分析モデリングについて知っていると思っていたことがすべて変わりました

公開: 2022-05-31

編集者注：以下は、COOでCordialの共同創設者であるDavidBakerからのゲスト投稿です。

昨年かそこらのニュースは、分析モデルを構築するビジネスの人々にとって厳しいものでした。ワールドステージでのいくつかの吹き飛ばされた呼び出しは、その効果をもたらします。しかし、特定の結果を予測することが可能であると信じている人は、ラスベガスのギャンブルテーブルを訪問する必要があります。途中、「未来を予言しようとするのは、夜、明かりのない田舎道を後ろの窓から眺めながらドライブしようとするようなものだ」と語ったピーター・ドラッカーの言葉を考えればいいだろう。

ドラッカーは正しかった。モデルが未来を予測できると信じるのは愚かなことです。1990年代の暗黒時代に私が最初に学んだ教訓は、プロセスに数週間かかり、クォンツであることがクールだと誰も思っていなかったときです。もちろん、当時はデータポイントが比較的少なかったため、一般的な消費者の写真は、一次元ではあるが、モデルビルダーに非常によく似ています。しかし、数年後の2020年までに、ある報告によると、地球上のすべての人が1秒あたり1.7メガバイトの新しい情報を生成します。これを概観すると、Audibleは、1時間のオーディオが約28メガバイトのストレージスペースに相当すると推定しています。つまり、2020年の平均的な人は、約16.5秒で1時間の高品質オーディオに相当します。

そんなに多くの消費者情報を持っているとはどういう意味ですか？間違いなく、情報の流れは滴りから強大な海へと移ろうとしていますが、そのアナロジーでさえ、この瞬間がどれほど変化するかを最小限に抑えています。同じ古い消費者についての新しい洞察について話しているのではありません。私たちは、マーケターが機械学習を介して関与しなければならない、まったく新しい消費者の到来を見ています。機械学習は、分析モデリングの実践について私たちがすでに知っていることすべて、そしてまだ学んでいないことすべてを変えるため、これは難しい場合があります。

決定の民主化

多くのマーケターは、マーケティングスタックを調整が必要な扱いにくいデータウェアハウスと考えています。しかし、スタックは、決定の民主化について考える方法でもあります。マーケターが取り込む情報が多ければ多いほど、彼らはより多くの質問を投げかけることができます。より多くの質問があれば、マーケターはより多くのシナリオをゲームで楽しむことができます。彼らがより多くのシナリオを打ち負かすにつれて、マーケターは漸進的な決定を民主化します。これは、全員が決定を下すという意味ではなく、さまざまな決定に対する決定権を所有するレベルが会社にあることを意味します。さらに重要なことは、より多くの決定が必要になったときに、それらのレベルを拡張および調整できることです。

最近 eBayのマーケティングテクノロジーディレクターへのインタビューでは、機械学習が現在の意思決定をどのように民主化するかを垣間見ることができます。 eBayにとっての課題は、何十億もの売り物と1億6700万人のアクティブなバイヤーでマーケットプレイスをパーソナライズすることです。同社のソリューションは、eBayのマーケターが適切と思われる取引を作成できるようにすることでしたが、機械学習モデルがユーザーの閲覧履歴や他のデータを活用して、顧客がどの取引を行うかを予測できるように、それらの取引を特定のバケットに配置しました。最も魅力的なものを見つけるでしょう。

eBayのマーケティングチームは将来を予測していますか？絶対違う。彼らが機械学習で行っていることは、ことわざのリンゴを指数関数的に多く噛むことです。このように考えてください。古い格言は、おそらくあなたがはるかに早く成功を見つけるために、速く失敗することです。しかし、今後その古い格言を述べるためのより良い方法は、「より賢く失敗する」です。 eBayのマーケターが作成する取引は、依然としてヒットとミスがあります。予測が完璧ではないためですが、eBayの企業全体は、以前よりもはるかに速くヒットとミスを行っています。つまり、指数関数的に速い速度で学習しています。

しかし、民主化は双方向の道であることを忘れないでください

顧客は機械学習ツールにもアクセスできます。私たちはすでに機械学習を信頼して受信トレイを整理し、視聴する映画を提案し、家を管理しています。間もなく、機械学習によって応答が書き込まれ、最終的には、多くのエンゲージメントの消費者側も自動化されるか、少なくとも機械学習によってサポートされるようになります。では、マーケティング担当者の機械学習ツールが消費者に採用されているものとホーンをロックするとどうなるでしょうか。簡単に言えば、わかりません。ただし、民主化のダイナミズムを理解するためのコンテキストが必要な場合は、ナビゲーションアプリをご覧ください。

私たちの電話のマッピング機能は、単なるルートメーカーではありません。今日、私たちは、一般的な交通状況を考えると、私たちの電話が最速のルートを教えてくれることを期待しています。ナビゲーションアプリは本質的に適応性があります。これは、交通パターンが流動的であり、環境条件が変化するために必要です（たとえば、ルートや交通への気象の影響）。

もちろん、特定の都市のスペースには限りがあるため、ルートの数には限りがあります。マーケターが関心を持っているエンゲージメントは、指数関数的に複雑です。その複雑さは、民主化された決定が消費者行動にさらに組み込まれるにつれて増大します。つまり、より賢く失敗する企業を構築できますが、そのエンゲージメントの反対側にいる人は誰でもより賢く失敗することを覚えておく必要があります。たとえば、eBayからの取引では、機械学習のおかげで、関連性に多大なメリットが見られます。しかし、顧客側では、同様の機械学習ツールが衝動買いを除外する可能性があります。これは、そのモデルが個々の消費者について次のことを学習したためです。衝動買いの後悔。

しかし、機械学習によって明確に表現されたモデルは、いつ未来を予測するのでしょうか。

一度もない。分析モデリングは、大きく予測的なものではありません。これは、段階的な決定、リスク管理、および市場の状況に対応するシナリオの作成のために構築された規律です。機械学習は分析モデリングの新機能を開きますが、マーケターは将来の予測に関するDruckerの警告を覚えておく必要があります。機械学習は、その暗い道の角を曲がったところを教えてくれませんが、そこに着いたときに未来が何であれ、それに反応するためのより多くのオプションを提供します。最も重要なことは、機械学習は恐れるものではありません。実際、機械学習は、マーケターがすでに得意としていること、つまり創造的な思考と顧客への優れたエクスペリエンスの提供を加速するだけです。これが、私たちが注目すべき最終目標です。