軸に
一気通貫して提供し、
「データドリブン・マーケティング」を
実現させます。

DATA-DRIVEN MARKETING SOLUTION VALUE

データドリブン・マーケティングの実現による、
サイカソリューションの
提供価値

クライアント企業様は、データドリブン・マーケティングの実現に向けてサイカが伴走することで、データ活用における継続的なサポートと専門知識を習得し、継続的な事業の成長を実現することができます。

事業において、どのような課題を持っているのか、どのようなデータを収集している、またはできるのかという条件によって、最適な分析手法を提案し、実行します。また、クライアント企業様の課題を解決するために、分析の解釈からアクションへの落とし込みまでご支援します。

マーケティングの効果検証

マーケティング施策の短期的な効果だけでなく、
ブランディング活動の中長期的な効果も定量化し、
データに基づくPDCAを推進します。

解決される課題：

データに基づかない感覚的な評価・判断がされてしまう
オフライン施策やブランディングの効果がわからない
データがサイロ（断片）化し、統合できない

最適な戦略策定と戦術設計

データに基づいた戦略を策定し、
さらにマーケティングミックスの最適化により、
ROIを向上させるための効果的な施策、チャネル、
クリエイティブを特定します。

解決される課題：

競合分析や市場調査が不足している
分析は結果に終わりがち、具体的でアクション可能なプランが不明確である
マーケティングチャネルの最適な組み合わせがわからない

深い顧客理解

顧客調査とセグメンテーション分析により、
ターゲットとする顧客をより深く理解することができ、
より効果的なコミュニケーションを
行うことができます。

解決される課題：

最適な顧客セグメンテーションがわからない
顧客のニーズや行動の理解が不足している
顧客フィードバックの収集と活用が不十分である

効率的なリソース配分

各マーケティング施策の効果を正しく把握することで、
リソースを効率的に配分し、
費用対効果を最大化することができます。

解決される課題：

データに基づくリソース配分ができていない
リソース配分の基準やプロセスが不明確である
リソースの適切な予測や最適化ができていない

アカウンタビリティの強化

マーケティング活動が事業成果に与える影響を
適正に理解することで、
成果に対する説明責任を果たすことができます。

解決される課題：

マーケティング成果と事業成果の関連付けができていない
マーケティングの効果を示す根拠や洞察が不足している
マーケティングROIの測定や評価が不足している

プロアクティブな意思決定

データ分析に基づいて市場のトレンドを予測したり、
マーケティング活動後の事業成果を予測することで、
先を見越した意思決定が可能になります。

解決される課題：

事業成果の予測やミュレーションが不十分である
市場のトレンドや競合動向に対する洞察が不足している
短期・中長期成果のバランスを最適化した持続的な成長計画が描きにくい

データドリブン・マーケティングの実現を支援するソリューションに関する
説明資料をダウンロードできます。

サイカサービス資料請求

DATA-DRIVEN MARKETING STAGES

データドリブン・マーケティングにおけるデータ活用のステージ

マーケティング活動におけるデータ活用は5つの主なステージがあります。

サイカは、データサイエンスに基づいたコンサルティングサービスとソリューションを提供し、
クライアント企業様のマーケティングにおけるデータ活用のステージ向上をご支援します。

Stage 1

データの収集・取得
— 状態 —
- 顧客に関する「属性データ」「行動データ」を自社で保有している
— 目的 —

現状把握(単一/点)
— 課題 —

【質的】
- 断片的・特定の期間に限ってデータを取得している場合は、傾向を読み解くことが難しい
【量的】
- データが必要な場合、異なるデータソースから収集し、レポート作成するなど手間がかかる（工数）
Stage 2

データの蓄積・統合
— 状態 —
- 継続的にデータを収集し、中長期の変化を把握している
- 社内に蓄積されたデータが一元化され、業務が効率的に推進できている
— 目的 —

変化把握(単一/線)
— 課題 —

【質的】
- 傾向は把握できているが、表面に見えている情報でしか解釈できず、全体構造を理解できない
（例）
- 間接的に売上に貢献している施策の必要性を感じていても論理的な説明ができない
- 「なぜなのか？」「次も再現できるのか？」…という質問に十分には答えられない
Stage 3

統合的なデータ分析
— 状態 —
- 複数データを掛け合わせて分析し、単一データだけでは見えない情報を可視化している
- 売上を構成する要素を把握し、各要素の関係性や売上影響をデータを用いて説明できている
— 目的 —

全体把握(複数/面), 構造理解
相関の可視化・予測
— 課題 —

【質的】
- データ分析の精度を意思決定に活用できるレベルまで到達させるのに苦労している
- 分析結果のアクションへの落とし込みが難しい
【量的】
- 分析精度向上のための社内リソースが足りない
【その他】
- 過去の踏襲や社内情勢などの理由で、分析から得られた示唆を完全には実行に反映できない
Stage 4

戦略から実行への
データ活用
— 状態 —
- 統合的なデータ分析の結果を反映したPDCAが継続的に回せている
- マーケティングのあらゆる意思決定がデータを基に行われている
— 目的 —

マーケティング投資の
全体最適化
— 課題 —

【質的】
- PDCAサイクルが構築できる一方で、アウトプットを意思決定に活用できる人が限定的である
【量的】
- 一定の精度で高速PDCAを回し続けることが社内リソースだけでは厳しい（人的リソース）
Stage 5

データによる
価値創造
— 状態 —
- 全社員が同じデータに基づき、クリエイティブに議論できている
- データから得られた示唆を活用し、マーケティングの新たな切り口を発見できている
— 目的 —

新たな価値創造
— 課題 —

【質的・量的】
- 自社で描く理想のデータドリブンの世界を体現する専門性やスキルを持つ人材を確保することが難しい

Stage 1

データの収集・取得
— 状態 —
- 顧客に関する「属性データ」「行動データ」を自社で保有している
— 目的 —

現状把握(単一/点)
— 課題 —

【質的】
- 断片的・特定の期間に限ってデータを取得している場合は、傾向を読み解くことが難しい
【量的】
- データが必要な場合、異なるデータソースから収集し、レポート作成するなど手間がかかる（工数）
Stage 2

データの蓄積・統合
— 状態 —
- 継続的にデータを収集し、中長期の変化を把握している
- 社内に蓄積されたデータが一元化され、業務が効率的に推進できている
— 目的 —

変化把握(単一/線)
— 課題 —

【質的】
- 傾向は把握できているが、表面に見えている情報でしか解釈できず、全体構造を理解できない
（例）
- 間接的に売上に貢献している施策の必要性を感じていても論理的な説明ができない
- 「なぜなのか？」「次も再現できるのか？」…という質問に十分には答えられない
Stage 3

統合的なデータ分析
— 状態 —
- 複数データを掛け合わせて分析し、単一データだけでは見えない情報を可視化している
- 売上を構成する要素を把握し、各要素の関係性や売上影響をデータを用いて説明できている
— 目的 —

全体把握(複数/面), 構造理解
相関の可視化・予測
— 課題 —

【質的】
- データ分析の精度を意思決定に活用できるレベルまで到達させるのに苦労している
- 分析結果のアクションへの落とし込みが難しい
【量的】
- 分析精度向上のための社内リソースが足りない
【その他】
- 過去の踏襲や社内情勢などの理由で、分析から得られた示唆を完全には実行に反映できない
Stage 4

戦略から実行への
データ活用
— 状態 —
- 統合的なデータ分析の結果を反映したPDCAが継続的に回せている
- マーケティングのあらゆる意思決定がデータを基に行われている
— 目的 —

マーケティング投資の
全体最適化
— 課題 —

【質的】
- PDCAサイクルが構築できる一方で、アウトプットを意思決定に活用できる人が限定的である
【量的】
- 一定の精度で高速PDCAを回し続けることが社内リソースだけでは厳しい（人的リソース）
Stage 5

データによる
価値創造
— 状態 —
- 全社員が同じデータに基づき、クリエイティブに議論できている
- データから得られた示唆を活用し、マーケティングの新たな切り口を発見できている
— 目的 —

新たな価値創造
— 課題 —

【質的・量的】
- 自社で描く理想のデータドリブンの世界を体現する専門性やスキルを持つ人材を確保することが難しい

APPROACH

データドリブン・
マーケティング
ソリューションの
提供方法

クライアント企業様が蓄積してきた
データに確かな示唆を与え、
マーケティングのもつ不確実性を解消させます。
その結果、持続的な事業成長を
“狙って”、“最大化”させます。

可視化

VISUALIZE

顧客・業界・市場をはじめ、ブランドを取り巻く環境を徹底分析、マーケティングの本質的な価値や課題などを明らかにします。

予測

PREDICT

マーケティング施策と成果の関係性を紐解いて方程式化、再現性を高めることでマーケティングの勝率を向上させます。

型化

SYSTEMATIZE

予測に終わらず、実行までをパートナーとして伴走し、クライアント企業の組織に根付く仕組みまで落とし込むことで、高い勝率を再現可能なものにします。

STRENGTHS

サイカの特徴

データサイエンスを中核に、
コンサルティング、実行支援と
テクノロジー実装のシナジー

国内外を代表するデータサイエンティストや研究者に
支えられた「データサイエンスの技術力」を中核に、
経験豊富な人材による「戦略コンサルティング」、「実行支援」、
「テクノロジー実装」という、データサイエンスをマーケティング
に応用する3つのケイパビリティを兼ね備えることで、
ビジネスの成果創出を実現しています。