マーケティングオートメーション（MA）の活用にデータサイエンティストは必要ですか？
公開日：2017年2月16日（木）
セミナーや相談会などでいただいた質問と回答をご紹介しています。
質問
マーケティングオートメーション（MA）ツールを活用していく上では、シナリオやスコアリングを設計し、運用に合わせて修正していくことが重要だと感じました。そうした運用においては、データサイエンティストのようなスキルを持った人材を採用し、しっかり分析していく必要があるのでしょうか？
※2016/8/25「これからはじめるマーケティングオートメーション基礎セミナー」の質疑応答より
ビッグデータへの注目が集まる中で、統計解析やコンピュータサイエンスに関する高度な知識を持ち、企業が持つさまざまなデータを統合しビジネスに活用できる知見を導き出すことができるデータサイエンティストの存在がクローズアップされるようになりました。
データサイエンティストはデータの専門家として、自社のデータ活用をより高度なものとし、分析力を武器としていく上で頼れる存在です。しかし、こうした役割を担える人材は現状まだ不足しており、アサインできる企業は限られています。
マーケティングオートメーション（MA）の活用においては、データサイエンティストよりもむしろ、コミュニケーションシナリオを設計し、ビジネスゴールを念頭に施策を立案することができる人材が重要です。MAで実行した施策の成否を判断する際、高度なデータ活用が必要とされるシーンはそれほどないはずです。データ分析に基いて有効なシナリオを立案するには、データを扱う専門性よりも、顧客を理解する能力が求められるのではないでしょうか。
データサイエンティストは数十万人単位のユーザを対象とするWebサービスなどで、さまざまな切り口からテラバイト単位のデータを分析する際には不可欠の存在です。しかし、BtoBマーケティングにおける見込み客の数はBtoCと比較して規模が小さく、MAで一元管理されている場合、データ統合が求められることもまずありません。MAツールのダッシュボード機能で取得できるデータに基いて判断することができるリテラシーを持った人材がいれば十分に活用していけると思います。
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