MARKETIMES SLIDEで無料で資料掲載しませんか?
『MARKETIMES』は、広告収益による運営を行っております。複数の企業と提携し、情報を提供しており、当サイトを通じてリンクのクリックや商品・サービスに関する申し込みが行われた際、提携する企業から報酬を得ることがあります。しかし、サイト内のランキングやサービスの評価について、協力関係や報酬の有無が影響することは一切ありません。
さらに、当サイトの収益は、訪問者の皆様に更に有益な情報を提供するため、情報の質の向上やランキングの正確性の強化に使用されています。

【用語解説/意味/定義】スコアリング

共有
« マーケティング・広告 用語集トップへ戻る

スコアリングは、特にマーケティング分野において、顧客や見込み客の価値や行動の可能性を数値化する手法です。このプロセスは、顧客データベースに蓄積された情報を分析し、個々の顧客の購買確率や顧客としての価値を予測します。スコアリングには様々な手法がありますが、一般的には統計的手法や機械学習アルゴリズムが用いられます。

たとえば、ある製品の購買確率を予測する場合、過去の購買データ、顧客の年齢、性別、居住地域、過去の閲覧履歴などのデータを用いて、購買確率スコアを計算します。このスコアは、高ければ高いほど、その顧客が製品を購入する可能性が高いことを意味します。

スコアリングは、マーケティングキャンペーンの効率化に大きく貢献します。例えば、高スコアの顧客群にターゲットを絞った広告やプロモーションを行うことで、コストパフォーマンスの高いマーケティング活動を展開することが可能です。

計算式の例として、簡単なリニアスコアリングモデルを考えてみましょう。ここでは、顧客の購買確率を年齢、収入、過去の購買回数の3つの変数を使って計算します。計算式は次のようになります。

購買確率スコア = (年齢の係数) × 年齢 + (収入の係数) × 収入 + (購買回数の係数) × 過去の購買回数

この式において、各係数はこれらの変数が購買確率にどの程度影響を与えるかを示します。係数の値は、過去のデータを分析することによって決定されます。

スコアリングは、データの質と分析手法に大きく依存します。そのため、正確で豊富なデータを収集し、適切な分析モデルを選択することが成功の鍵となります。

« マーケティング・広告 用語集トップへ戻る

\無料登録受付中/