仮説は持っても、戦略は規定しない。NETFLIX流マーケティングと日本市場の戦略（前編） - AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
世界50カ国、6500万人ものユーザーを抱える世界最大の動画配信サービス事業者であるNETFLIXが今年、日本に上陸。9月2日からサービスをスタートさせる。世界で急成長を遂げてきた同社のマーケティング戦略には、独自の文化があった。 （＊本記事は9月1日発売、月刊『宣伝会議』10月号の巻頭特集「激変するメディア環境とテレビの未来」内の企画で、境治氏が聞き手となって行われたNETFLIX 副社長 執行役員の大崎 貴之氏のインタビュー記事の一部を抜粋して先出し、公開したものです） 写真左から境治氏と大崎貴之氏。 顧客の声を基に、日々改善 境：9月2日から日本でもサービスが開始になりますが、サービスインする時のラインナップはどうなっているのでしょうか。 大崎：NETFLIXではサービス開始前も後も配信するコンテンツの全ラインナップを公開することはないんです。ただ日本はハリウッド映画が大きなシェアを
ビッグデータから「仮説」を掘り出す方法：日経ビジネスオンライン
前々回、前回と、2014 FIFA サッカーW杯の“ビッグデータ時代”らしさをテーマに書きました。日本が決勝トーナメントに進み、あわよくばベスト4にでも勝ち残っていれば、今回もサッカーの話題となったかもしれません。しかし平均的日本人より相当サッカー好きと思われる私でも、週に1、2度ダイジェストを見て『ドイツのゴールキーパー、ノイヤー すげーっ！』『コスタリカGKのナバスも同じ位すごい！』と血が騒ぐ程度で、世間はすっかり落ち着いてしまったかに見えます。 そこでサッカー関係の落穂拾い的記事は適宜、Facebookページ「リアルタイムCRM」（2010年に開設したメタデータ社のページ）に掲載するとして、今回のこの前文を最後に、通常連載に戻りたいと思います。 ・サッカー関係の落穂拾い的記事 「ツイッター社自身によるハッシュタグ #ワールドカップ のまとめページ」 「応援するチームの国旗を選んで選手
仮説は最初に立てるな！：日経ビジネスオンライン
意外に知られていないことだが、データ分析には定石が存在する。 なぜ知られていないのだろう？ 大学で教えられる統計学やデータマイニングそれ自体の知識と、「実データに対してどう解析すべきかという方針を立てる」スキルはまったく別次元のものだから、というのが私なりの解釈だ。 専門家の指導の下、現実的なシチュエーションに基づく実データを扱った経験が豊富にあれば、こうしたデータ分析のスキルは自然と身につく。私自身、データ分析という仕事に携わりはじめてから10年以上経つが、スキルの大半はこの間に得た恩師の指導と、共同研究者やクライアントの与えてくれたデータとディスカッションによって支えられている。この10年間、毎月のようにありとあらゆる課題に関する、ありとあらゆる形のデータを与えていただけたことは、若い統計家にとって望外の幸運であった。 それでは、データ分析のスキルを身につけたい人は、このような経験をひ
仮説を立てること、気づくこと - makitani.com
仮説を立てるということ。あるいは気づくということ。状況から仮説を立てて結果を分析することは結構あっても、ある程度の結果から仮説を見つけて改めて状況を分析し直すというフローは案外むずかしいんじゃないかなと思います。 漫然とTwitterのタイムラインを眺めて、興味深い法則に気がついた。 それは、500人以上フォロワーのいるユーザーの大半は、「フォロワー数 ／ 被リスト数」がおよそ10という値になる。ということだ。 fladdict – Twitterのフォロワーに関する10:1の法則、メモ この法則の「10:1」が正しいのかはさておき、Twitterの「フォロワー数」と「被リスト数」の割合に法則性があるのではないかと気がつくところがうらやましくもあります。細かいことを言えば、「被リスト数」はユニークではないので（同じ人から複数のリストに入れられることもある）、「フォロワー数＜被リスト数」にな
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