「プロスペクト理論」とは？ものすごくザックリ説明すると、人間がどういう理屈で意思決定を下すかを示した理論です。行動経済学における代表的な成果と言われています。 人間は論理的に整合性の取れた意思決定を下すと思われがちですが、ごく稀に…いや結構な頻度で、非論理的で辻褄の合わない意思決定を下します。 私たちマーケターやデータサイエンティストは、数字で説明できない人間の行動を「ありえない」と一刀両断しがちですが、プロスペクト理論で考えれば論理的に説明できるようになります。 人間を理解するには、行動経済学を理解する必要がある…というのが2019年の私なりの結論です。 プロスペクト理論を支える特徴は「確実性効果」と「損失回避」です。この２つの特徴をまとめてプロスペクト理論とも呼ばれていますので、まずはこれらを説明しましょう。 ■確率に対する人の反応が線形でない「確実性効果」 行動経済学を代表する学者で

このnoteでは「データ・ドリブン・マーケティング」という言葉や概念に、文句ブー垂れています。2018年秋ぐらいからずっとモヤモヤ考えていて、スッキリしたくて具現化しました。 新年１発目が、こんなnoteで申し訳ないです。どーしても言いたかった。怒らないで下さい。 ちなみにこのnoteに書いた内容は、18年12月12日に勉強会コミュニティ「コネクトドット」で行われた「データ・ドリブン・マーケティングを実現するまでの罠」や、18年12月19日にZOZO Technologiesで行われた勉強会の内容と一部重複します。 ちなみに以下はZOZOでの勉強会の一コマ。シャレオツな会議室。フジ系列SMALL3でZOZO前澤社長が座っていたのも、この会議室でしたね。そろそろツイッタラー100人に100万円当選のDMが届いているのでしょうか。 ZOZOのみんな良い人だった。今度、ご飯いっしょに行きたいです

今回のnoteは、マーケティングの現場で新規顧客獲得が（当初思っていたよりも）上手くいかない理由と、その対処法である「人間を見に行く方法」について説明します。 今回の話も僕が勤めるデコムで実践済で、かつ色んなマーケターさん（元PG系が多い気も）が「それは当たり前の話でしょ？」という顔をされます。 なんだか、新規顧客の定義が変ではないか？「新規顧客の獲得」は多くの企業にとって重要なテーマです。マーケティング計画やプロモーション戦略でも、重視しているマーケターは多いはず。 もっとも最近では、佐藤尚之さんや本間充さんが既存顧客の重視を訴えておられる印象を持っているので、必ずしもそうじゃないよね…というツッコミがあるのは理解しています。一方で、新規顧客を獲得するためのインサイトや、新規顧客が自社製品を使って解決したい（とマーケターが想定している）困り事は、実際のところ、これまでの「既存顧客」に基づ

本ノートは、深津さんのtweetを目にしたことをキッカケに、「全文公開って面白そうだ！」と共感して、2017年に刊行された「グラフをつくる前に読む本」の一部を無償公開しています。 グラフをつくる前に読む本とは、こんな本です。（amazonより内容紹介を抜粋します） 「このグラフどう見ればいいの?」 「このグラフ何かが間違ってる気がする…」 いままで雰囲気でグラフを作成してきたあなたは、こんな場面に出会ったことはないでしょうか。それもそのはず、エクセルやパワーポイントでなんとなく操作すれば簡単にグラフは作成できてしまいます。本書では、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、ヒートマップ、散布図などの主要なグラフの見せ方を歴史から丁寧に解説します。グラフの発明者たちは、どんなことを考えてデータをグラフにしたのでしょうか? 学校では教えてくれなかった正しいグラフの選択、わかりやすいグ

数ヶ月ほど前、東京都内某所で開催された飲み会での出来事です。 横に座ったオッサンに職業を問われたので「データサイエンスを少し」と答えたら、大げさに「凄いねぇ！」と返され、羨ましそうに言われました。 「データサイエンティストなら、色んなデータ集めて、タピオカの次に何が流行るか分かるでしょ！　いーねぇ、楽できて！　稼ぎ放題だ！」 冗談で言ったつもりかもしれません。それでも、オッサンの頭皮に、桃屋のラー油を染み込ませてやろうかと思うほどのイラつきを覚えました。辛そうで辛くないけど少し辛いらしいし。 「ハッハッハッ、冗談が過ぎます。データに幻想を持ち過ぎですよ！」 なんて言い返せれば良かったのですが、まだまだ人間ができていませんね。押し黙ってしまいました。そして睨んでしまった。 それにしても、なぜこんな発言が出るのでしょうか。オッサンはそれなりのキャリアを持つ人で、日経新聞も読み、社会情勢には詳し

12日の午前中、いきなりtwitterのタイムラインに「統計所得」なるワードが登場したので何事かと思ったら、西日本新聞が以下のような記事を配信したことがキッカケのようです。 要は、調査対象となる事業所群を新たな手法で入れ替えたから、統計上の所得が実態よりも高めに出ていることが問題だと指摘をした記事のようです。 そして実態と乖離している可能性がある数字で景気判断していいのか、という提起をしています。 反アベノミクス派は、この記事に狂喜乱舞。「もはや公的データすら信用できない」という言葉が飛び交っています。 が、はっきり言って、信用できないのはデータが読めない西日本新聞です。コイツ何言ってんだ？と思いました。 問題点を整理してみましょう。 結局、何が問題なのか？記事を読んでも何を訴えたいのかよく分からなくて、読解力の無い私はきっとAIに代替される存在なのだと感じました。何度か読んで、 毎月勤労

このノートは、2018年９月に刊行された『データサイエンス「超」入門 嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい』の第６章「人手不足なのにどうして給料は増えないのか」を【無償】で全文公開しています。 編集者曰く、 「在庫から考えて、紙ベースであと1000冊売れたら増刷です」という声を頂いたんで、ぜひぜひ手に取ってみて下さい。この無料公開を通じて、今まで本書の存在を知らなかった人に広まれば良いな、と思っております。 第６章の要点３つ・日本の失業率はOECD国際比較でも低く、人手が足りないように見える ・しかし、人手不足を表す指標として用いられる「有効求人倍率」は有効求職者数が急激に落ち込むなど動きが変で、ちょっと疑ってかかるべき ・今まで10人でやる作業を８人で対応していた仕組みに限界が来たので、経営者もやむなく人数を増やしているだけ、という仮説が考えられる。売上が増えるわけでは無いの