マメ研インタビューシリーズ第1回～産業技術総合研究所 油井誠研究員：マーケターもクエリ言語をやりましょう！～ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
マーケティングメトリックス研究所ではデータ分析に関わる研究者や実務家の方々をお招きしインタビューシリーズにも取り組む運びとなりました。 当サイトにお越し下さる読者の皆様のデータ活用に少しでもお役に立てれば幸いです。記念すべき第1回目は産業技術の幅広い分野の研究を行う国内最大級の公的研究機関である産業技術総合研究所の油井誠研究員をお迎えしてビッグデータを扱う基盤技術や機械学習についてお話を伺います。 2003年芝浦工業大学工学部卒業。奈良先端科学技術大学院大学博士前期・後期課程をそれぞれ短縮修了し2009年3月博士（工学）を取得。2003年7月IPA未踏ユース、スーパークリエータ認定。2009年日本学術振興会特別研究員 (PD 工学)、早稲田大学IT研究機構客員研究員（兼任）。2010年4月より独立行政法人産業技術総合研究所 情報技術研究部門サービスウェア研究グループ研究員、現在に至る。 [
「TCPA」 ～間接効果を含んだ新指標 - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
ネット広告の効果指標として、獲得効率を評価するCPAは広く利用されています。 1件の獲得に対して費用がいくらかかったのかを表す、わかりやすい指標です。 しかし、CPAだけを重視して広告キャンペーンのPDCAを回していると、 直接的な獲得以外の効果も期待される認知系の広告（バナー広告やリスティング広告のビッグワードなど）は、 どうしても評価が悪くなり停止対象になってしまいます。 認知系の広告も一定の効果があると、何となくはみなさん感じていると思うのですが、 CPAの様な表面的・直接的な指標では、どうしても過小評価されてしまっています。 その解決策として「間接効果指標」が期待されましたが、 評価方法が確立されていなかったり分析が複雑になるため、概念のみで実用には至っていませんでした。 そこで今回、直接効果に間接効果を包含した一元的な 広告効果指標「TCPA（Total Cost Per Act
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
