KPMG顧問公司推出運用因果分析工具的數位行銷高度化支援服務
KPMG顧問公司推出一項新服務，旨在協助企業優化其數位行銷策略。此服務運用AI和數據科學驅動的因果分析工具，可視化行銷措施的效果和因果結構，從而實現數據驅動的決策，並提升投資報酬率（ROI）、廣告支出報酬率（ROAS）和客戶終身價值（LTV）。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月24日 20:00
- 🔍 收集: 2026年4月24日 11:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月24日 15:10（收集後3小時38分鐘）
KPMG顧問公司（總部：東京都千代田區；代表董事：關 穣、田口 篤、知野 雅彥；以下簡稱KPMG顧問公司）已推出一項數位行銷高度化支援服務，該服務運用AI和數據科學驅動的因果分析工具，分析企業的行銷數據，可視化行銷措施的效果和因果結構，並進行優化。
近年來，許多企業已導入行銷自動化（MA）工具，並將大量收集到的客戶接觸點數據應用於各種行銷措施。然而，由於主要集中於表面數據的相關性分析，導致無法掌握措施與結果之間的因果關係；或者由於客戶行為和數據的複雜化與孤島化，使得無法驗證哪些要素是有效的。在這種情況下，結果往往是持續執行不必要的措施，導致行銷活動成本難以優化。
在此背景下，KPMG顧問公司與KPMG日本的數據與技術卓越中心專業組織「顧問燈塔」合作，開發了一款整合因果探索（Causal Discovery）和因果推論（Causal Inference）的分析工具。該工具從企業擁有的行銷數據中提取措施的因果結構，並提供一站式支援，包括對措施效果的定量評估。透過將先進的數據分析技術與企業擁有的行銷數據相結合，KPMG顧問公司旨在實現數據驅動的數位行銷轉型，並優化行銷措施。
**【本服務的支援內容】**
針對企業直接擁有以及透過MA工具擁有的行銷數據（客戶數據、措施數據等），運用因果分析工具，提供以下價值：
**發現因果結構和機制，識別客戶行為和決策的因素**
AI自動從數據中估計統計因果結構和機制，並以數據驅動的方式識別客戶行為和決策的因素。例如，它以數據驅動的方式可視化措施與效果之間的因果結構和機制，例如發送給客戶的電子郵件是否影響其購買行為、客戶屬性是否影響購買、或客戶追蹤如何影響服務流失率，從而推估措施帶來的效果。它從數據中探索基於客戶行為的因素，這些因素在人員手動數據分析或依賴過往經驗的分析中容易被忽略。
**支援制定最佳措施情境**
根據因果結構數據，提出預期效果最高的措施建議。它可用於MA內的情境設計，以及制定包括MA在內的溝通計畫和行銷情境。
**透過減少效果有限的措施和優化預算分配來提高行銷投資報酬率（ROI）**
數據識別投資報酬率低的措施，透過減少這些措施，將釋放的預算重新分配給有效的措施，從而優化行銷成本，並支援提高ROAS（Return On Advertising Spend，廣告費用帶來的銷售額比例）和LTV（Life Time Value，客戶終身價值）。
**【本工具的特點】**
這款分析工具整合了因果探索（Causal Discovery）和因果推論（Causal Inference），從企業擁有的行銷數據中提取因果結構進行分析，並對行銷措施的效果進行定量評估。
技術方面的特點如下：
* 並行執行多種因果探索演算法，透過集成提取可靠的因果關係候選。
* 將邊緣強度（係數・部分相關）和多種演算法的一致度指標化。
* 基於估計的因果圖進行因果推論，推估措施帶來的平均因果效應（ATE）。
* 透過多變量分組以及組間允許模式和例外指定，構建符合專業知識和業務邏輯的因果假設。
**【服務詳情請點擊此處】**
運用因果分析工具的數位行銷高度化支援
**關於KPMG顧問公司**
KPMG顧問公司是一家綜合性顧問公司，透過結合策略、業務轉型、技術/數位、風險顧問和業務創新五個領域的產業知識，支援企業和組織的轉型。擁有豐富經驗和技能的顧問組成了KPMG日本的10個專業組織。
近年來，許多企業已導入行銷自動化（MA）工具，並將大量收集到的客戶接觸點數據應用於各種行銷措施。然而，由於主要集中於表面數據的相關性分析，導致無法掌握措施與結果之間的因果關係；或者由於客戶行為和數據的複雜化與孤島化，使得無法驗證哪些要素是有效的。在這種情況下，結果往往是持續執行不必要的措施，導致行銷活動成本難以優化。
在此背景下，KPMG顧問公司與KPMG日本的數據與技術卓越中心專業組織「顧問燈塔」合作，開發了一款整合因果探索（Causal Discovery）和因果推論（Causal Inference）的分析工具。該工具從企業擁有的行銷數據中提取措施的因果結構，並提供一站式支援，包括對措施效果的定量評估。透過將先進的數據分析技術與企業擁有的行銷數據相結合，KPMG顧問公司旨在實現數據驅動的數位行銷轉型，並優化行銷措施。
**【本服務的支援內容】**
針對企業直接擁有以及透過MA工具擁有的行銷數據（客戶數據、措施數據等），運用因果分析工具，提供以下價值：
**發現因果結構和機制，識別客戶行為和決策的因素**
AI自動從數據中估計統計因果結構和機制，並以數據驅動的方式識別客戶行為和決策的因素。例如，它以數據驅動的方式可視化措施與效果之間的因果結構和機制，例如發送給客戶的電子郵件是否影響其購買行為、客戶屬性是否影響購買、或客戶追蹤如何影響服務流失率，從而推估措施帶來的效果。它從數據中探索基於客戶行為的因素，這些因素在人員手動數據分析或依賴過往經驗的分析中容易被忽略。
**支援制定最佳措施情境**
根據因果結構數據，提出預期效果最高的措施建議。它可用於MA內的情境設計，以及制定包括MA在內的溝通計畫和行銷情境。
**透過減少效果有限的措施和優化預算分配來提高行銷投資報酬率（ROI）**
數據識別投資報酬率低的措施，透過減少這些措施，將釋放的預算重新分配給有效的措施，從而優化行銷成本，並支援提高ROAS（Return On Advertising Spend，廣告費用帶來的銷售額比例）和LTV（Life Time Value，客戶終身價值）。
**【本工具的特點】**
這款分析工具整合了因果探索（Causal Discovery）和因果推論（Causal Inference），從企業擁有的行銷數據中提取因果結構進行分析，並對行銷措施的效果進行定量評估。
技術方面的特點如下：
* 並行執行多種因果探索演算法，透過集成提取可靠的因果關係候選。
* 將邊緣強度（係數・部分相關）和多種演算法的一致度指標化。
* 基於估計的因果圖進行因果推論，推估措施帶來的平均因果效應（ATE）。
* 透過多變量分組以及組間允許模式和例外指定，構建符合專業知識和業務邏輯的因果假設。
**【服務詳情請點擊此處】**
運用因果分析工具的數位行銷高度化支援
**關於KPMG顧問公司**
KPMG顧問公司是一家綜合性顧問公司，透過結合策略、業務轉型、技術/數位、風險顧問和業務創新五個領域的產業知識，支援企業和組織的轉型。擁有豐富經驗和技能的顧問組成了KPMG日本的10個專業組織。