データサイエンティストへの道 [Part5] データサイエンティストの企業での働き方事例
目次
データサイエンティストの企業での働き方事例
データサイエンティストへの道 [Part1] データサイエンティストを理解する
データサイエンティストへの道 [Part2] データサイエンティストはどこにいるのか
データサイエンティストへの道 [Part3] データサイエンティストはどうやってなるのか
データサイエンティストへの道 [Part4] データサイエンティストの企業における存在感
現在多くの企業でデータサイエンティストは雇用され、活躍しています。
おそらくこれまでの回でおおよそのデータサイエンティストの重要性はご理解いただけていると思いますが、具体的にどんな働き方があるのかといったところはまだ想像が付いていない方もいらっしゃると思います。
そこでより具体的な働き方をご紹介することで、今後のステップアップを考慮する一助になればと思います。
インターネット広告会社での事例
この企業ではオンライン広告の配信システムを用いたサービスを提供しています。
広告配信というのはバナー広告に代表されるデジタル画像を、ブログサービスなどのオンラインメディアにおける広告枠に表示します。
それを消費者はクリックすることでメディアからメディアへ遷移し、広告主が知ってもらいたい商品の詳細情報の載っているサイトを表示します。
もし広告主がECサイトを運営しているなら、遷移先のページで商品を購入することをお勧めするでしょう。購買のことを広告の文脈ではコンバージョン、つまり広告が意図している行動を消費者に行ってもらうことが達成されたことになります。
このように、広告表示、クリック、コンバージョンの数や比率をKPIに広告運用を行っていきます。
広告会社においてはこれらの指標から広告出稿予算を効率的に使うことを最適化することが求められます。
インターネット広告会社におけるデータサイエンティストは広告の表示先メディアと広告内容のマッチング精度を高めるということをします。
具体的にはメディアの情報と広告内容の情報が似ているほど広告効果、つまりクリックされる率(CTR=Click Through Rate)が高くなると言われていますので、文字情報や画像情報、色味などが表示先のメディアとどの程度似ているかということを定量的に扱い、効果改善につなげるアルゴリズムを開発していきます。
広告代理店での事例
あえて似たような会社の事例を紹介いたします。
今度は広告代理店でのデータサイエンスを見ていきましょう。
広告代理店ではクライアントの広告予算を様々な配信媒体を通じてブランディングの向上や商品購買につなげていきます。
代理店では上記のインターネット広告会社のサービスを複数扱い、効果改善につなげていきますのでA配信媒体とB配信媒体がどの程度効率がよかったか、統計検定などを通して定量化していくことになります。
というのもAとBでは事前の調査により予算額の割り振りを均等にしていなかったり、広告表示回数とクリック回数がことなるため単純比較ができないことが多かったりと、込み入った検定が必要になってきます。
厳密には間違いになりますが、AとBのCTRの結果に対してカイ二乗検定をしようといったところから思索をめぐらすことになります。
ECサイトでの事例
では広告会社からするとクライアントサイドに位置するEC企業でのデータサイエンスはどのようになりますでしょうか。
ECサイトでは豊富な商品点数を扱うことが通例ですので、ユーザーごとに並び替え表示することで購買率が変動します。
ユーザーの購入履歴データを扱って、次に買いそうなものを予測することになりますが、商品特性によってレコメンドアルゴリズムは一筋縄ではいきません。
例えばお米のように定期的に購買する傾向が高いものと指輪のような高価なものは購買タイミングが大きく異なります。
このような商品特性を考慮して表示順位を変えていくなどの最適化を行っていきます。
まとめ
上記のように企業によって最適化する対象や方法が異なってきますので、KPIを基準に取り扱うデータの特性を考慮して最適化のアルゴリズムを構築していく、といったことをするのがデータサイエンティストの仕事の一部だと理解してもらえるとより具体性が増していただけるかと思います。
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