Netflixがカスタマーを誰よりも理解するためのデータ分析プロセス、コンシューマー・サイエンスの紹介 - Qiita
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、
あまりにも多くのスタートアップがデータ分析するときに犯す４つの失敗パターン - Qiita
ホテルを直前に予約する時に人気のあるHotel Tonightというサービスを提供しているスタートアップがこちらシリコンバレーにあります。そこでデータ分析のチームを率いているAmanda Richardsonが、スタートアップがデータを使うときによく犯す間違いをこちらの"The Four Cringe-Worthy Mistakes Too Many Startups Make with Data"という記事の中で4つにまとめていますが、今日はそちらを紹介したいと思います。これらはもちろんスタートアップに限らず、どのようなサイズの会社でも、とくに新しいデータ分析のプロジェクトを始める時によく見られる失敗パターンだと思いますが、こちらの記事では間違いだけでなく、逆にこうすればいいという提案も最後にわかりやすくまとめられているので、是非参考にしてみて下さい。 それでは、以下抜粋です。 間違い１
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
