ECサイトにおける閲覧履歴を用いた購買に繋がる行動の変化検出 | 文献情報 | J-GLOBAL 科学技術総合リンクセンター
J-GLOBAL ID：202002214494558739 整理番号：20A1331985 ECサイトにおける閲覧履歴を用いた購買に繋がる行動の変化検出 Change Detection in Behavior Followed by Possible Purchase Using Electronic Commerce Site Browsing History 出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=20A1331985©=1") }} 高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jg
「仮説を出すための分析方法は？」「課題以外に見ているデータは？」 リクルートのプロダクトマネージャーが答える、データ分析のQ&A
「仮説を出すための分析」はどう実践するか 加藤舞子氏（以下、加藤）：ということで（ここまでで）3つ聞きましたが、視聴してくれている方がたくさんいて、質問もたくさんもらっているので、質疑応答に移れればと思います。 1つ目。「仮説を出すためのデータ分析には、どのような分析が効果的なのか聞いてみたいです」。確かに「仮説を持て」と言うけれど、その足がかりもない時はどうすればいいのかということで。じゃあ、厳しそうだったまーいー（今井氏）に聞いてみようかな。 永石陽祐氏（以下、永石）：（笑）。 今井隆文氏（以下、今井）：仮説を出すための分析と、課題を具体化するための分析はやはり違うんだろうと思っています。仮説を出すための分析は、「数値の前にユーザーの行動がどうなのか」ということにフォーカスする。自分はそう意識していると思います。 具体的には、例えば「ここのパネルが悪い」という分析は、そこを改善する時の
ユーザーの言う「欲しい」はウソなのか？ UXデザイナーが教える「本当のユーザー理解」 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2022 Winter
「ユーザーを理解する」の本当の意味を理解するお客様の目線になって考えよう 自分がユーザーだったらどうしてほしいか考えよう どちらも、よく聞く言葉だ。しかし、ユーザーのことを考えずにプロダクトを作る人はいない。誰しも、ユーザーのことを考えているはずだ。にもかかわらず、世の中には「使ってもらえないプロダクト」「使ってもらえない機能」「ユーザーに響かない施策」があふれている。これは「ユーザーならどうしてほしいかを考えるだけでは、プロダクトづくりの解像度に足りないからだ」と、羽山氏は言う。 のどが渇いているAさんに、何を出す？たとえば、Aさんが「のどが渇いたなー」と言ったとする。あなたは「のどが渇いているのか。自分だったら冷たいお茶が飲みたいから、お茶を出そう」と思う。これは、相手のことを考え、自分だったらどうしてほしいか考えた結果の行動だ。 しかしお茶を差し出すと、Aさんは「気持ちは嬉しいけれど
データマネジメント・データ分析に役立つ情報をまとめる - Qiita
これは何 データマネジメント・データ分析に関する書籍・記事・ツールをまとめます。 特に価値が高いと思う書籍・記事を上に並べています。 どのような分野が存在するのか概観します。 全て読むのは大変なので、興味があったり業務に関連のある分野から目を通しましょう。 対象読者 データ分析をやってみたいが何から手をつければいいのかわからない人 書籍 webに転がっている記事は断片的です。 まずは書籍を読んで体系だった知識を仕入れて、その後にwebの記事で肉付けするのをおすすめします。 データ分析全般 データ解析の実務プロセス入門 https://www.amazon.co.jp/dp/4627817711/ データマネジメント データマネジメントが30分でわかる本 https://www.amazon.co.jp/dp/B085W4YSZJ 実践的データ基盤への処方箋 https://www.amaz
WEBやデータ分析に関する投稿をみんなでしてみようのカレンダー | Advent Calendar 2021 - Qiita
WEBやデータ分析に関連していればなんでもOK。ハッシュタグは #大好きWeb分析 投稿方法はコメントとご自分の記事のURL（Qiita外のリンクでももちろん可）を貼り付けるだけ！ 過去記事でも構いません♪ ひとりで複数投稿していただいても構いません！ 早い者勝ちです♪ ※URLは公開日前に張っていても設定した日付で自動公開されます 最終日は皆さんの記事を振り返るライブ配信（クリスマスパーティ兼忘年会）をしたいと思います。 最終日については、これから考えます♪ 代理で作りました。このカレンダーの管理人は ふたむらさん、マリトッツォさんです♫ 昨年のカレンダーはこちらです WEBやデータ分析に関する投稿をみんなでしてみよう Advent Calendar 2020
相手の視点になることで、ウェブ分析レポーティングの貢献度を上げる – 戦略的デジタルマーケティング分析
業務で、ウェブサイトの分析をしてその結果を報告していると「その分析は視点がウェブだけに限定していて経営の視点と異なる」と所属する組織の上層部やクライアントから言われることがある。 本記事では、ウェブサイトの分析（この記事では「ウェブ分析」とする）を行っている方のために、「相手の視点」になり、分析と報告のポイントを見つけるための方法を提案する。 1枚の写真 まずはここで読み飛ばさず、下記の画像を5秒だけ見てほしい。 唐突な質問だが、ウェブ分析者として、何を思うだろうか？ Christian Joudrey 氏による写真（ 画像出典: Unsplash ) （ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 下にスクロール ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ） 「池に建物が写っている」「壁が赤い」「壁が白い」等の感想が思い浮かんだだろうか？ ではここで、下の2枚めの写真を見てみよう。 2枚目の写真 Masaaki Komori 氏によ
分析とはひとことでいうと◯◯◯である｜樫田光 | Hikaru Kashida
こんにちはHikaru Kashida です。 メルカリという会社でデータ分析チームのマネージャをやっています。 前回のnoteでは自己紹介と、これから主に分析関連のことについて書いていこうというお話をしました。 ですので、さっそく『分析』をテーマにひと記事書いてみようと筆を執っています。 この記事で書きたいことと、気をつけたこととりあえずまだ書き始めですので、分析とはなにかということを僕なりの解釈と言葉で書き綴ってみようと思っています。 おそらく、世の中には分析という単語の意味についての公式な記述というのもたくさんあることでしょう。そういったもの=公式の意味から始めてもいいのですが、ここではあえて完全にゼロベースで僕の頭の中にある 分析という言葉の意味について、好き勝手に論じていこうと思っています。 僕の脳内にある概念をコンパクトに説明するために、一部では抽象度を上げながら話をするので、
「確率思考の戦略論」で紹介された需要予測Excelでできる説｜マーケティング・アナリスト/小川 貴史/(株）秤代表
戦略を描けるマーケターを増やすために同書の対となる書籍「USJを劇的に変えた、たった1つの考え方 成功を引き寄せるマーケティング入門」では、 戦略とは、目的を達成するために資源（リソース）を配分する「選択」であると説明されています。マイケル・ポーターは「戦略とは捨てること」と言っています。 経営資源は有限です。何かを選ぶために何を捨てるか？を決める必要があります。そうした意思決定を確かな方法で行うことができるか否かが「データドリブンに戦略を描くことができるマーケター」となれるか？の分かれ目です。同書はそうしたマーケターが使う道具として、確率モデルが有用であることを具体的に示してくれました。私も、Excelでできるデータドリブン・マーケティング ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル先日、大企業で同書の手法を実装しようとしている若いマーケターの方とお話させて頂く機会がありました。（以降、A氏
Tableau×Googleアナリティクス分析で使う計算式まとめ | 株式会社プリンシプル
本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 Googleアナリティクスのデータを分析する際にTableauは強力な助っ人となるツールですが、一方で、Tableauならではのくせや、Googleアナリティクスのデータの定義に関する知識が必要となる場面も出てくるため、特に学び始めの際には戸惑ってしまうことも多いかと思います。 前回、こちらの記事で弊社の木田がTableauにGoogleアナリティクスデータを取り込む際の留意点についてご紹介しましたが、今回は、データを取り込んだ後の次のステップとなる「ディメンションとメジャーの整形」についてご紹介したいと思います。 メジャーの整形 「直帰率」や「コンバージョン率」といった割合を表す指標は、Googleアナリティクスから分母と分
新時代に向かうアナリティクスの活用で、意識すべきこととは：Gartner Insights Pickup（80） - ＠IT
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 われわれはアナリティクスの時代に生きている。ビジネスの意思決定は、人々の頭だけでは理解するのに苦労する複雑なデータに基づいて行われるようになっている。長年にわたって人に関連する主観的な判断を行っていた人事のようなビジネス部門も、今ではアルゴリズムとデータの力を借りている。 「データとアナリティクスの担当リーダーは、分析を自動化するアプローチとアナリティクスの多くの活用法を、より追求しなければならない」。Gartnerのリサーチバイスプレジデントを務めるリ
次世代のデータ活用、Augmented Analyticsとは
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データからワンランク上の規則性を見つけるために 「分散」と「標準偏差」をざっくり理解し、エクセル分析しよう
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
第1回:顧客構造を分解してゴールデンルート®を見つけようぜ！ - D2Cニュース
10億超えたらはじめよう、通販CRM大学 世界最高峰のダイレクトマーケティングアワード「DMA国際エコー賞」3冠、「全日本DM大賞」19冠。 100社以上のEC&通販ビッグカンパニーのCRMコンサルティングを手掛けるDM0ことダイレクトマーケティングゼロ。 今、最もアツイ通販コンサル会社である。 全員が「EC/通販メーカー」出身、結果に責任を持つ「成果保証スタイル」という拘り集団DM0の社長である田村雅樹氏のコラムは必見!! CVR・CPA 目標をクリアし、新規顧客数を拡大し、徐々に事業の安定性が増してきた通販会社。そこに立ちはだかる、売上 10 億円以降の成長率ダウンという永遠の悩み。 実はこの問題を解決する手法を年間売上 1,000 億円超えても完璧に持っている会社はありません。もちろん、ボクも完璧じゃありません。 ただ、 「通販メーカーに勤めていたときよりは、CRM 強くなったなぁ」
社名変更のお知らせ
Fringe81株式会社は2021年10月1日より、Unipos株式会社として生まれ変わりました。 コーポレートミッションを「感情報酬を社会基盤に」と新たにし、ピアボーナスをさらに発展させ、感情報酬を社会実装して社会の基盤とすることを最上位の目標として掲げ、邁進して参ります。 5秒で自動的に切り替わります。切り替わらない場合は以下のボタンをクリックしてください。 Unipos株式会社サイトへ
分析者から見た使いにくいデータ基盤の話 | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
リクルートテクノロジーズのアドベントカレンダーの 12/25 の分です。 要するにデータが潤沢なデータレイクと、秩序だったデータウェアハウスがほしいという話をします。データマートは分析者も必要に応じて作ればいいので、なくても問題ないです。データレイク、データウェアハウス、データマートについては本記事で解説します。 とはいえ、「データあるから分析してくれ」を最初に取りかかる場合は、秩序だったデータウェアハウスが無いはずなので、データレイクに大量のデータがあれば贅沢は言いません。実はデータがない状態は本記事では想定していません。 本アドベントカレンダーでは似た内容を先に書かれましたが、本ブログでは使う側の視点なのでちょっと違います。とはいえ、目指す姿はだいたい似るはずです。 http://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2018/12/08/235900 なんのため
「“コンバージョンしない”コンテンツ」はどう評価する？イスラエル発アトリビューション解析ツールTRENDEMONと導入企業リクルートキャリアの取り組みとは？ [インタビュー] - Exchangewire Japan
「“コンバージョンしない”コンテンツ」はどう評価する？イスラエル発アトリビューション解析ツールTRENDEMONと導入企業リクルートキャリアの取り組みとは？ [インタビュー] メディア運営に関わった経験がある人ならば、誰もが「お金にはならないが大事なコンテンツ」の扱いに悩んだことがあるだろう。テクノロジーは多種多様なコンテンツを適切に評価できるのか。アトリビューション解析ツールを提供するTRENDEMONの日本代表とリクルートキャリアのオウンド・メディア運営責任者に話を聞いた。 （聞き手：ExchangeWire Japan 長野雅俊） 目指すはコンテンツ測定の世界標準 ― 自己紹介をお願いします。 ハレル氏 TRENDEMONの日本事業における責任者を務めるハレル・ポラートです。2014年にイスラエルで設立された当社は、オウンド・メディアを運営するB to Bの米国企業を中心とした約13
![「“コンバージョンしない”コンテンツ」はどう評価する？イスラエル発アトリビューション解析ツールTRENDEMONと導入企業リクルートキャリアの取り組みとは？ [インタビュー] - Exchangewire Japan](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f997135addb656e7bb1a0c8b2d818ceb560bb501/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.exchangewire.jp%2Ffiles%2F2018%2F08%2Finterview_key-image.jpg)
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データ分析とインテリジェンス
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データ分析で大事なのは「とにかくシンプルに」！ メルカリ流Data Analytics実践のススメ | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2018 Autumn
