マーケティング素人のエンジニアが1年間マーケティングをやった際に読んだ本
自分は外資コンサルのSI/業務側で5年、ソフトウェアエンジニアとして5年、マーケティング+経営領域で1年仕事をした(ソフトウェアエンジニアリングからマーケティングに移った経緯)。特にここ一年、今まで体系的に学習したことがないマーケティング領域で仕事をしており、とにかくわからない事だらけだった。バンドルカードというプロダクトを1から作っている為、ユーザーインタビュー/仮説立案/属性別リテンションレート/運用型広告等、めちゃくちゃ基礎的な部分に関してはソフトウェア書く人間ではあったがある程度学んではいたし、スタートアップという業界柄paulg、cdixon、sama、peterthiel, a16z、等が出力する良質なコンテンツは適宜読み込んではいた。(paulgのessayは多分全部読んでる) ただ、「マーケティング」という単語を出されると「それは…あの…具体的には一体なんですか？」という感
どうしたらバナー広告の価値を上げられると思う？ Googleの解は、外部データ連携のバナー自動生成だ | インタビュー
マイクロモーメントをデータでとらえてバナー広告の価値を上げ、よりWebユーザーに喜ばれる仕組みを作り、提供を開始したのだ。 デモグラフィック情報に加えて、天気、場所、降水量、花粉飛散量、POSデータなどなど、オフラインのデータを自由に取り込み、インプレッションごとに最適なバナー広告を自動的に作って配信する仕組みだ。 クリエイティブのパーツを用意しておけば、各データ状況に対応するパーツをリアルタイムに組み合わせて、数万種類のバナー広告を自動生成するこの仕組み。名称は、「リアルタイム・データドリブン・クリエイティブ（RDC）」。 実は日本のグーグルが主導して開発したこの新しい広告ソリューション「RDC」について、立ち上げや提供開始に携わったグーグルの後藤果奈氏に聞いた。 日本マクドナルドで2万5000種類のバナーを自動生成、CTRは通常の3倍―― 「リアルタイム・データドリブン・クリエイティブ
レッドブル創業時の企画書「レッドブルのための市場は存在しない。我々がこれから創造するのだ。」 / リーディング＆カンパニー株式会社
All photos & illustration by Leading & Company 普段、コンビニなどで200円で売られているレッドブルの原価は10円〜20円ほどなのだと言われます。 では、消費者は残りの190円分は何に対して、お金を払っているのでしょうか？ 1984年にレッドブルを創業したディートリヒ・マテシッツがつくった当時の資料には、「レッドブルのための市場は存在しない。我々がこれから創造するのだ。」と書かれており、彼はマーケティングさえ完璧であれば、どんな新しい需要も作り出せると考えていたのです。 ↑レッドブルCEO「レッドブルの需要はない。これから我々が作り出すのだ。」 レッドブルのCEOであるマテシッツ氏は、それを何十年もかけて実現していくわけですが、そう言った意味で、僕たちは、エナジードリンクに対して10〜20円、レッドブルのマーケティングが生み出す精神的付加価値に
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
nabokov7; rehash : ライブドアという会社の話をしよう - Q13. Webサービスの失敗パターンに、何か共通する傾向はあった？
March 25, 201221:15 カテゴリライブドアという会社の話をしよう ライブドアという会社の話をしよう - Q13. Webサービスの失敗パターンに、何か共通する傾向はあった？ - Q13. Webサービスの失敗パターンに、何か共通する傾向はあった？ 以下の二つが、ライブドアの典型的な失敗パターンだと思う。 ユーザと運営が近づきすぎることで方向転換が遅れる。ユーザが現行サイトに求めることは、基本的に現状の維持だ。そうこうしているうちに、新しいニーズを創出した別サービスにユーザをごっそり取られる。 サービス活性化・拡大の手段が、新機能開発に偏りがち。新規開発がストップすると即座に放置状態となる。そうこうしているうちに、活気のある別サービスにユーザをごっそり取られる。 今回は、ライブドアグルメ(現ロケタッチグルメ)を例にとって話そう。まずは前提知識から: ライブドアグルメの前身は東
A/Bテストの数理 - 第1回：人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて - - doryokujin's blog
データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質
広告システムエンジニアは絶対におもしろいと思う理由 - 最速配信研究会(@yamaz)
少し前からだけど,Cookpadやはてなが広告システムエンジニアを募集している. クックパッド｜採用情報: 【技術部】アドシステムエンジニア http://info.cookpad.com/?page_id=113 求人情報：広告システムエンジニア - はてな http://www.hatena.ne.jp/company/staff/accountengineer 私個人の経験から,オンライン広告システムというのは検索やインフラ系と並び,インターネット系のシステムの中でもっともエキサイティングな分野の一つだと思っている.それにもかかわらず,狙って応募してくる人はあまりおらず,いつもいつも悔しい思いをしてきていたので,広告システムがいかにおもしろいかをちょっと述べてみたいと思う. その会社で一番アクセスを受けるところなのでおもしろい. 広告システムはそのサイトの全サービス上に配信する必要が
エンジニアがマーケティングを学ぶべき 4つの理由 - おいちゃんと呼ばれています
前回のエントリーでエンジニアもマーケティングを学ぶべきだと書いたところ（「技術だけじゃないエンジニア」を目指す人はゼッタイ読むべき『マーケティング戦争』）、 エンジニアが中途半端にマーケティング勉強するよりも、マーケティングができるヤツと組んだ方がよくね？ という意見をいただきました。 また僕の大好きなロケスタ社長けんすうさんも "ネットサービスで起業するならディレクション能力は社内に - ロケスタ社長日記 @kensuu 全部を1人が持っている必要はない と書いています（けんすうさんはマーケティングではなく「ディレクション能力」と表現していますが、指している内容は共通するところがあります）。 ふむ。良い機会なので少し補足してみます。 実は「技術だけじゃないエンジニア」VS「エンジニア + マーケター」ではない 実を言うと「技術だけじゃないエンジニア」と「エンジニア + マーケター」どっち
ある投資銀行が作成した海外ネット企業1,240社まとめが素晴らしい件
Tweet 見た瞬間は「これはヤバいものを見た！」と感じたのでご紹介。これだけ全体感のある形のまとめはなかなかないと思います。 Wall Street Journalに掲載されていたブティック系LUMA Partnersが作成したビジュアルなのですが、ネット企業1,240社を6つのカテゴリーに分け、企業側から顧客側へ左から右に流れるように、サブカテゴリーに分けながらマッピングしてくれています。 カテゴリーはモバイル、検索、コマース、動画、ディスプレイ、ソーシャルの６つ。 早速以下からちょっとずつ解説をば。 まずはモバイル。下部にGPS機能を活用したFoursquare等位置情報系サービス、上部にAdmob等のモバイル広告企業、右中部のモバイル決済カテゴリーにはSquareのロゴも。 続いて、検索。検索系代理店を買った影響か代理店には電通のロゴも。検索エンジンのサブカテゴリーにはソーシャル検
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