データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 の商品レビュー

ディミトリマークス,ポールブラウン【著】,馬渕邦美【監修】,小林啓倫【訳】

2023/03/05

本書は数々のデータをいかにマネジメントして活かしていくかという話なのでこれは転職前に読むべきだった。ECサイトの話辺りは興味深かった。確かにTOPページはお店の顔。しかしデザインが変わらなければそれ程影響はないだろうと思っていたが、正確に分析すればかなりの違いがあるようだ。
あとは、何度も形を変えて出てきたクロス集計。他書でも見かけたしやはり分析の基本になるのだろう。だが、この領域の顧客はこうしたら良い、と分かってもその通りにならないのが現実。皆と同じ分析をしていたら勝てない。独創性が必要になるのだろう。

2019/07/01

統計学やデータ分析に関するビジネス書を集中的に読んだ中の1冊。

テクニカルな部分ではだいたい知ってることが出てくるんだけど、どういう点に目星をつけるか、どういう風に進めるか、というところがミソで、最近の（に限らず）マーケ本に通底する共通課題なわけですね。

「ビッグデータ」がキーワードになっている昨今だけど（もう賞味期限切れかな？）、そこから抽出される「セクシーなスモールデータ」こそが肝心だよ、という辺りが面白かった。

2019/06/12

著者が言うように「数字はいつも魅力的だった」というように、最近ビックデータがもてはやされているが、昔から、データや数字をどう分析、活用するかが問題で、その気づきを感じるには本書はわかりやすい。

2018/12/20

vol202．そのうちすべての分析業務が自動化する！？本当のマーケティング予算の測り方。
http://www.shirayu.com/letter/2013/000408.html

2018/11/23

データの分析に基づくマーケティングの手法の解説
非常に論理的で合理的に説明されている
必ずしもビッグデータではないが最新の手法が解説されていて面白い

2018/11/12

データを使ったマーケティングの考え方について解説した本。てっきりもっと汎用的な分析手法についての解説がされていると思っていたので、期待が外れた。自分が内容をよく確認せずに、タイトルだけで買ったのがいけないんだけど…。

2021/08/08

先日、デイヴィッド・オグルヴィ「ある広告人の告白」を読んだ。オグルヴィが創始した会社が、オグルヴィ・アンド・メイザー。そしてこの会社がクライアント企業との間で培ってきたマーケティング戦略立案時のデータ活用方法を整理し、マーケター的戦略立案手法とサイエンス的アプローチを融合させ、方法論として体系化している。

「『バランス・スコアカード―戦略経営への変革』では、戦略上の成功に関係する重要な要素を定義し、その間にある因果関係を評価するという方法が解説されている。特に企業のリーダーに対して、次の４つの重要領域に集中することをアドバイスしている。
・財務の視点：私たちは株主からどう見られているか？
・顧客の視点：私たちは顧客からどう見られているか？
・業務プロセスの視点：成功するためにはどの業務プロセスで優位に立たなければならないか？
・学習と成長の視点：変化と改善を行う能力をどうやって保ち続けるか？」
「消費者データの売買は、既に長い間行われてきているが、データの価値（そして値段）を決めるものは何だろうか。そこには『予測貢献度』『鮮度』『排他性』という３つの要素が考えられる。」
「分析チームに求められるスキル
　・ビジネスプラニング
　　　予算設定と配分
　　　ビジネスケース作成
　　　シナリオプラニング
　・オンラインメディア分析
　　　オンライン行動ターゲティング
　　　ソーシャルメディア分析
　　　オンラインメディア分析
　　　検索分析
　・計量経済学モデル
　　　キャンペーンパフォーマンス測定
　　　マーケティングミックス測定
　　　メディアミックスのモデル化
　・360度評価とレポーティング
　　　パフォーマンス報告
　　　ダッシュボード
　・ウェブ分析
　　　ウェブサイト報告
　　　テストと最適化
　・ターゲティング
　　　セグメント化　
　　　予測モデル
　・定量的リサーチ
　　　追跡調査
　　　オンラインリサーチ」
「アジャイルマーケティングを実現するには・・・・
　感度を高める：常に顧客に注意を向ける。何が価値をもたらすのか、決めるのは顧客だからだ。
　適応する：古い計画に固執しない。変化と不確実性を予期し、状況に応じた対応を行う。
　学ぶ：顧客が定めた価値をつくり出すことに集中し、無駄な行動を取り除く。
　素早く動く：行動を速くする。ただし焦らないように。
　フィードバックを繰り返す：今日行動し、明日修正する。テストし、観察し、学ぶというサイクルを繰り返すこと。」

2017/03/19

広告会社オグルヴィのマーケティング担当が書いた本。

オムツとビールのバスケット分析が嘘だったってことが一番の収穫。

web画面の見せ方を工夫すると、入会率が上がるよっていうことを言っている。（入会ボタンを、オレンジから緑にすると良いなど。オレンジは目立つけど、警告の意味があるからとのこと）こういったことを、統計的に分析し、提案し、実践し、改善するのがお仕事のよう。

A=(P*MC)/ROIで、ある広告を特定の人物に表示することに対して支払う金額がわかる。
Pは、広告を閲覧した人物が口座を開設する確率。
MCは、実際の顧客になる毎にもらえるマージン。
ROIは、企業が投資したことに対して得られる利益の割合。

広告予算の削減は、長期的にマイナスの影響をもたらす。

目標には、「測定方法」「ベンチマーク」「時間設定」が必要。この3つがそろわないと、目標は単に緩い方向性を示すものか、願望のようなものになる。

財務管理サービスのミント・ドットコムはおもしろい。「あなたの財務状況を教えてください。私たちはその改善に向けたお手伝いをします」財務諸表から何かを読み取るのは難しいので、専門家に見てもらったほうが効率的であれば、こういったサービスは有効。

OODAループ。人間が素早い、直感的に言える意思決定を下す際のステップで、戦闘機の設計経験もある、パイロットのボイドが発明したフレームワーク。
Observe（観察）
Orient（情勢判断）
Decide（意思決定）
Act（行動）

専門的な数学・統計学を学ぶとどれだけ分析の切り口が増えるのか、ぼくには見当がつかないなー。
結局、納得感あるものを出せる、顧客目線の方針を出せるかどうかだと思う。

2015/10/05

【Summary】
データ分析によって、企業の課題解決をしてきた著者の過去プロジェクトをベースとした内容。
既存の理論に沿った分析というよりも、この著者独自のフレームワークの紹介がされている。
高度な分析をする研究者的アプローチというより、単純で誰もが理解可能なフレームワークでシンプルに分析するコンサル的なアプローチが多い印象。
自分自身も今後データ分析のプロジェクトをする場合は、コンサルという立ち位置上、高度で複雑な分析をすることが目的ではなく、いかに早くそこそこ妥当な解を出し、クライアントを動かすかということが大事になりそうなので、その点では本書は参考になった。

2015/06/07

世界的な広告会社オグルヴィで「データ・サイエンティスト」として活躍してきた著者が、数々のクライアントとの仕事を通じて実践してきたデータ分析ノウハウを体系的にまとめた一冊。具体的事例に基づく実用書でありながら、次の時代を見据えたマーケティング／コミュニケーション戦略のあり方も提示していて興味深い。

どの顧客に対して、どんなメッセージを、どのようにして届けるのか、それにどの程度のコストをかけるのか等を検討し実行するために有用なフレームワークや定量的分析手法が数多く紹介されるが、その中で著者はICTの発展によって可能になったビッグデータの有用性を認めつつ、企業が普通に入手可能な「リトルデータ」であっても分析は十分可能であり、重要なのはデータから意味あるメッセージを引き出し、それを誰にでもわかる形で提示することだと主張する。

さらに著者は、近未来の消費者が個人情報をより主体的にデジタル世界の中で開示することで、企業がそれを的確に分析し、真に価値ある広告のみが表示される「価値交換」社会の進展を予測する。サイエンスとアート両面からアプローチに長けた著者ならではの語り口には、単なる分析ノウハウ本にはない奥深さを感じることができる。