『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ECサイトにおける顧客マネジメントの概要と顧客ランクの分類 ― ECサイト顧客マネジメント戦略第1回
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24歳でスタンフォードの博士号を取得した天才が裸一貫から世界最高の会社を作るまで（田村 耕太郎） | 現代ビジネス | 講談社（1/4）
歯に衣着せず「国際機関など存在しない」とバッサリ 7年来の畏友で、「天才政治学者」の呼び声が高いイアン・ブレマーの講演を聞きに行った。場所は東京・麹町にある「グロービス」東京校だ。 イアンは今や、売れっ子の国際政治学者として注目されていると同時に、世界で最も信頼されている政治リスク分析会社「ユーラシア・グループ」を率いることでも有名だ。巨額の資金を動かすヘッジファンドから各国政府まで、彼のグローバルな政治リスク分析を求める顧客は後を絶たない。日本政府も、彼の話に真摯に耳を傾けている。 彼の造語である「G0(ジー・ゼロ)」は、近年の国際政治の状況を巧みに表現した言葉として、世界中で広く引用、使用されている。G7やG20のように、国際秩序を決めるための舞台はあるけれども、そこで責任を持って世界秩序を決めようとする(決められる)国は、実は皆無だというのだ。 アメリカはかつてのようなグローバルな影
無料で始める、企業向けTwitter分析術 - Real Analytics （リアルアナリティクス）
752万人。ネッテレイティングス発表の2010年3月のTwitterユーザー数です*1。利用者の増加もあり、企業でのTwitter活用事例も増えてきました。しかし分析手法に関してはそれほど語られていません。 自社あるいは競合商品がどのように言及されているのか？ Twitter経由のサイトへの流入数とコンバージョン数は？ 自アカウントはどのように評価すればよいか？ Twitterから情報をどのように取得して無料で分析するか？これが、本記事の内容です。 Twitterはユーザーの素直な声が溢れている情報の宝庫です。例え自社アカウントを持っていなくても、自分達のサービスや業界に関する、幅広い意見が存在します。これをマーケティングに使わない手はありません。 長文ですのでお時間がある時にどうぞ。 目次 1.Twitterの情報取得 1.1つぶやき情報 1.2アカウント情報 1.3アクセス解析情報 2
1972年『成長の限界』の予言通りに人類は2030年の臨界点に向かっている
1972年『成長の限界』の予言通りに人類は2030年の臨界点に向かっている2012.04.10 12:0016,630 satomi ずーっと気になってはいたのだけれど、やっぱりそうでしたか... ｢地球の限りある資源で人類が限りなく成長していったら、どうなる？｣―それをコンピュータ・モデルでシミューレートし、全世界に衝撃を与えた問題の書『成長の限界（Limits to Growth）』が出たのは1972年のことです。 あれから40年。驚くべきことに、ほぼこの予言通りのことが現実に起こっています。 『成長の限界』は国際シンクタンク｢ローマ・クラブ｣の委嘱で、マサチューセッツ工科大学（MIT）のドネラ・H.・メドウズ（Donella H. Meadows）、デニス・L.・メドウズ（Dennis L. Meadows）、ヨルゲン・ランダース（Jørgen Randers）、ウィリアム・W.・ベ
素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
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