PowerPoint歴23年、デザイナー歴20年、経営者として10年以上に渡って自社のマーケティングやセールスに深く関わり、提案書を作ったコンペでの勝率91%を誇る私の知見を余すことなく注ぎ込んだ、『最強の提案書を作る方法~伝わるストーリー・コピー・デザインの法則』というスライドを公開しました。 便宜上「提案書」としていますが、企画書、営業資料、ホワイトペーパー、社内文書など、人を動かすために作られるすべてのビジネス文書に応用できるはずです。 提案書のストーリー、コピー、デザインに関する、実践的かつ具体的なノウハウを詰め込んでいます。デザインについては、プロのデザイナーではなく一般のビジネスパーソンを対象とし、仕事の中で本当に必要な知識だけをまとめています。 約170ページある本スライドは、私が企業向けにこれまで20回以上行ってきた有料講座の配布資料を元に、公開用に仕上げたものです。スライ
まず、そもそもマーケティングファネルとはなんなのでしょうか? マーケティングファネルとは、消費者が購入に至るまでの道筋を図にしたものです。 ファネルとは漏斗を意味し、マーケティングファネルで最も古典的なパーチェスファネルが漏斗のような形をしているためにこのように名付けられました。 マーケティングファネルの中にも、いくつかの種類がありますので、パーチェスファネルを含めて紹介していきます。 パーチェスファネルとは、消費者が商品を購入するまでの行動を「認知」「興味・関心」「比較・検討」「購入」の4つに分類して図式化したものです。 消費者の購買決定プロセスを説明する「AIDMAモデル」の図式化と同義と言ってもいいでしょう。 AIDMAモデルとは、 A(Attention):商品やサービスの存在を認知する I(Interest):興味を持つ D(Desire):欲しいと思う M(Memory):記憶
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか?」から、「まずはテストしよう!」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック(人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など)、競合する製品の使用度、
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はじめに 今まで commit message を「なんとなく」書いていたが、プレフィックスをつけることで、コミットメッセージに対する考え方が変わった。 そのおかげで開発効率が上がったので、その内容をシェア。 プレフィックスをつけるってどういうこと? 以下のようにコミットメッセージの先頭に、なんらかの文字をつけること。 feat: xxx という機能を追加 fix: yyy で発生するバグを修正 refactor: zzz の機能をリファクタ のように feat, fix, refactor などがプレフィックスです。 最近 OSS の Contribution Guide などでよく見かけます。 導入したプレフィックスルール Angular.js/DEVELOPERS.md Angular.js の開発者ガイドに書いてあるメッセージを参考にしました。 以前のコミットメッセージ(例 ちなみ
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...
この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
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
image: texel.graphics ファッションeコマース「ZOZOTOWN」を展開するスタートトゥデイが発表した「ZOZOSUIT」が大きな注目を集めている。まさか、着用者の身体のデータを測定するスーツが登場するとは思わなかった。しかも送料は注文者負担とはいえ無料提供だというから、さらに驚いた。 筆者も洋服はオンラインで購入することがだいぶ増えた。住んでいるドイツではファッションeコマースのZalandoがこの業界では最大手で、私もよく利用している。 だが、洋服をオンラインで買うときには「サイズが合うかわからない」「実際の着心地や肌触りがわからない」など、悩ましい点は結構ある。私自身、慎重に選んでいるつもりでも注文した品の半分ぐらいは返送している。 Zalandoは送料・返送料金は無料であるため、気軽に注文して試着し、返送するユーザーも少なくないだろう。その返品率は実に50パーセ
「新しいシェルプログラミングの教科書」というシェルスクリプトの入門書を執筆しました。 2017年11月21日発売です。 新しいシェルプログラミングの教科書 作者: 三宅英明出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2017/11/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 目次 シェルってなんだろう シェルスクリプトとは何か シェルスクリプトの基本 変数 クォーティング 制御構造 リダイレクトとパイプ 関数 組み込みコマンド 正規表現と文字列 シェルスクリプトの実行方法 シェルスクリプトのサンプルで学ぼう シェルスクリプトの実用例 テストとデバッグ 読みやすいシェルスクリプト 内容 bashのシェルスクリプトを書く方法について解説した本です。 変数、制御構造(if文など)、関数などbashの基本的な文法から始まって、実際に役に立つシェルスクリプトを作成して、そのテストとデバッグ
本記事が切っ掛けとなってお声がけを頂き、本記事の増補リファイン版となる記事をSoftwareDesign 2018年1月号のシェルスクリプト特集第2章として執筆しました。リファイン版には、この記事で触れていない文法面での分かりにくさについての解説が含まれています。その文法面での分かりにくさの解説の一部に相当する記事もありますので、ぜひそちらも併せてご覧下さい。 Shell Script Advent Calendarをご覧の皆様、図々しくも5日目に続く2度目のエントリーのPiroです。 前回は自作のBashスクリプト製Twitterクライアントをネタに実装を解説しましたが、今日は他の言語で多少のプログラミング経験はあるんだけど、どうにもシェルスクリプトは苦手だ……という人のための、シェルスクリプトによるプログラミングの勘所を解説してみようと思います。多分、プログラミング入門レベルの人や上級
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
Transcript Deep Learning以外の⼿法で ユニクロコンに参戦してみた @mamas16k Kaggle Tokyo Meetup #3 Outline 0.はじめに 1.ユニクロコンペとは? 2.結果 3.⼿法 4.上位の⼈の⼿法まとめ 0.はじめに • Twitter ID: mamas16k • 物理系の学部2年⽣ • 機械学習暦・プログラミング暦共に1年ぐらいの初⼼者 • データ分析系の企業でインターンしてました • ユニクロコンは初の機械学習コンペ 今回のKaggle Meetupの初⼼者枠なので、あまり真に受けずにた くさんマサカリを投げてくれると有り難いです>< 1.ユニクロコンペとは? • Kaggleではなく、オプトDSLで2017年4⽉ ~ 7⽉に開催 • スポンサー:Fast Retailing (ユニクロの親会社) • 服、靴下、ベルト等の画像を2
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。
私は以前にグッドパッチというデザイン会社でシニアグロースデザイナーという肩書で働いており、そこで「グロース勉強会」なるものを主催しておりました。 隔週で有志が集まって、そこで私の持っているグロースまわりの知識や経験を一時間ほど共有するだけという会。 ざっくり言うと私が好き勝手に一時間話すだけという会。 はじめはなんとなくで始めたものですが結局は2年弱という長い期間、この会は継続しておりました。 その中で様々な話題に触れたのですが、参加者が一番勉強になったと口をそろえて言うことが「KPIツリー」についての話でした。 この記事ではその「KPIツリー」について私の考えをあらためてまとめておきたいと思います。 KPIとは 念のために。 kotobank.jp 重要業績評価指標。企業などの組織において、個人や部門の業績評価を定量的に評価するための指標。達成すべき目標に対し、どれだけの進捗がみられたか
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