GROWTHMARKETING

プロジェクトやサービスの運用について必須でもあるマーケティングを、さまざまなレイヤから行います。 デジタルマーケティングだけでなく、従来型のトラディショナルマーケティングや、イン・アウトバウンド、コンテンツマーケティングなど、 幅広いマーケティングレイヤでサポートをご提供しております。 また、マーケティングを行うだけでなく、データアナライズのプロセスにおいて、データの収集、モデリング、テストを重点的に行い、それらを開発や設計に応用することで、精度の高い成果が得られます。 まず、データ収集ではETLパイプラインを構築し、データレイクやデータウェアハウス （例：AWS Redshift、Google BigQuery）にデータを取り込むことで、 リアルタイムでのインサイト取得に備えます。 データソースは、CRMやIoTデバイス、外部API、サードパーティーのデータベースなど多岐にわたり、API連携やスクレイピングも活用して信頼性の高いデータ基盤を構築します。 データモデリングでは探索的データ分析（EDA）を行い、データの傾向や重要な特徴量を特定します。 特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）を通じて、データのスケーリングやカテゴリ変数のエンコーディング、 欠損値処理などを行い、モデルが効果的に学習できる準備を整えます。 タスクに応じて、回帰分析、決定木、ニューラルネットワークといったアルゴリズムを選択し、ハイパーパラメータのチューニングや機械学習パイプラインの構築で、再現性の高い分析体制を確立します。 モデルの精度を検証する段階では、A/Bテストや統計的仮説検定を実施し、AUC-ROC、RMSE、F1スコアなどの指標で評価を行います。モデルのパフォーマンス向上のために、グリッドサーチやベイズ最適化でハイパーパラメータを調整し、クロスバリデーションで過学習を防止することで、汎用性のあるモデルを構築します。 最終的に、これらのデータアナライズの成果を開発や設計に反映させるため、ダッシュボードやレポートでの可視化を行い、開発チームにフィードバックを提供します。これにより、データに基づいた意思決定が促進され、UI/UXの最適化や新機能の優先順位がデータに基づいて決定されます。さらに、リアルタイムデータを活用するプロジェクトでは、Apache KafkaやAWS Kinesisといったストリーミング技術を用いてインフラを整備し、設計段階からデータインサイトを活用する体制を構築します。 この一連のサイクルを通じて、データアナライズがもたらすインサイトが開発・設計に効果的に組み込まれ、マーケティングという言葉でぼかさずに、データに裏付けられたプロダクトの品質向上が可能となります。

当社では、全てのプロジェクトにおいてNDA（秘密保持契約）を締結し、SecDevOpsの範囲外の事項についても、万全の情報保全体制を整えております。