概要

売上が想定より伸びた。あるいは、突然落ち込んだ。
マーケティングの現場では日々こうした変化が起こりますが、数字の変化を確認するだけで終わり、「なぜ変化したのか」「次に何を確認し、どんな施策を打つべきか」まで分析できていないケースも少なくありません。
一方、予測分析や機械学習と聞くと、「専門的な統計知識が必要」「モデル構築のハードルが高い」と感じる方も多いのではないでしょうか。

本セミナーでは、商品の販売データを題材に、BigQueryのAI関数を活用して、
売上を予測する → 想定外の変化を検知する → 変化を生んだ要因を探る → 定性データも使って仮説を検証する
という一連の分析プロセスをご紹介します。
AI.FORECAST、AI.DETECT_ANOMALIES、AI.KEY_DRIVERS、AI.GENERATEなどを使いながら、複雑な機械学習モデルを一から構築するのではなく、SQLを起点にマーケティングデータの分析をどこまで高度化できるのかを、具体的なユースケースとともに解説します。

BigQueryにGA4や広告データだけでなく、購買・商品・顧客データなどを蓄積しているものの、集計や可視化で止まっている方にもおすすめです。
「何が起きたか」を見るレポートから、「なぜ起きたか」「この先どうなりそうか」を判断する分析へ。
マーケター・データ活用担当者が、BigQueryを施策改善や意思決定に活かすための第一歩をお伝えします。

■セミナーで得られるもの

・BigQueryのAI関数を使い、販売データから予測・異常検知・要因分析を行う具体的なイメージ
・「数字が変化した」から一歩踏み込み、変化の要因を探して施策判断につなげる分析アプローチ
・機械学習の専門家でなくても、SQLを起点にデータ分析を高度化していくための始め方

■こんな方におすすめ

・販売・購買データを保有しているものの、集計やレポート作成で活用が止まっている方
・売上やKPIの変化に対して、「何が原因なのか」をデータから効率的に特定したいマーケティング担当者
・BigQueryを使った予測分析やAI活用に興味はあるものの、何から始めればよいか分からないデータ活用担当者