データサイエンスと
マーケティングの最新情報・コラム

コンテキストエンジニアリングとは？生成AIの答えが凡庸になる理由：文脈設計とプロンプトの違い

DataScience for Growth 丸亀製麺流・“勝率”を最大化するデータサイエンス活用法 ――不確実性を突破する意思決定の要諦とは【MarkeZine Day 2026 Spring イベントレポート】

エステーが挑む、「データサイエンス×AI×人」による成熟ブランドの再定義【Brand Summit Spring 2026 イベントレポート】

その広告、本当に売上に貢献していますか？アトリビューションの限界とインクリメンタリティの真価に迫る

競合に勝つ「訴求ポイント」を特定する方法｜分析を「次の一手」に繋げるデータドリブンマーケティング戦略

今日から使える、“データ分析に迷わない”ための5ステップ

なぜ、データドリブンなはずの施策が空振りするのか？「顧客の本音」を行動経済学で解き明かす

データ分析の4分類とは？ マーケターの問いに応える「記述的」「診断的」「予測的」「処方的」分析の役割と活用方法