非プログラマーなマーケターが使うDataiku
Data Science Studio といういかにも何かやってくれそうな感じが漂う肩書を持つ、Dataikuというソフトウェア。
ざっくり説明すると、データを効率的に綺麗にし、相関分析や機械学習をわりと手軽に行えるのがこのソフトというわけ。
僕みたいに非プログラマーかつ社内に良い協力者がいないマーケーターの場合、どうしてもETLツールやデータベース周りも自分でちょいちょい触っては頭から煙吹き上げる事が多いんだけど、これは特に「データを綺麗にする」という観点で見た時とてもリソース面で辛い。
で、このソフトはそのやたらと時間と脳みそ使う部分を充実したプリセットでカカカっと処理してくれるってわけだ。
例えば超膨大なWebログデータのURLを要素毎に分割するなんていうあんまり考えたくない作業もとても柔軟にスパっと仕分けしてくれる。
なので「クエリのデータだけ抽出したいけどURLのパターンがたくさんありすぎてExcelだと面倒極まりないな…」となるところをものの数分で解決できる。
もちろん他にもたくさん素晴らしい機能(機械学習、クラスタリング機能 etc...)があるので少しずつ紐解いて便利に使っていきたいなと思います。
非エンジニアが頑張ってR使ってデータマイニングするという事
本日(8/22)は
の発売日。
総務部に書籍購入でお願いしておいたら届くのが週末という事でまだ読めていない。悲しい。
この方のBlogに出会う事が無ければRを叩く事は無かったろうな、という位にとてもわかりやすい記事を書いてくれる業界の第一人者でトップランナーの書籍。
常日頃からBlogやSlideShareでお世話になっているのだけど、文系かつデザイン畑出身で数学とプログラミングにはめっぽう弱い自分でも、勉強してみようという気にさせてくれるとっつきやすさとわくわく感がある凄い人。
そもそもなんで私が統計分析を少し齧る気になったかと言えば、
デザイナー時代に漠然と感じていた「色や形の決定って結局主観や好み以外のなにものでもないよね、立場上これが最高ですって断言してばっかりだけど…」っていう思いだったり、
運用型広告回す中でバナーAとバナーBとバナーCの良し悪しをCV数以外から判断できなかったり、バナーAは優れているようだが特にどの点が優れているの？それを次の施策に反映したいんだけど…っていう思いだったり、
動画プロモーション始めたはいいけど直接CV少なくて、でもなんか間接効果は高そうなんだけどどうやったらそれを表す事ができるかな？って思いだったり、
CRMに大量にたまってるデータから事業推進に役立つ予測・予報ってできないのかな？きっともっと会社を大きくできると思うんだけどっていう着想だったり、
他部署がメールマーケティングやりたがってるけどその効果検証や手法の確立に何かいい手立てないかな、ただばら撒くだけだとバカっぽくてやだし、とかって考えてたりってのがあって、
何年もぼんやりぼんやり「統計分析」ってやつはこれらを解決できそうだぞ？っていう妄想だけはあって実行に移せずにいたところ、尾崎さんのBlogに出会って少しずつ実務レベルに使える統計分析を覚えはじめて今に至るっていう。
きっと僕みたいな人ってWeb関連・IT関連のお仕事してる人には多いと思うんだよな～
自分のメインスキルを強力に後押しするサブスキルとして実務レベルで使える統計分析を身に付けたい！って人。
馬肉屋ロッキーのクラウドファンディングに学ぶ新しいプロモーションの方法
昨夜Twitterで流れてきた興味深い案件↓
「馬肉屋ロッキー」の元店長がクラウドファンディングを最大限活用した店舗づくりをスタート - THE BRIDGE（ザ・ブリッジ）
これは巧いなと感心し切りだった。
というのも、焼き窯が300万するけど資金不足だからクラウドファンディングして資金集めようというわけだ。
しかも
オープン後1年間は広告等を一切出さず、店舗情報も非公開にし、このプロジェクトを支援したメンバーのみに店舗の場所や電話番号等を知らせる予定となっているそうです。
つまりこのファンディングで獲得できる会員数だけでも十分店が回る算段ってわけだ。
300人会員が集まって1人が3人連れてきて客単価5000円として1月に1.5回来店とか超適当な計算すれば月商600万強である。(外食産業はよくわからんけどこんな適当な計算ではたして…)
釜資金集めながら話題性で客も確保しちまおう！というクラウドファンディングを使った巧いプロモーション手法だなと感じた。
非小売業態におけるアソシエーション分析の活用(メモ)
2000年初頭頃にWebデザやってた人達って今は何やってるんだろう？
あの当時に見た素晴らしいデザインサイトに惹かれて社会人一発目をデザイナーとして歩き出したんだよね。
今考えるとその後の人生をかなり大きく左右するターニングポイント。
サイト名を思い出しながらググったけどほとんど404。
当時の先人達は今何やってるのかな～、興味深い。
で、アソシエーション分析。
小売業界の事例はちょいちょい見るんだけど、それ以外で良い事例が無いかなってのがこのエントリーの趣旨。
ジャストアイデアでWebログの経路。
http://www.maikai.jp/diagnosis/p07
CVする人は経路中でFAQページを読んで購入ページに移動してる的なデータが取れると面白いかな。
webログの場合 A.html>B.html>A.htmlの重複パターンあるけどどうやって処理するべきか。
