データ分析の成否が事業の成否に直結するような会社を選べよ まず戦うフィ..
データ分析の成否が事業の成否に直結するような会社を選べよまず戦うフィールドが間違ってる。 予測モデルの精度改善がそのまま売上の改善につながるような業態の会社を選ぶんだよ。 そうすれば元増田みたいに冷遇はされない。 例えばGoogle. Googleでは売上の90%が広告収入から上がっている。 ここで言う広告とは、GoogleやらYoutubeやらに訪れたユーザーのデータを詳しく分析した上でもっともコンバージョンレートが高くなりそうな広告を予測して表示するタイプの広告だ。 「誰にどんな広告を表示したらもっともコンバージョンレートが上がるか」というのは、当然データ分析や機械学習の範疇だ。 想像してみてほしい 1. 毎日GoogleとかYoutubeとかに何億人だかのユーザーが訪れる。 2. 世界トップクラスのデータサイエンティスト達が作り上げた、Googleのコンバージョンレート予測モデルはも
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
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
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【特集】ゲームは狙ってヒットをさせられる？…三者マーケティング対談「ゲームアプリのマーケティングって何？」（前編） | gamebiz
【特集】ゲームは狙ってヒットをさせられる？…三者マーケティング対談「ゲームアプリのマーケティングって何？」（前編） マーケティングと聞いて、思い浮かべるものは何だろうか。広告やユーザー・クライアントとのコミュニケーション、サービス設計そのものなど、人によってそれぞれイメージは異なるだろう。 昨今の世の中はサービスやモノにあふれており、マーケティングの重要性は高まってきている。スマートフォンゲーム市場においても同様だと言えよう。 では、「マーケティング」とは何か。何をもって良いマーケティングと言えるのか。本稿では、書籍「いちばんやさしいアプリマーケティングの教本」の12月22日刊行を記念して、ブシロードの森下氏、Colorful Paletteの近藤氏、スパイダープラスの三浦氏の三者対談が実現。 現在の立ち位置はそれぞれ違えども、ゲームアプリのマーケティングに従事してきた三人に、マーケティン
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
GA４を正しく知りたい！【Vol.4】 移管したら何が変わる？ BigQuery連携について知っておこう | “生活者データ・ドリブン”マーケティング通信
2022.07.14 GA４を正しく知りたい！【Vol.4】 移管したら何が変わる？ BigQuery連携について知っておこう #可視化 #ダッシュボード #マーケティング指標 アクセス解析ツールとしておなじみのGoogleアナリティクス(以下、GA)。現在多くの企業で使用しているユニバーサルアナリティクス（以下、UA）が2023年6月末を以ってデータ計測終了、以降でサービス終了予定であることが発表されました。それに伴い、GAを利用している企業は今後、Googleアナリティクス4（以下、GA4）に移管していく必要があります。 前回は、GA4の機能やその特徴ついてご紹介しました。 今回は第四弾として、GA4の特徴的な機能の一つであるBigQueryとの連携機能について解説します。 BigQueryとは？ BigQueryは、GoogleCloudが提供するソリューションの1つであり、役割とし
データ分析のマネジメント論２：アナリスト育成への向き合い方｜Jun Ernesto Okumura
前記事では、データ分析組織の役割や成長フェーズについて概観しました。この記事では、実際にマネジメントとしてどのようにアナリストメンバーに向き合っていくかを考えていきます。前提として、ある程度段階が進んだ（前記事との対応でいうと、効率化がある程度進んだ後半のフェーズの）分析組織を想定します。 Disclaimer ● 所属組織における評価や採用基準についての言及ではありません。 ● toCのモバイルサービス（ゲーム、タクシー配車、オンラインデーティング）での著者の経験をもとにまとめています。なるべく一般化できることを意識したつもりですが、当てはまらないドメインや組織もあると思います。 ● ある程度成熟した分析組織の話になります。データ基盤が運用されていて、KPIのモニタリングやアドホック分析が周っているフェーズの組織を念頭に置いています。 ● データサイエンティストや機械学習エンジニアについ
グロースを実施する時にやることのメモ｜樫田光 | Hikaru Kashida
ダメだ、noteで記事を書き始めたが1500文字くらい書いてお蔵入りになった。対策に仕立てないとPublishしたくないという謎の病だが、大作に仕上げる気力がない。 これは深刻だ。Shortな記事でも公開していけるような仕組みと心構えを考えないと... — 樫田光 | Hikaru Kashida (@hik0107) May 6, 2020 そのため、この記事はライトに書いてみる。 きっと、間違いや浅い知見もたくさんあるだろうが、知るかそんなこと。 だいたいいつも前置きで疲れるので、前置きなしで。 1 / LTVを見る顧客が将来的にサービスにもたらしてくれる収益の総和 顧客獲得のコスト（CAC：Customer Acquisition Cost）という投資に対して、きちんと回収できているか= Profitableかどうか の判断のために使う。 LTV ＞ CACの関係になっていることを「
事業の成長構造を理解してレバーを明確にする｜yoshihiko_tochinai
注）この記事は”10Xに入社して見えてきたPMFの実現方法”のパート3となります。パート１から読まれることをオススメします。 サマリー事業を継続的に成長させるためには、その成長構造を理解して適切なレバーを引くことが重要である。10XではStailerのFlywheelを定め、全ての機能・非機能の開発をこの構成要素となるレバーに紐づかせている。今回はSelectionの具体例を紹介し、どのように組織の中で取り組んでいるのかを説明する。 事業成長の鍵となるFlywheel10Xの話をする中で、少しだけAmazonの話をさせてもらいたい。 Amazonでは成長のレバーとして、Input MetricsとOutput Metricsを明確にわけていて（例えそれが小売であろうと、Prime Videoであろうと、Alexaであろうと）、事業部は明確にそのInput Metricsにフォーカスする。
データ分析のマネジメント論１：データ分析組織とは何か｜Jun Ernesto Okumura
この記事について以前、個人のデータキャリアを振り返る記事を投稿しました。この記事ではN=1のエピソードを書くことでアナリストキャリアの解像度を多少でも上げることを目的としていましたが、その後マネジメントを続けていく中で、また社外のアナリストの方々と話す中で、データアナリストの評価や育成について考える時間が増えました。 そもそも、データアナリストの評価基準はまだ様々な議論があり定まっていないような気がします。データ分析は「データを使って意思決定をサポートすること」という方向性は納得されていても、何を持ってその状態が達成できているかが言語化されていないために、組織としてあるべき姿やメンバーの動き方が定義されていない、という背景があるかもしれません。 加えて、意思決定の価値を定量化することは難しいです。チームの分析活動をROIで表現しづらかったり、それとなく成果を出していて周りからの信頼も厚けれ
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
「メルカリの"やばい"データマーケティング」 レポート #b_academy｜ほったりょうと｜note
Guest Speaker 株式会社メルカリ US mercari Business Intelligence team Manager 野中 翔 さん Chairman オイシックス・ラ・大地株式会社 CMT 西井 敏恭 さん プレビュー 「後発ながら国内No1、世界でも有数のフリマアプリに成長し、 取引高1,444億円※に達し、なお躍進を続ける「メルカリ」。 メディアでは華々しい成功が取り上げられますが、その実現の過程には、徹底的にユーザー目線に立ったUI/UXやテクノロジーの開発、そして先行する競合に打ち勝ち、ユーザーを獲得し、アクティブ利用させるため日々データと向き合い続けるグロースハックがありました。 当セッションでは、メルカリの日米両国での成長を牽引するデータサイエンティストの野中氏を迎え、同氏が携わるユーザー数拡大、各種KPI改善、CRM構築を振り返り、メルカリを業界No1に
メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り｜樫田光 | Hikaru Kashida
こんにちは。 データアナリスト 兼 チームのマネージャ としてメルカリという会社に4年ほど勤めていたのですが、色々やった気はするが、思い返してみると結局の所何をしたんだっけ？という気持ちに突然なりました。僕は忘れっぽいので、今後もこういう瞬間は何度も訪れそうな気がしています。 ということで、この4月から新しいことを始めるこのモーメントに自分が何をしたのかをちゃんと書き残しておくことにしました。 自分自身の記憶のアーカイブの役割とともに、誰かの参考になれば望外の喜びです。 大体2016−2019年くらいの話です（今のメルカリのデータ分析チームはもっと進化していますのであしからず。） LTVの概念を導入した2022年現在となってみると非常に不可解ではあるが、私がメルカリに入社した2016年頃には、社内では「LTVを見る」という概念はなかった。 ゆえに、投資がリクープ（回収）できているかどうかを
【セミナーレポート】gloops山本氏がソーシャルゲームにおける大規模データの分析手法と活用手法を紹介…要諦はわかりやすく表現し改善に活かすこと | gamebiz
gloopsは、6月11日、企業のデータ分析、マーケティング担当者を対象としたビッグデータ分析・活用セミナー「2億PV/日を支えるgloopsのビッグデータ分析」を東京都内のgloops本社で開催した。 gloopsでは累計40タイトルのソーシャルゲームを配信しており、延べ登録者数は3000万人を超えている。今回のセミナーでは、3000万人のユーザーから発生する膨大なデータを効率よく処理・分析し、ソーシャルゲームの運営に活用しているのかが具体的な事例を交えて紹介された。本稿では、そのセミナーの模様をお伝えしておこう。昨年この時期に実施したgloopsのデータマイニングアナリストの伊藤氏のインタビュー記事も合わせて読まれると面白いかと思う（関連記事）。 ■データマイニンググループのミッション 今回、講師としてソーシャルゲーム事業本部システム統括部データマイニンググループのアナリスト山本真吾
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