インフレの長期化など、世界的に景況の不安定が続く中で、マーケティングにおける投資対効果（ROI）への関心が高まっています。 特にデジタル広告の効果測定に関しては、課題も浮き彫りになっています。日本では個人情報保護法の改正により、企業が Cookie を第三者に提供する際に考慮すべきポイントが増えました。そして業界的にも、サードパーティ Cookie の段階的な廃止が進む見通しです。それに伴ってコンバージョン計測やアトリビューション分析にも、新たな形での検証が求められています。 また、サードパーティ Cookie などを用いた「ログデータベース」での効果測定の代わりとして、インタビューやアンケートを通じた「アスキングベース」での測定もありますが、回答者の記憶に頼った方法なのでバイアスの影響を受けやすくなります。 そこで、個別のユーザーに関する情報を用いず、プライバシーに配慮しながらも適切に

小売業は、カスタマージャーニーの変化を敏感に感じる業態かもしれません。 Google では、生活者の変化を捉えながら、オンラインと実店舗双方のマーケティングに役立つツールやサポートを提供しています。 今回は、小売業におけるデジタルマーケティングに関する 4 本の記事を紹介します。これからの小売業の成長のヒントを探ってみてください。 1：「セブン‐イレブンアプリ」は UX とデータ基盤をどう整備したのか —— POS データとも連携で One to One マーケティングの起点に株式会社セブン-イレブン・ジャパンでは、画一的なマスマーケティングが限界を迎え、地域や立地、個店別のきめ細かな対応が求められていました。 そこで、2018 年にローンチした「セブン‐イレブンアプリ」を通じて生活者の興味関心やインサイトを把握し、より精緻なマーケティングにつなげようと試みました。 まずはアプリの継続的な

Googleのクラウドコンピューティング部門であるGoogle Cloudが、2023年1月13日(金)にVertex AI Vision上に最先端のAIソリューションを構築し、小売店の店内在庫を認識・追跡することができるAIツールを発表しました。 Google Cloud Unveils New AI Tools for Retailers https://www.prnewswire.com/news-releases/google-cloud-unveils-new-ai-tools-for-retailers-301721298.html Google Cloud Introduces Shelf Inventory AI Tool for Retailers - WSJ https://www.wsj.com/articles/google-cloud-introduces-sh

全方位型 1 つ目のパターンは「全方位型」。これは、商品購入の思い立ちから実際に購入にいたるまでの間、満遍なく積極的に情報探索（バタフライ・サーキット）して、かつ先ほどの「さぐる」「かためる」両方の動機がバランスよく現れるパターンです。 さまざまな情報に囲まれた環境の中で、自然にとられる探索行動であり、商品を選択するときも、SNS などを通じてこれまで知らなかった興味をそそられる商品やサービスに出会うと、パルス、つまり瞬間的に買いたい気持ちになることが多いようです。 例えば私の場合、旅行の計画がこれに当たります。旅行に行きたくなると、あえてどこに行くかを決めずに、日々ちょっとずつスマホで調査し始めます。ヨーロッパから南アフリカ、今流行りのポートランドなどをバタフライ・サーキットし、そのとき知った、なんとなく気になる行き先について、フライト時間を調べてみたり、他の人たちのレビューを読んでみた

今の KPI はビジネス成長に貢献しているか？ 「バイトル」が部門横断のデータ整備から真の KPI を問い直す

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今の KPI はビジネス成長に貢献しているか？ 「バイトル」が部門横断のデータ整備から真の KPI を問い直す

Jason Mayes Senior Creative Engineer, Google Machine Learning 101 Feel free to share this deck with others who are learning! Send me feedback here. Dec 2017 Welcome! If you are reading the notes there are a few extra snippets down here from time to time. But more for my own thoughts, feel free to...

さまざまなデータをグラフや表で分かりやすく表示するためのツールはいろいろありますが、その中の一つが「Googleデータスタジオ」です。Googleが作ったサービスという利点を生かし、GoogleアナリティクスやAdWordsなど同じGoogle製のサービスとの連携が簡単ということで、実際にGoogleアナリティクスとの連携を試してみました。 データスタジオ（ベータ版） | データの視覚化とレポートの作成 | 無料版を試す - Google https://www.google.com/analytics/data-studio/ まずはGoogleデータスタジオのページへ行き、「無料版を試す」をクリックします。 Googleにログインします。ログインしたいアカウントをクリックして…… パスワードを入力し、「次へ」をクリック。 Googleデータスタジオを使えるようになりました。「空白」をク

ferret編集部：2015年1月15日に公開された記事を再編集しています。 最近、ビジュアル分析ツールとして話題になっている*Tableau（タブロー）*。膨大なデータをわかりやすく視覚化してくれると注目を集めています。 しかし、Googleアナリティクスも負けてはいません。高度なビジュアル分析機能を多く有していますのでご紹介します。 みなさんはいくつ知っていますか？この機会にぜひ覚えましょう。 目次 1.トラフィック比較 2.3Dビジュアル 3.セグメントによる地域比較 4.トレンド発見のモーショングラフ 5.マンスリープロット 6.年齢や性別比較 7.CVユーザーの初回訪問キーワード 8.離脱ポイントの把握 9.サイト平均との比較 10.マイレポート（ダッシュボード） 11.トレンド分析 1.トラフィック比較 準備： セグメントを2つかけて期間比較します。 操作： 集客＞サマリー 集

Googleアナリティクスのレポート作成が面倒だというあなたに、Googleスプレッドシートを使って、もっと高度な分析レポートをラクに作る方法を紹介します。 今回は、Googleスプレッドシートでもっと高度な分析レポートを楽に作るために必要な「Report Configuration」でよく使う軸・指標やソート、フィルタ、セグメントを下図の1～6を詳しく紹介します。 セグメントでは、標準セグメントと自分で作ったセグメントの設定方法も紹介します！ 前回、GoogleスプレッドシートにGoogleアナリティクスAPIのアドオンをインストールして、サンプルレポートを作成しました。アドオンのインストール方法やサンプルレポート作成に関しては前回を参照してください。 また、「Report Configuration」で生成される用語の説明は、前回表でまとめて紹介していますので、それを参照してください。

市場調査を簡単に実施できる「Google Surveys」をご存知ですか。 オンライン上でのアンケート作成から市場調査の実施、回答集計まで行えるサービスです。 どんなに自分が良いと思っても根拠がなければ説得力は弱まります。 机上の空論で終わらせず、実際にデータを提示すれば。主張に根拠が生まれます。 根拠を作るうえで、市場調査によるデータ収集は非常に有用でしょう。 今回はGoogleが提供する市場調査サービス「Google Surveys」の特徴を解説します。 Google Surveysとは https://surveys.google.com/create/target?survey=cq35aio52p545aaxev2isvyxnm Google Surveysとは、市場調査のための有料サービスです。 類似サービスとして「Googleフォーム」をイメージする方もいるかもしれません。

Top > ラーニング > Googleの無料BIツール「Google Data Portal(グーグルデータポータル)」の使い方 | 解析レポート作成時間がゼロに！

法人向け事業の加速を図るGoogleが米国時間6月2日、クラウドベースのデータ分析サービス「BigQuery」を強化したと発表した。従来のビックデータサービスとの互換性改善などが加わった。 BigQueryの強化として、標準のSQLをサポートした。これに加えて、高度なクエリプランニングと最適化も可能となり、SQLステートメントでの任意の複雑なサブクエリがかけられるようになった。さらには、日、時間、アレイ、構造体など幅広い型システム、それにTheta Joinもサポートした。 Googleはまた、アイデンティティとアクセス管理の機能「Cloud IAM」をBigQueryでもベータとして提供する。これにより、BigQueryプロジェクト向けの許可を完全に自動化でき、管理者は詳細にセキュリティポリシーを作成できる。 最後に、Googleは時間ベースのテーブルパーティショニング機能も導入した。複

［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ

グーグルは、インターネット広告の効果を「ブランド認知」「広告想起」「検索上昇率」といったブランドリフト指標で効果測定できるサービスを提供している。その名も「Google広告 ブランド効果測定」。 しかも、「さすがグーグル」という洗練された仕組みで実現されており、調査会社に依頼しなくても、しかも無料で、適切なターゲットを自動的に調査でき、しかも数日で結果がわかるサービスだ。 ネット広告の効果を、CTRやCPAなどの刈り取り指標“だけ”で測るのは、おかしい 広告を見てもらうことによるブランドリフト効果があるはずだ ブランドリフト効果を活用することで、ファネルの上部にいる潜在顧客への働きかけを強化できる ――そう信じている広告業界の人（筆者を含め）にとって、このサービスの洗練された仕組みは、僥倖のはずだ。 グーグルで「Google広告 ブランド効果測定サービス」を担当する中村全信氏とユリ・ウェン