これまでにないカスタマ―エクスペリエンスを実現 トレジャーデータのカスタマ―データプラットフォーム（CDP）は他とは異なります。バッチとリアルタイムのデータを組み合わせ、Al を活用してカスタマージャーニーをパーソナライズできるただ一つのCDPです。コンバージョン率の改善と、チャネルの最適化を実現します。
Mahoutで体感する機械学習の実践 第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 いっしょによく売れる商品は、マーケティング上重要 実店舗でもECサイトでもマーケティング上、「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」という発想はとても重要です。 実店舗であれば、次のように商品の配置を決めるのに役立てることが考えられます。 「いっしょによく売れる商品をより近くに置くことで買われやすくする」 「もしくは意図的に遠くに置くことで、店舗内の回遊を促す」 また、次のようにセール対象商品の選定にも利用できます。 「セールの対象商品にはどちらか片方だけを含み、もう片方はセールに含まず通常価格で販売する」 一方、ECサイトであれば、次のようにレコメンデーションの機能につなげることができます。 「この商品を買った人はこんなものも買っています
2014年度もあと1ヶ月ほどとなりましたね〜早いものです。そんな年末が近いからなのか、日々アプリビジネスに関する色々な相談を多数もらいます。ありがたい話っす。 そんな中で、2014年度を振り返る上でも、アプリビジネスをする上で、あらためて感覚値の認識を深めておきたいよね〜と思いまして、有名アプリのDAU、MAU、アクティブ率をまとめてみました。 アプリビジネスをする方は、ぜひ参考にしてみてください。 と言いつつ、結論から言うと、FULLER株式会社（http://fuller.co.jp/）さんの「App Ape Analytics」が今月中まで無料で一部のアプリの統計Dataを公開してくれているので、調べまくって、それを元にアクティブ度合いを分析してまとめみました！という話です。 こちらのツールですよ ⇒ http://analytics.appa.pe/index.html ちなみに、
By AK Rockefeller ベンチャーキャピタル「クライナー・パーキンス・コーフィールド・アンド・バイヤーズ」のアナリスト、Mary Meekerさんが毎年公開している、インターネットに関するありとあらゆるデータを分析した「インターネットトレンド」の2014年度版が発表されました。2014年でインターネットのトレンドはどのように変化したのか、その詳細が分かる内容になっています。 2014 InterTrends — Kleiner Perkins Caufield Byers http://www.kpcb.com/intertrends Meekerさんの分析によると、インターネットの成長速度は去年に引き続いて減速しており、成長率は10％を切ってしまったとのこと。一方スマートフォンの成長率は20％で、インターネットを上回っていますが、こちらも成長速度は減速。対照的
ヤフーのビッグデータ戦略を担当する安宅和人チーフストラテジーオフィサーは20年以上分析に関わってきた。ほとんどの分析が同じような理由のために失敗を繰り返しているという。 私はこれまで20年以上にわたり、様々な分析とともに生きてきた。その経験の中から言えることが1つある。それは、この世の中で日々生み出されている分析の大部分が、意味のある意思決定や変化を何も生み出さないということだ。世の中で生み出される分析のほとんどが、結果の視点から見るとダメ分析なのだ。 私自身が仕事を始めたころに行った分析も今振り返ればそうだったし、これまで接してきた事業分析やビッグデータ分析の多くもそうだった。 そこに費やされている労力、才能、コストを考えれば、あまりにも残念なことだ。この連載は失敗の原因を見つめることから始めたい。 では、ほとんどの分析はなぜダメ分析なのか？ 原因は大きく5つある。 （原因１）「何のため
『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
FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ
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今回のテーマは、グーグルの検索結果（ユニバーサル検索）のどこからトラフィックが流入しているかを読み解くための、リファラ文字列の理解だ。 オーガニック検索の何位に表示された検索結果からのアクセスなのか、検索結果にワンボックスで表示された画像や動画からのアクセスなのかなど、アクセス解析ツールをうまく使うことで、詳細に分析し、Googleアナリティクスでこのデータを分析できるようにする具体例を示していく。が、その前に、この記事を書くに至った、僕らが抱えていた問題を紹介しておきたい。 検索ユーザーが「なぜ」「どう」
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この記事は、前後編の2回に分けてお届けしている。今回は、「ved」パラメータの分析に必要なGoogleアナリティクスのフィルタ設定と、このパラメータのユースケースについて説明する。 前回の「基本編」を読んでいない場合は、必ずそちらを読んで理解してから進めてほしい。→ 前回の「基本編」を読む Googleアナリティクスで「ved」「cd」パラメータを分析するためフィルタ設定これまでの話で、この情報の潜在的な力がよく理解できたはずだ。 ところで、たとえキーワードが「(not provided)」の場合でもこの方法が使えることはまだ話していなかったかな。「ved」パラメータを比較することにより、僕らはキーワードを解釈できるかもしれない。誰かやってみてくれないだろうか？ これから一例を挙げて説明しよう。「ved」パラメータはセキュア検索なら必ず現れるようだが、Googleアナリティクス内では検索リ
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デジタルマーケティングに関する大規模イベント「アドビ デジタル マーケティング サミット」のレポート第5弾をお届けする（サミット関連の他の記事は「Adobe Digital Marketing Summit 2012」タグでチェック）。 マーケティングは「リアクティブ」から「プロアクティブ」にこれまで紹介したAdobe CQ（レポート第3弾）、Adobe Discover（レポート第2弾）、Adobe Social（レポート第4弾）はいずれもデジタルマーケティングの何らかの側面に対応した製品だが、今回紹介する「予測分析」は特定の製品ではなく、Adobe Digital Marketing Suiteを構成する各製品に追加される機能にあたる。つまり、Adobe SiteCatalyst、Adobe Discover、Adobe Test&Target、Adobe Insight、Adobe
ここまでGoogleアナリティクスの導入と基本設定、代表的な指標など言葉の意味、各レポートをどのように利用するかといったことを解説してきた。 しかし忙しいWeb担当者の皆さんは、毎日Googleアナリティクスのデータを見て、Webサイトの改善に役立つようなヒントを探し出す時間はそれほど持ち合わせていないだろう。 限られた時間の中で、どのようにGoogleアナリティクスを活用したらよいかというヒントを、今回はご紹介しよう。 導入時は、課題解決・問題発見のための分析Googleアナリティクスを導入したところならば、まずはさまざまなデータを見てサイトの問題発見のヒントを探す「課題解決あるいは問題発見のための分析」をしてほしい。 その際に、次の3つのポイントに注力して分析すれば、大きな問題点はこのデータ分析初期の段階で比較的容易に発見できるだろう。 コンバージョンなど成果に近い部分でのボトルネック
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