消費者意識と事業成果の構造解明によるコミュニケーションの最適化

イベント

マーケターが抱えるさまざまなマーケティング課題に対して、データサイエンスを活用して解決を目指すことを探求するために設立された、XICA MARKETING SCIENCE LAB(サイカ マーケティングサイエンス ラボ)。

記念すべき第1回目のイベントとなる今回は、KDDIのブランド・コミュニケーション本部長を務める馬場  剛史氏をお招きし、KDDIが取り組むデータドリブンなマーケティングコミュニケーションの最適化方法についてご紹介いただきます。

※2024年8月29日(木)に予定しており、台風10号の影響により延期となっていたイベントとなります
※2024年8月29日(木)に予定しており、台風10号の影響により延期となっていたイベントとなります
※本イベントは、XICA MARKETING SCIENCE LAB会員限定のイベントです
※お申し込みに際しては、会員登録をお願いしております

イベント内容

事業成果に繋がる広告コミュニケーションの最適化を目指し、マーケターは日々さまざまな指標を追いながらアクションを検討しています。

しかしながら、各指標がどのように購買などの事業成果に繋がっているのかという構造を明らかにできている企業は実は多くありません。

「好意度が上がれば売上が伸びる」… 果たしてこの仮説は正しいのでしょうか?

これらの仮説をMMMで検証しながら、データドリブンに最適化を図っている、KDDIの最新事例をご紹介いただきます。

このような方におすすめ

  • 事業成果に繋がるマーケティングコミュニケーションの最適化にご興味をお持ちの方
  • 施策-意識-成果の繋がりを解明する方法にご関心をお持ちの方
  • KDDIのマーケティング戦略や具体的な取り組みにご興味をお持ちの方

イベントプログラム

時間コンテンツ
17:15-17:30受付
17:30-17:35オープニング
17:35-18:30【第1部】セミナー
消費者意識と事業成果の構造解明によるコミュニケーションの最適化
18:30-19:20【第2部】ラボ
質疑応答
19:20-19:30休憩
19:30-19:55懇親会
19:55-20:00閉会

※プログラムの時間配分は変更となる可能性があります

登壇者紹介

馬場 剛史氏
KDDI株式会社
渉外・コミュニケーション統括本部 ブランド・コミュニケーション本部長

明治大学政治経済学部卒業後、日本移動通信株式会社(現KDDI)に入社。
カスタマーサービス、営業企画、マーケティング部門を経験し、2018年から広告宣伝を担当。
2021年からブランド・コミュニケーション本部を担当し、コーポレートブランド(KDDI)、事業ブランド(au,UQ,povo)のブランディング、コミュニケーションを担当。
データドリブンによるマーケティング手法の開発や、AIを活用したコミュニケーション手法へのチャレンジなど、過去にとらわれない新たな取り組みを推進。

平尾 喜昭
株式会社サイカ 代表取締役社長CEO

2012年慶應義塾大学総合政策学部卒業。父親が勤める会社が倒産したことを原体験として、大学在学中に出会った統計分析から経営支援の可能性を見出し、2012年2月に株式会社サイカを創業。統計学と経済学をベースに、これまで数多くの大手クライアントでマーケティング精度向上のコンサルティングを行ってきた。その知見を基に、サイカの各種ツール開発におけるプロダクトオーナーを歴任。

開催概要

開催日時2024年12月12日(木)17:30-20:00
※2024年8月29日(木)に予定しており、台風10号の影響により延期となっていたイベントとなります。
会場株式会社サイカ オフィス
東京都港区六本木3-1-1 六本木ティーキューブ14階
参加費無料
定員30名
※1社2名様までのご参加でお願いします
※参加人数が定員を超える場合は抽選とさせていただく場合がございます
対象事業会社(広告主企業)においてマーケティングに関わる業務に従事されている方
参加条件本イベントは株式会社サイカが運営するコミュニティ(XICA MARKETING SCIENCE LAB)の会員限定のイベントとなります。

ご参加お申し込みと同時にコミュニティへの会員登録をさせていただきます。
ご登録いただきますと、マーケティング・サイエンスをテーマとした情報やイベントのご案内をさせていただきます。

コミュニティの概要については以下をご一読ください。
https://xica.net/marketing-science-lab/about-community/
お申し込み締切2024年12月8日(日)

お申し込み

お申し込み受付は終了いたしました。

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