ロバスト（頑強または堅牢）な戦略を導くために
弊社代表（小川）は、日本を代表するマーケター、森岡毅氏と今西聖貴氏の共著「確率思考の戦略論」でNBDモデルを学び、「統計学が最強の学問である」著者の西内啓氏との出会いから因果推論を学び、氏の推薦をいただき「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」を執筆した。大手広告代理店とUXデザイン経営支援を日本に持ち込んだデジタルマーケティングコンサルティング支援会社での業務経験を経て確立した弊社独自の「マーケティング戦略支援」はどのようなものか？
戦略とは
USJを再生させた森岡毅の著書より引用すると、戦略とは、「目的を達成するために資源（リソース）を配分する「選択」のこと」。（書籍「USJを劇的に変えた、たった一つの考え方」より引用）
資源は有限であり、何かを選ぶには何かを捨てる必要がある。つまるところ、戦略とは捨てること。
マーケティング投資判断の「型」を「共有」する
アクセンチュア社と、Qlik Technologies Incが2019年9月に実施した、イギリスやドイツ、フランス、アメリカ、日本など全9ヵ国の従業員数50名以上の企業に務める正社員計9,000人（日本人は1,000名）の調査結果によると、「データを効果的に利用するために十分な準備ができていると回答した人は15%（グローバル25%）で、データリテラシースキルに自信があると回答したのはわずか9%（グローバル21％）」。
世界と比較して、日本のビジネスマンがデータリテラシーに自信がないことが分かる。かたや、データ経営を掲げて推進し、大成功している企業がワークマン。同社が徹底したのはエクセルで行えることから全社員に教える教育によるデータリテラシーのボトムアップ。
これまでのコンサルティング経験から、マーケティングにおけるデータ活用は外部から調査や分析の支援の限界があると悟った。データから導いた示唆によって勝ち筋を見定めても、支援先企業の意思決定者自らが、データリテラシーを持たないと、大胆に遂行する意思決定につなげることができない。秤は、企業がデータを適切に活用し、マーケティング意思決定を行う「型」を作ることに注力する。
代表の小川が広告会社に勤務していた際、TVCMによって売上がどれだけ増えるかを数理モデルで推定する方法を知ってから学び、得た知見を「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」という書籍で体系化（2018年）。2020年5月からストアカで、「統計モデル」「確率モデル」を用いて投資の意思決定を行う方法をのべ1,000人以上（2025年1月末まで）にレクチャー。企業研修を含めると講義を行った方は2,000人以上です。ビジネスセミナーを含めると1万人以上。
ビジネスを前に進めるために必要なデータドリブンとは何か？マーケティング意思決定に重要な分析に特化し、それを組織に導入するノウハウを磨いてきた。
秤は、企業がデータを適切に活用し、マーケティング意思決定を行う「型」を作る。それが秤の戦略支援だ。
確かな意思決定のサイクルを作る
秤は磨いた知見・ノウハウを活かし、分析の「受託」ではなく、意思決定を導くノウハウの「共有」に注力する。企業は組織として整理ができていないだけで、マーケティングに関わるスタッフがそれぞれ知見があり、仮説の種を持ってるが、何に注力し、どの様に遂行していくかを決めるために必要な因果関係の把握や需要構造の把握、消費者理解などを導くための方法がわかっていない。2024年11月に特許登録した消費者調査MMMはブランドの状態を競合比較で把握する方法として、外せない検証として定期的に活用しているブランドもすでにある。時系列MMMも当然のように活用している。