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、
米国500社の財務諸表ビッグデータ分析で見えた7つの事実 - データで見る世界
最近よくビジネスニュースというか経済ニュースを見ていて思うんですが、注意しないと各企業についてバイアスがかかるリスクがあるなぁと。メディアが悪いと言えばなんとなく悪い感じがしてきますし、賢い人がすごいと言えばなんだかすごい気がしてきます。具体的には、Amazonの戦略がすごい！とか、Appleは税金を納めてなくてひどい！とか、そういうニュースを真に受けてしまっている自分に気がつきます。これはよくないですね。事実ではなく、他人の意見に支配されています。 ではどうすればいいのでしょう？メディアを遮断すればいいのでしょうか。それとも、他人の意見を全て否定すればいいのでしょうか。 バイアスを取り除く方法はただ一つ。データ分析です。データは嘘をつきません。賢そうな人の意見を鵜呑みにするのではなく、自分で生のデータを分析すれば、事実にたどり着けます。 企業について知るためには、財務諸表をひも解くのが一
初心者のためのfxテクニカル分析の基礎｜代表的な７つの指標を覚えよう｜Trade36：トレード36（投資の学校プレミアム監修）
テクニカル分析とは、取引でより利益を出しやすくするために、「過去の値動きパターンから将来の値動きを予想する」分析方法です。株やＦＸをやる人であれば、必ず活用するときがやってきます。しかし、テクニカル指標にはたくさんの種類があり、すべて覚えて使いこなすことなんて到底無理だと思っている方もいるかもしれませんね。 もちろん、投資初心者がすべてのテクニカル指標を使いこなすことは難しいですが、基本的な指標だけでも活用ができれば、取引が格段にしやすくなります。この記事では、テクニカル分析の中でも代表的な７つの指標について使用方法や使用時のポイントについて解説していきます。 テクニカル分析の基礎 テクニカル分析で出来るようになることは、使用するテクニカル指標によっていろいろありますが、基本的に大きく分けるとたった２つです。 １．相場の方向性が分かる ２．売買のタイミングを計れる 相場の方向性が分かる ま
【３時間で学ぶ！ �スモールサクセス型�『カスタマージャーニー分析』】 slideshare公開用
昨年７月に講演した「Digital Marketing Week 2015」のエキスパート講座【３時間で学ぶ！ �スモールサクセス型�『カスタマージャーニー分析』】 から半年たったので、エッセンスのみの抜粋版をアップしてみました。 実際の講義では壇上でかなりマニアックにPowerPivotを駆使しての分析実演をしたのですが、この資料はその前半の講義部分の一部になります。ご意見など頂ければと思います。Read less
【連載第1回】ほとんどの分析はなぜ不毛に終わるのか、失敗の原因を見つめることから始めよう - 日経BigData
ヤフーのビッグデータ戦略を担当する安宅和人チーフストラテジーオフィサーは20年以上分析に関わってきた。ほとんどの分析が同じような理由のために失敗を繰り返しているという。 私はこれまで20年以上にわたり、様々な分析とともに生きてきた。その経験の中から言えることが1つある。それは、この世の中で日々生み出されている分析の大部分が、意味のある意思決定や変化を何も生み出さないということだ。世の中で生み出される分析のほとんどが、結果の視点から見るとダメ分析なのだ。 私自身が仕事を始めたころに行った分析も今振り返ればそうだったし、これまで接してきた事業分析やビッグデータ分析の多くもそうだった。 そこに費やされている労力、才能、コストを考えれば、あまりにも残念なことだ。この連載は失敗の原因を見つめることから始めたい。 では、ほとんどの分析はなぜダメ分析なのか？ 原因は大きく5つある。 （原因１）「何のため
「分析」を「ビジネス貢献」に繋げるために、筆者が行っている3つの効率化手法 - Real Analytics （リアルアナリティクス）
分析していますか？分析がビジネス貢献出来る度合いは、施策提案までのスピードと精度にあると筆者は考えています。そこで、筆者が行っている効率化の手法を紹介いたします。分析手法に依存するものではないので、どのような分析手法を使っていても、何かしらの参考になるのではと思っております。 【3つの手法】 1.過去の経験から、自分なりの分析の「勘どころ」を用意し、そこから攻める 2.分析を行いながら次の分析と施策を考える 3.施策の実現性とインパクトから、分析を効率化する 1.過去の経験から、自分なりの分析の「勘どころ」を用意し、そこから攻める Image from Flickr サイトの分析を依頼されたり、何かしらの気づきを発見してほしいと言われたり時には、まずは見るべきポイントというのを自分なりに作っておくと良いでしょう。例えば「今までの経験から、ここを見るとサイトの課題を発見しやすい」といったレポ
サブスクリプションなビジネスにおける成長と停滞を見極める方法としての移動平均 – マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab.
※この記事は2014年1月に公開された「月で傾向が違っても大丈夫!移動平均法で季節変動か成長か見極める」のリライトです。 サブスクリプションのビジネスモデルを採択した事業の場合、売上を伸ばすためのKPIは契約者（社）数になるはずです。契約シャ数＊利用金額＝売上になるからですね。 ただし、この利用金額というのが曲者です。料金が2段階で変化する、或いは様々なオプションを付与する料金体系だと、1社（人）あたりの利用金額が微妙に異なります。 そこで売上／契約者シャ数＝平均単価を算出して、契約者シャ数＊（利用金額≒平均単価）＝売上と置き換えている会社が多いかと思います。しかし、この平均単価はダミーとして無理やり作っている数字なのであまり信頼できません。 結果、自然と契約者（社）数と売上に目が行くと思うのですが、季節によってジグザグしていて、事業が伸びているのか、季節要因による変動なのかが分かり辛くな
PDCAをシンプルに考えるアクセス解析の新手法! 成果を上げる「仮説・検証型データ分析」ノウハウ全公開 | イベント・セミナー
施策の結果をシンプルに見られる広告効果測定ツール「WebAntenna（ウェブアンテナ）」の提供でも知られているビービットだが、冒頭に紹介したような大きな改善を実現した背景には、どのようなデータ活用があったのだろうか。この日、登壇した橋本氏は、具体例を交えながら細部にわたってノウハウを明かした。 最初のテーマは、Web担当者にとっての「正しいアクセス解析の考え方」だ。とにかく大量のデータを集めて分析し、統計処理を行い、改善の指針となるような宝を発見する……。ビッグデータ時代のアクセス解析について、このような理想像を描いているWeb担当者は多いかもしれない。 ところが、このような取り組みは無駄にリソースを費やす結果となり、「ほとんどの企業は宝を見つけられない」と橋本氏は指摘する。理由は簡単で、ビッグデータの解析には高度なスキルが必要であり、成果を出すには専門の解析チームの編成が不可欠だからだ
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