炎上マーケティングしたときに起こること｜小野ほりでい
Go Toでちょっと高い旅館に泊まったら、大失敗。出てきた夕食がこれ。さらに天麩羅とごはん、お吸い物。多すぎて到底食べきれない。シニア層がメインターゲットのはずなので、つまり廃棄前提（としか思えないし、実際にかなりの廃棄が出ているはず）。不味くはないけど、体験価値としては…… pic.twitter.com/hw3xsCQTfM — よりかね けいいち@子どもに伝えたいIT／メディアリテラシー（noteサークル） (@k_yorikane) August 10, 2020 先日、「旅館で出てきた料理が多すぎる」という苦言風のtweetが拡散し、結果的に宣伝効果があったこと、そして発信者のプロフィールに「田端大学」というキーワードがあったことから「炎上マーケティングではないか」と話題になりました。 この田端信太郎という方を調べてみると、以前にも「コロナ禍で同業者が倒産すれば競合が減るのだから
SNSマッチョ達による夜会 by 漫画家・うえはらけいた
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GAFAのなかで、Appleだけが「意味」の世界で闘っている グローバル競争で生き残るのに必要な、たったひとつの考え方
日本車のほとんどは「役に立つけど意味がない」 山口周氏：問題を分析的に、ロジカルに解いていくっていうことの価値が、どんどん減っていくだろうなということを考えるためのフレームがあります。 世の中で売れているモノっていうには必ず、「役に立つ」っていうベネフィットか、「意味がある」っていうベネフィット、どちらかがあります。「役にも立たないし意味もない」っていう商品は、世の中に存在できません。 これマーケティングの専門用語でちょっと難しく言うと機能的便益、functional benefitと言います。一方で「意味がある」っていうのは、マーケティングの用語で言うと情緒的な便益とか自己実現的便益、personal benefitとか言います。僕は「役に立つから買ってる」「僕にとって意味があるから買ってる」と、そういう言い方のほうが平たくていいんじゃないかなと思いますが。 自動車産業を当てはめてみると
ユーザファーストの嘘
ユーザファーストと聞いて、何を思い浮かべるだろうか？よく、ユーザの声をしっかり聞いていないからユーザファーストではないとか、顧客第一ではない、なんて話を聞くけど、それは全くのナンセンスだ。 ユーザは自分のほしいモノはわかっていないし、無責任まず大前提として、ユーザは自分がほしいものは分かっていない。いくらグループインタビューを重ねても、そこからipodは生まれなかっただろうし、Appleもユーザヒアリングはしないことで有名だ。それから、ユーザに「このボタンの位置についてどう思いますか？」と問われれば、「そうですね、もっと右にあったほうがいいと思います」と、意見を言わないと！いう善意から、責任も伴わない思いつきの意見をどんどんいう。だから、ユーザに「どう思うか」と聞くのは愚の骨頂だ。 長期的視点と短期的視点それから、ユーザファーストという時に、それはユーザにとって短期的にいいものか、長期的に
SimilarWebはPV数調査に使うツールではない - web > SEO
11/6 0:25 追記 読者の方からデータの誤りがあることをご指摘頂き、記事のデータに明らかな誤りがありましたので追記・修正いたします。 ABC協会さま発行の「Web指標一覧 2018年4-6月」のデータは3ヶ月の合計値として扱っておりましたが実際には3ヶ月の平均値のデータでした。そのため図表及び一部の記述を変更しております。 本記事は11/5の10:50に公開いたしましたが、23:00に匿名の方からご指摘をいただき、11/6の0:25に修正版を公開をいたしました。修正前の状態は証拠として画像として保存しております。 この修正によって記事で記載しております内容・意見に変更はありませんが、誤ったデータが公開される危険性を扱った記事で誤ったデータを紹介する問題ある行為を行ってしまいました。11/5に記事をお読みくださった方に謝罪いたしますとともに、今後の記事等では同様の誤りをしないよう反省い
データを一箇所に集めることでデータ活用の民主化が進んだ話 - once upon a time,
先日、この記事を読んで分析のハードルを下げること大事だよね、というのを思い出したのでつらつらと書いてみようと思います。 qiita.com 内容としては正直タイトル詐欺で、SlackからRDSにクエリ発行できるようにして、各種権限を持っているエンジニアでなくても分析できるようになったよ、という話です。 ここでいう「データ活用の民主化」というのはかっこ良く言ってみたかっただけで、「データ分析を生業にしている人以外もデータを活用してビジネスを進められるようになる」というくらいのニュアンスだと思って下さい。 「データ分析」というとアナリストの人がやること、みたいな職務が分かれている環境もあるとは思いますが、そうではない会社（前職）の一例です。 データ活用が広まった流れ 数秒〜数十秒で対話的にクエリが返ってくると、トライアンドエラーが100倍くらいできる 今まで実行計画を気にして避けていたことにガ
Terraform + fluentd + Docker + Puree で小さく始めるモバイル行動ログ収集基盤構築 | PSYENCE:MEDIA
Terraform + fluentd + Docker + Puree で小さく始めるモバイル行動ログ収集基盤構築 河合 航平 2015.07.07 1273 194192628259 こんにちは。 4月から新卒駆け出しインフラエンジニアとして日々奮闘しております河合です。 "モバイル行動ログ収集基盤" を "小さく" 始めたので、以下にインフラ構築からモバイルまでの設計までをまとめたいと思います。今回このログ収集基盤を作るにあたって私自身がこれまで経験したことのない技術・ツールを利用しましたので、それらの導入についてもご紹介いたします。 導入の背景 私は英単語サプリを中心にインフラを担当しています。 英単語サプリとは、聞ける・話せる・覚えてるをコンセプトとした高校受験からTOEICまで対策できる英単語学習のサービスです。 ユーザの分析によく使われるツールの1つにGoogle Analy
女子高生「80％がiPhone（Android恥ずかしい疑惑も）、Facebookではなくインスタ」原宿の女子高生100人に聞いてわかったスマホとアプリ3つの真実 | アプリマーケティング研究所
女子高生「80％がiPhone（Android恥ずかしい疑惑も）、Facebookではなくインスタ」原宿の女子高生100人に聞いてわかったスマホとアプリ3つの真実 今回は「女子高生のスマホ・アプリ事情」について研究すべく、「原宿の女子高生100人」にアンケート調査をしました。※女子高生全体を正確に調査したものではないため、あくまで参考までにご覧ください。 調査内容： １：iPhoneとAndroid、どっち使ってる？ ２：一番つかっている動画アプリはどれ？ ３：よくつかうソーシャルメディアの順番は？ 真実１：女子高生の80％はiPhoneを使っている。 まず「iPhoneとAndroidどっち使ってますか？」という質問。どんな結果になったかというと「iPhone82人：Android18人」になりました。 一応「周りにAndroidを使っている子はいますか？」とも聞いてみたのですが、「周り
おおざっぱGrowth Hack
はじめまして、森口です。ALTR THINKという会社でひまチャット (iOS/Android) やら GirlsChat (iOS) やら Fivy (Video) やらなんやらをつくったりしてる人です。一応代表兼デザイナーということにしています。好きなのはコアラとエビとラムとチーズ。嫌いなものはキノコ。最近のよろこびはひまチャット内でのチャット数が1億件を超えたこと。 で、本題ですが、Growth Hackって、読んでてすごいわかりやすい記事がたくさん出てるし、改めて書くことも無いかなと考えたりもしたのですが「わかる」記事はたくさんあっても、実務に落とし込まれるレベルで「できそう」な記事はあまり見ないなぁ 敷居高いなぁ と思いまして、ALTR THINK社でやっているWorkflowの紹介という形で記事にしてみることに。わりかしざくっとに書いてるので実務上ではノリと勢いでアレンジしてや
君にグロースハックはいらない
2015 年 1 月 30 日に Viling Venture Partners で行ったグロースハックに関する講演資料です。 『君にグロースハックはいらない』というタイトルは別にグロースハックを dis っているわけではなく、いずれ必要になる方法がまとまっていると思います。ただ 74% のスタートアップの死因が premature-scaling という報告もあるように、あまり初期においてスタートアップが (細かなテクニックなどを中心に膾炙してしまっている) グロースハックの手法に力を入れてスケールしてしまうと、意味がないどころか自分の首を絞めるだけなのでは、という考え方を中心にまとめています。
グロースハックがモノづくりを破壊する - 聞かれてもいないことを喋る
（タイトルは、師の http://blog.nekokak.org/post/104851181351/ab からパクりました。すいません。） 何が駄目って、登録フォームを改善したり、ボタンのデザインを変えてみたり、導線を追加してみたり ... といったグロースハックと呼ばれる一連の施策は、サービス自体の魅力向上には1ミリも寄与しないからである。 登録フォームを簡素化すれば一瞬だけ新規会員数は増加するかもしれないが、こういう施策は長い目で見ればブレの範囲内の数字変化しかもたらさないことが殆どだ。サービス自体の魅力が「圧倒的に」変わらなければ、そんな施策を重ねたところでサービスの寿命が数日程度伸びるだけに過ぎないということだ。（この「圧倒的に」というところが重要で、 細かいことをいくら一生懸命やっていても、基本、否定的・懐疑的なユーザには効果はない。ユーザの意識を一変させるには、よほどの明確
決定版：サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
CEDEC2013にて発表させていただいた内容の一般公開用スライドです。 ネットサービスの基本中の基本とされるKPI 「DAU（Daily Active Users）」。売上の分解にも使いやすく、複数のサービスを比較するときには必須の指標です。しかし、運営の現場では「ノイズが多くて使いにくい」「経営者（えらい人）にサービスの状況の誤解を与える」という扱いを受けがちな指標でもあります。 セッションの内容 : 本セッションでは、ソーシャルゲームのDAUを題材に、測り方にほんの少し工夫（工夫の方法は汎用的なものです）を加えることで、DAUを現場の肌感覚にもあう指標に変身させる方法、特に、運営期間が長くなったサービスにおける課題抽出に活用する方法をご紹介します。 発表日時 : 2013年8月23日(金) 16:30～17:30 詳細URL : http://cedec.cesa.or.jp/201
「1アプリの広告収入は平均40,000円」アドネットワーク「nend」が生データから語る激変のアプリ市場。 | アプリマーケティング研究所
「1アプリの広告収入は平均40,000円」アドネットワーク「nend」が生データから語る激変のアプリ市場。 国内最大級のスマホアドネットワーク「nend」を運営する株式会社ファンコミュニケーションズさんにお話を伺いました。前後編に分けてお届けする予定ですが、前編では「nendのデータからみたアプリ市場」のお話をまとめています。 ※左からnend事業部の中野さん、マネージャーの浅見さん、執行役員の二宮さん。 「メディアサイド(アプリデベロッパー)」のデータで見るアプリ市場 データから見たアプリ広告市場を「メディアサイド」と「広告主サイド」で、大きくふたつに分けて解説いただきました。まずメディアサイド（アプリデベロッパー）側のデータからです。 ※nendはスマホ（アプリ＆WEB）のアドネットワークですが、今回はアプリに絞ってのお話。 「広告収益」はiOSとAndroidどちらが稼ぎやすい？ 浅
クックパッドでのユーザ調査 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、ユーザファースト推進部デザイングループの長野です。 今回は、クックパッドで定期的に行っているユーザ調査について、下記の流れでご紹介してみたいと思います。 なぜ調査するのか どのような調査をしているか 調査結果の記録と共有の方法 実際のサービスに活かされた事例 1. なぜ調査するのか クックパッドでのものづくりはすべて、「誰のどんな課題を解決するのか」を明確に定義することから始まります。そのためには、対象となる「人」への理解が不可欠であり、ユーザ調査はその手段です。 現在クックパッドでは、レシピ検索だけでなく生活全般へと事業領域が広がってきており、提供するサービスが対象とする「人」の生活や利用シーンの幅も、ますます多様化しています。それにともなって、様々なタイプの人の生活を理解することが必要とされてきており、ユーザ調査を活用する意味も、より強まってきていると感じています。 2.
A/Bテスト ラボ-A/Bテストの最新事例と最適化情報をお届け
当記事はシリコンバレーを拠点にモバイルアプリ向けのA/Bテストソリューションを提供するApptimize社から寄稿いただきました。 モバイルアプリのA/Bテストにおける留意点 最近ではウェブサ 続きを見る
これは恐ろしい！全く同じ画面でA/Bテストを実施したら・・・ - Feel Like A Fallinstar
Webの世界ではもはや数値検証が当たり前になりつつありますが、その前提を揺るがすような最新事例を紹介したいと思います。 ソースは以前採り上げたA/B test.comです。マンガでわかる統計学 trudne.plというサイトのでは、ォーム画面についてのテストで、何と全く同じインターフェースを2つ用意し、50%ずつに振り分けて数値を比較するという試みを行いました。 その画面がこちらです。画面自体は、さほど代わり映えしないフォームですね。 ところが、この画面に約5,000ずつ程度のアクセスを集めてフォームのコンバージョン率を測定したところ・・・ 全く同じ画面でA/Bテストを実施しても、差異が発生 以下が2つ（1つ）の画面の比較結果です。 画面1 7.1% Conversion Rate （4963アクセス、350コンバージョン） 画面2 5.8% Conversion Rate （4952アク
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