Quasi Experimentation at Netflix – Netflix TechBlog – Medium
Colin McFarland, Michael Pow, Julia Glick Experimentation informs much of our decision making at Netflix. We design, analyze, and execute experiments with rigor so that we have confidence that the changes we’re making are the right ones for our members and our business. We have many years of experience running experiments in all aspects of the Netflix product, continually improving our UI, search,
データ分析ができないなら、ビッグデータを集めない方がいい 「日本企業はビッグデータの活用に向けて何が足りないのか」（前編） | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
2014年5月号の特集は「アナリティクス」。ビッグデータの収集から分析へとステージは移っているが、いまだ積極活用ができている日本企業はまだ少ない。2013年2月号『ビッグデータ競争元年』で日本におけるビッグデータ活用の課題を指摘した、マッキンゼーのポール・マクナーニ氏に、日本のアナリティクスの状況について話を伺った。全2回。 右へならえのポイント・プログラムが収益構造を傷める ――最近のビッグデータを取り巻く環境について、どう思われますか。 小売業界の話になりますが、ビッグデータ分析をしたいと思った時にデータを集めますよね。その時、よくあるのがポイントカードの発行です。ポイント・プログラムには、ポイントを付与することで顧客が頻繁に買い物をしてくれたり、多く買ってくれたりするようになるという直接的な効果と、そうやって蓄積したデータを活用することで品ぞろえを見直したり、価格戦略を考えたりできる
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