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2020年1月16日のブックマーク (5件)

  • 定番ロングヒットを作るために考えること。①【no.1800】 | ECマーケティング人財育成(ECMJ)

    2021/12/8 定番ロングヒットを作るために考えること。①【no.1800】 定番ロングヒットを作るために考えること。 「定番ロングヒット商品」をつくること。これが売上の成長だけでなく、ブランドの認知や集客にもつながります。これはEコマースに限らず、あらゆる商売の基です。 過去のECMJコラムで何度か書きました。「人はブランドを知り、商品(サービス)を知る」のではなくて、「人は商品(サービス)を知り、ブランドを知る」。たとえばユニクロやトヨタ自動車のようなブランドとして確立している企業ならまだしもです。こと中小企業ならば「人は商品(サービス)を知り、ブランドを知る」になります。 振り返れば、最初は単なるお安めアパレルと思われていたユニクロ。実は「フリース」や「ヒートテック」という定番ロングヒット商品でブランド認知を拡げました。また「SMAP」や「嵐」というコンテンツからジャニーズを知

  • 「嫉妬の仕組み」を知ると、少しだけ心が軽くなる

    イラストレーター、作家。1ウォンでも多く稼ぎたいと、会社勤めとイラストレーターのダブルワークに奔走していたある日、「こんなに一生懸命生きているのに、自分の人生はなんでこうも冴えないんだ」と、やりきれない気持ちが限界に達し、40歳を目前にして何のプランもないまま会社を辞める。フリーのイラストレーターとなったが、仕事のオファーはなく、さらには絵を描くこと自体それほど好きでもないという決定的な事実に気づく。以降、ごろごろしてはビールを飲むことだけが日課になった。特技は、何かと言い訳をつけて仕事を断ること、貯金い潰し、昼ビール堪能など。書籍へのイラスト提供や、自作の絵も1冊あるが、詳細は公表していない。 あやうく一生懸命生きるところだった 「正直なところ、この選択がどんな結果を生むのか僕もわからない。“頑張らない人生”なんて初めてだ。これは、僕の人生を賭けた実験だ――」。 韓国で25万部超の

    「嫉妬の仕組み」を知ると、少しだけ心が軽くなる
  • 儲かるビジネスと儲からないビジネスの違いは何か

    慶応義塾大学経済学部卒業、同大学院経済学研究科修士課程修了。 三菱総合研究所で主に自動車メーカー・国内外政府機関への調査・コンサルティング業務に従事した後、2008年に米ピッツバーグ大学経営大学院よりPh.D.を取得。同年より米ニューヨーク州立大学バッファロー校ビジネススクールアシスタントプロフェッサー。 2013年より早稲田大学大学院経営管理研究科(ビジネススクール)准教授。2019年から現職。Strategic Management Journal, Journal of International Business Studiesなど国際的な主要経営学術誌に論文を発表している。 著書に『世界の経営学者はいま何を考えているのか』(英治出版)、『ビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学』(日経BP社)がある。 <『世界標準の経営理論』書籍紹介> 世界の経営学では、複雑なビジネス・経

    儲かるビジネスと儲からないビジネスの違いは何か
  • 人はどれくらいまでなら、寝なくても死なないか? | 生命維持に不可欠な睡眠について解説する

    人間はどれくらいまでなら、寝なくても死なないのだろう? そもそも、睡眠不足が原因で死んだ人はいるのだろうか? 人間の健康にとって欠かせない睡眠だが、不足すると実際にどのような影響があるのだろう。 フランスの睡眠病理学者と睡眠障害を専門とする精神科医が解説する。 世界最長記録は…… 11日と25分。これが、人間が一睡もせずに過ごした時間の最長記録だ。公式記録というわけではないが、米サンディエゴの高校生だったランディ・ガードナーが1964年に打ち立てたものだ。精神刺激薬の助けは借りていないという。当時の医療報告書には、後遺症はなかったと書かれている。 しかし、不眠状態は決して害のないものではない。睡眠は生命に関わる重大な機能である。私たちが睡眠に1日の3分の1を費やしているのは、けっして無意味なことではないのだ。 ずいぶんと苦労して、こうした記録を残した人たちもいる。1983年にラットを使った

    人はどれくらいまでなら、寝なくても死なないか? | 生命維持に不可欠な睡眠について解説する
  • 機械学習モデルを作成する - Training

    Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

    機械学習モデルを作成する - Training