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財務指標以外の指標が求められるのはやはり難しいと思った。
ネット広告はすでに現在の技術と隔たりがあるかな。
スモールスタートを推奨するのはいいこと。
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データ・ドリブン・マーケティングを実践するための適切な指標15個を解説している本。
所謂、マーケティングフレームワーク(3C,5F,STP,感度分析等)の話ではない。
伝統的な10の指標と、比較的新しいサーチエンジン+ソーシャル系の5つの指標を具体的に記載されており、分かりやすい。
例えば、"CLTV(顧客生涯価値)を高めるのが目的だ"と言われても実はピンと来なかったが、本書では計算式で導いているので、少し腑に落ちた。
ただ、その算出には非財務指標と財務指標のどちらも必要であるため、データが集約されていなければ指標があっても活用は難しいと感じた。
いきなり全ての指標は難しくても、まずはあるデータを元にして指標を立てるのが良いと思う。
データもとりあえず片っ端から集めないと、ある指標では3~5年分は貯めないと意味をなさないものもありそう。
別書籍『カスタマーサクセス――サブスクリプション時代に求められる「顧客の成功」10の原則』にも”まずはデータだ ~略~ 膨大なデータだ”と記載あり。
とはいえ、本書冒頭では”マーケッターたちは、巨大なデータ量に圧倒されてしまい、時間・リソース限られた中、活動の有効性を示せないままになりがち”とある。
最終的に”ビジネス要件”からどんなデータが欲しいのか必要なデータが決まるが、
データの集め方を解説した本ではないので、その集め方も課題があるかもしれない。
道しるべにはなる参考書のため、お薦め。
私のお客様にも、データ・ドリブンで躓いているところや逆にこうして進めているという例を色々きいてみたいと思う。
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題名の通り、データを活用したマーケティング最適化の仕方に関して、広く解説した本。あくまで教科書的なため、実務に活用したい場合は、一つ一つのテーマを掘り下げしている他の本にあたったほうが良さそう。
業績上位企業と下位企業のマーケティング予算配分の構造比較が面白い。上位企業ほど、ブランディングとカスタマー・エクイティ(顧客リテンション)に予算が投じられ、単発的で一過性の需要喚起(販促)への費用配分は低い。短期的な成果ではなく、長期的な視点に基づきマーケティング予算を振り分けている事実は勇気付けられる。
■ブランディング効果測定と予算配分の仕方
各種チャネルごとに以下の2軸で評価して、打ち手を切り分ける。
1.対象ターゲットに対する該当チャネルによる広告の到達度
2.対象ターゲットに対する該当チャネルによブランドの想起アップ度
→1が弱い場合はターゲティングに課題。2が弱い場合は、クリエイティブに課題。
■CLTVを加味したマーケティング施策を講じる際の注意点
・単純に現時点のCLTVが高い顧客を優遇すると、成長性ある顧客が離反してしまうため、長期的な収益が落ちてしまう可能性がある
→そのため、期待CLTVを算出した上で、現在の利益率/収益をかけ合わせて優先度付けや施策の出し分けを行うことが必要。
・CLTVに基づく施策実行時は単純にCLTVの多寡で優先順位をつけるのではなく、現在の利益率もかけ合わせて「他サービスへの移行を推奨」「関係維持×アップセル」「コスト削減」を見極めることが必要
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原著は2010年、邦訳が2017年。AmazonのベゾスCEO推しという本書は、事例は古いもののそれにより価値を毀損することのないデータを活用したマーケティングの要諦を押さえた良書。データ・ドリブン・マーケティングとは要は如何に意思決定にデータを活用するのかということだが、データ量が溢れる現代においては、舵取りがしっかりしていないと大量のデータとシステムの制約に翻弄されがち。本書はこれまで辿ってきた道のりを振り返りつつ、今登っている道を再確認するためにちょうどよい。難しいのはこの考え方を他者と共有すること。加速も減速もそこにかかっている(そんなことにも本書は言及している)。
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戦略目標、データベース構築、、分析、顧客分析、顧客ターゲティング、マーケティングキャンペーン(データドリブンマーケティング)、個人情報問題、マーケティング指標(トラッキング)
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第I、II部は目新しくもないし表と本文の数字が違う?ようなとこもあってつまらない。
肝は第III部。
アジャイル・マーケティングとか、
決定木分析、
イベント・ドリブン・マーケティング、
マーケティング・キャンペーン・マネジメント
(選択、ポートフォリオ最適化、モニタリング、適応学習、テクノロジー)など、
いやもう、我が社足りてないわ…
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書いてあることは理論的にはだたしいが実現しようとなるとそのデータ収集だけで結構な費用が発生してしまい、本末転倒になりそう。大企業向けの書籍。
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データを分析する上でのポイントをわかりやすくまとめている印象の本だった。細かい分析手法は、その他の本を参考するとして、実際の企業を用いて、どのように分析手法を使っているかの説明はわかりやすい。この本通りに行えば、比較的に整ったマーティング方法になるように思う。しかし、実際のところ変化を拒む反対勢力や人材難などの対応で、このマーティング手法を取り入れるかは組織によってはかなり難しいと思う。
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マーケティングに限らずファイナンス系の人も、データを扱う業務なら読んでいて損はない一冊。
内容も比較的、平易に感じた。
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マーケティングの勉強のために読了した。かなりの良書だと思う。データ・ドリブンというだけあって数式や指標の話をしてくれているのだが、非常にわかりやすく、構成もよく考えられている。 SEOに関する指標や中身はひと昔の前のものだが、それ以外は実用的であり、今後実践していくべき内容だと思う。CMOやマーケティング担当者がこれを読んで、共通認識のもとマーケティング施策を練るのがいいと思う。
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手法からではなく目的ありきのスタンスで、データを用いて利益を出すために組織はどうあるべきか、仕事の進め方はどうあるべきか、指標はどうあるべきかというところが記載されているのが良いと思いました。
データにより意外なことがわかる等でなく、効果を測定することで正確な意思決定を行えることがデータ分析の価値というスタンスは本当にその通りだと思います。細々とした手法を学ぶことはできませんが、経営層に対してデータ分析の価値を論理的にかつ分かりやすく説明できるようになるためには役立つ一冊なのではないかと感じました。
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データを使ったマーケティングがどういうことかよくわかる一冊
「マーケティングにおいて、売上高にしか注意を払わないことは、バックミラーだけを見ながら車を運転することに等しい」(p.85)
データ・ドリブン・マーケティング=データ志向のマーケティング
【マーケティング投資の目的】
「需要喚起」=比較的短期で収益を得ることをもくろむマーケティング活動。財務系の指標によって評価が可能 例)セール、クーポン、プロモーションンイベント
マーケティング予算の約52%が割り当てられる
「認知向上とブランディング」=認知向上のためのマーケティングで、スポーツ・スポンサーシップ、イベントや施設の命名権など、セール告知ではなく認知向上のための広告
「CRM」=顧客のロイヤルティやエンゲージメントといった心理的なつながりの醸成を目指す。例)購入後の感謝状送付やコンシュルジュサービスのようなロイヤルティプログラム
「市場形成」=市場における自社の商品やサービスの受容性の向上を目指マーケティング活動で、第三者による推奨などを通じて行われる。例)B2B企業における業界識者対応やSNSやブログを通じたイメージ形成
「ITインフラ及び組織能力の強化」=テクノロジー及びマーケティング・チームへの研修への投資。例)エンタープライズ・データウェアハウス(EDW)、分析ツール及びマーケティング・リソース・マネジメント用ソフトウェアの導入など
・好業績企業=短期の需要喚起型マーケティングが企業平均より少なく、ブランディングやカスタマー・エクイティ向上のための投資にはより大きな予算を配分している
【データ・ドリブン・マーケティングの戦略立案のためのフレームワーク】
1.自社を知る:戦略目標
2.顧客を知る:データベースを構築する、分析する
3.顧客をセグメンテーションする:顧客分析、顧客ターゲティング
4.データ・ドリブン・マーケティング:マーケティング・キャンペーン
5.信頼関係を構築する:個人情報問題
6.成果をトラッキングする:マーケティング指標
【データ・ドリブン・マーケティング導入の障壁と解決策】
1.何から手を付ければよいのかわからない:「データはあるが、どれを何に使えばいいのかわからない」
→小さく始め、素早く小さな成果を出す
2.因果関係が不明:「複数のマーケティング活動が同時に行われている」「短期的な売り上げに直結しないのに、ROIを示すよう要求されるなど」
→小規模な対照実験を繰り返し、何が効いて、何が効いていないかを明らかにし、活動に合った指標を使って評価する
3.データ不足:「B2B企業であり、エンドユーザーに関するデータが無い」など
→顧客データを収集する戦略を立てる。(販売パートナーとのデータ共有、フリークエント・ドリンカー・プログラム、定量調査の結果を顧客データの代用として使用する など)
4.経営資源やツールが不足:「時間と費用がかかる」「データを使うツールやシステムが無い」
→適切な���定指標を見極め、データ収集の方法や内容を的確に設計する。
5.組織や人の問題:「結果について説明責任を求められたくないから、効果測定を行わない」「必要なスキルを持ち合わせた人がいない」など
→小さい成功体験を積み重ね、説得する
【データ・ドリブン・マーケティング実践に向けたロードマップ】
段階1.「設計」:(構成要素)=「目的、戦略との整合、対象範囲、カテゴリー、測定指標、仮説」→(アウトプット)「関係者が理解しやすい明快な実行計画」
段階2.「診断」:(構成要素)「バランス、リスク、リターン」→(アウトプット)「適切な意思決定に必要な事実把握や洞察」
段階3.「機会」:(構成要素)「初期の成功事例、緊急事態、調査」→(アウトプット)「調査・分析してわかったことに基づくマーケティング機会の特定とアクション・プラン」
段階4.「ツール」:(構成要素)「測定指標、計算式、予測モデル、テンプレート、ダッシュボード」→(アウトプット)「定期的なレビューを行う、組織能力の構築」
段階5.「プロセス」:(構成要素)「週ごと、月ごと、四半期ごと、年度ごと」→(アウトプット)「定期的なレビュー結果に基づく意思決定」
【最低限知っておくべき15の指標】
1.ブランド認知率
2.試乗(お試し)
3.解約率
4.顧客満足度(CSAT:Customer Satisfaction)
5.オファー応諾率
6.利益
7.正味現在価値(NPV:Net Present Value)
8.内部収益率(IRR:Internal Rate of Return)
9.投資回収期間
10.顧客生涯価値(CLTV:Customer Lifetime Value)
11.クリック単価(CPC:Cost per Click)
12.トランザクションコンバージョン率(TCR:Transaction Conversion Rate)
13.広告費用対効果(ROAS:Return on Ad Dollars Spent)
14.直帰率
15.口コミ増幅係数(WOM:Word of Mouth)
1~5=非財務系指標:ブランディング、顧客ロイヤルティ向上、競合比較購買マーケティング、販促キャンペーンなどに利用
6~10=財務系指標
11~15=ネット・マーケティングに利用。新世代マーケティング指標
【1.ブランド認知率】
=「認知指標」…初回購買時の選択に強く影響する
「ブランド認知率を測る必須の2つの質問」
〇「[商品やサービスのカテゴリー]について、最初に思いつく[企業または商品名]を教えてください」
〇「[商品やサービスのカテゴリー]において、他に聞いたことのある[企業または商品名]を教えてください」
→商品やサービスの非助成想起を測定でき、競合との比較も可能。これらに続いて、助成認知の質問も効果的
【2.試乗(お試し)】=購入前の顧客による商品のお試し使用
=「比較検討・評価指標」
試乗は購買サイクルの比較評価段階におけるもっとも重要な測定指標。
「試乗コンバージョン率=購入数/試乗数」
…誰が試乗に参加し、誰が実際に購入したかを把握することが必須
【3.解約率】=既存顧客の中で、商品やサービスの購買を中止する人の割合。
=「ロイヤルティ指標」…顧客ロイヤルティを高め、リピート購買を増やしていくために欠かせない指標
まず、販売データや質問調査で顧客のリピート購買率を把握し、解約率を測定す���。重要性の高い顧客層に対するロイヤルティ・マーケティングのキャンペーンを小さいところから展開していく。
【4.顧客満足度(CSAT)】=将来の売上高の先行指標
=「マーケティングの黄金指標」
「友人や同僚に、この商品(サービス)を勧めたいと思うか?」という質問を通じて測定される、9~10(10点満点)点が満足度の高いロイヤル顧客
ネット・プロモーター・スコア(NPS)=9~10点を付けた推奨者の割合から、0~6点を付けた批判者の割合を引く
【5.オファー応諾率】=マーケティング上のオファーに応じる顧客の比率
=「運用効率指標」
「オファー応諾率=オファー応諾数/オファー送付数」
「顧客獲得単価=オファー送付単価*オファー送付数/オファー応諾数」(=オファー送付単価/オファー応諾率)
オファーが応諾されてもたらされる利益が、顧客獲得単価に満たない場合、需要喚起型マーケティングに損失が生まれている
【6.利益】
利益=売上高-費用
【7.正味現在価値(NPV)】
…将来手に入るお金を現在価値に変換して計算
NPV=-C₀+(B₁-C₁)/(1+r)+(B₂-C₂)/(1+r)^2+…+(Bn-Cn)/(1+r)^n
=-C₀+Σ(Bn-Cn)/(1+r)^n
C₀=初期費用、Bn=n期の売上げ、Cn=n期の費用、r=割引率・ハードルレート
NPV>0なら投資すべき!
【8.内部収益率(IRR)】
=キャンペーンや施策を実施する場合の投資利回り(複利)
NPVが0になるr=IRR
0=-C₀+Σ(Bn-Cn)/(1+IRR)^n
IRR>rなら投資すべき!
【9.投資回収期間】=投資した累計支出と同額の累計利益を稼ぐまでにかかる時間
→短いに越したことはない
【10.顧客生涯価値(CLTV)】=顧客が将来にわたってもたらす価値
=「顧客価値指標」
=-AC+Σ(Mn-Cn)*p^n/(1+r)^n"
AC=新規顧客獲得費用、Mn=n期において当該顧客によってもたらされる粗利益、Cn=当該顧客へのマーケティングにかかる費用、p=当該顧客がその年に取引を継続する確率(1-解約率)
高価値、中価値、低価値に分類。
「高価値」→維持および更なるアップセル、クロスセルを
「中価値」→アップセルとクロスセルを通じたCLTVの向上を
「低価値」→支出の最小化を
赤字顧客を見極めることが大事
【11.クリック単価(CPC)】=リスティング広告、ディスプレイ広告のクリック単価
「クリック率=クリック回数/広告表示回数」
【12.トランザクションコンバージョン率(TCR)】=広告をクリックしてウェブサイトに遷移したユーザーが商品を購入した割合
「リスティング広告におけるオファー応諾率(広告を目にして、商品を購入した顧客の割合)
=クリック率(CTR)×トランザクションコンバージョン率(TCR)」
【13.広告費用対効果(ROAS)】
「広告費用対効果=収益/費用」
〇CPCとオファー応諾率に基づいたインターネット広告の媒体最適化フレームワーク
(高CPC×高オファー応諾率)=コストは高いが、購入に繋がっている媒体→ROASが高い広告を特定し、同じ媒体でその広告活動を拡張する
(低CPC×高オファー応諾率)=コストが低く、購入につながる可能性の高い媒体→この媒体への予算投入額���強化
(高CPC×低オファー応諾率)=コストが高く、購入に繋がっていない→打ち切りを検討
(低CPC×低オファー応諾率)=購入につながる可能性は低いがコストも低い→CTR対TCRマトリクスを利用してキャンペーンを最適化
〇TCR及びCTRに基づいたリスティング広告の最適化フレームワーク
(高TCR×高CTR)=好調なキャンペーン→改善する必要はない
(低TCR×高CTR)=クリックはするが購入率は低い→遷移先のウェブサイトのキャッチコピーなどの改善を検討
(高TCR×低CTR)=クリックした顧客の購入率は高いがクリック率が低い→検索結果に表示される広告のキャッチコピーなどの改善を検討
(低TCR×低CTR)=リスティング広告および遷移先のウェブサイトの両方に問題あり→打ち切りを検討
【14.直帰率】=滞在5秒未満で離脱してしまうユーザーの割合
適切な基準は場合によって前後する
【15.口コミ増幅係数(WOM)】
「口コミ増幅係数=ダイレクトクリックの数+友人へのシェアから発生したクリックの数/ダイレクトクリックの数」
ダイレクトクリック=広告が直接クリックされた数(企業サイト、ディスプレイ広告、ブログ、SNSのいいねなど)
【アジャイル・マーケティング】
=データ収集をキャンペーン実施期間中に行い、データがキャンペーンの不成功を示唆していた場合、キャンペーンの軌道修正を行う
→マーケティングの成果は5倍以上に
ニアタイム・データ(キャンペーン実施期間より短い時間軸で収集したデータ)を使う。
少なくとも実施期間中に10回以上データを収集すべし
【「まさにこれが必要だったんだ!」効果を生み出す、解析マーケティングの3つのセオリー】
…適切なタイミングで、適切なターゲット顧客に、適切な商品を提供→「まさにこれが必要だったんだ!」
1.傾向分析モデル:過去の顧客の購買行動から、次の購入可能性を予測する…回帰分析
2.アソシエーション分析:ある商品を購入した人は他に何を購入するかを分析し、アソシエーションルールを生成する…クラスター分析
3.決定木アプローチ:より柔軟なセグメンテーションが可能…決定木分析
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はじめに
第Ⅰ部 データ・ドリブン・マーケティングのアウトライン
第1章 マーケティング格差
なぜ、データ・ドリブン・マーケティングは難しいのか
マーケティング格差はどこから生まれるか
15の重要なマーケティング指標
事例
上位企業と下位企業におけるマーケティング予算上の大きな違い
マーケティング指標の活用により多難な時代を乗り越えよ
はじめの一歩 データ・ドリブン・マーケティング戦略を策定する
第2章 何から始めるべきか?
データに基づく意思決定を妨げる5つの障壁
第1の障壁を乗り越える:どう始めてよいのかわからない障壁 簡単なデータから始めて、クイック・ウィンを作る
第2の障壁を乗り越える:因果関係不明の障壁 小さな実験を通じて因果関係を検証する
第3の障壁を乗り越える:データ不足の障壁 顧客データを収集する戦略を立てる
第4の障壁を乗り越える:ITリソース、ツール、投資の障壁 データ・ドリブン・マーケティングのインフラを構築する
第5の障壁を乗り越える:組織と人の障壁 データ・ドリブン・マーケティングを企業文化に埋め込む
第3章 10の伝統的なマーケティング指標
マーケティング効果測定という難題
マーケティング活動に合った評価指標を選択せよ
認知向上マーケティング
比較検討・評価マーケティング
ロイヤルティ・マーケティング
マーケティングの黄金指標:顧客満足度
マーケティング運用上の最重要指標
需要喚起型(トライアル)マーケティング
マーケティングのバランス・スコアカード
B2B企業が直面する測定の課題とその解決法
第Ⅱ部 マーケティングの成果を劇的に向上させる15の指標
第4章 5つの重要な非財務系指標
ブランドイメージの形成 重要指標 ① ブランド認知率
消費財企業におけるブランド・マーケティング
B2B企業におけるブランド・マーケティング
比較マーケティング 重要指標 ② 試乗(お試し)
ロイヤルティ・マーケティング 重要指標 ③ 解約(離反)率
顧客満足度 重要指標 ④ CSAT
キャンペーンの運用効率評価 重要指標 ⑤ オファー応諾率
第5章 投資リターンを示せ!
財務系指標で語れなければ、経営陣の信頼は得られない
重要指標 ⑥ 利益
マーケティング担当者向けの財務系指標 重要指標 ⑦ 正味現在価値(NPV)、⑧ 内部収益率(IRR)、⑨ 投資回収期間
マネジメント意思決定のためのマーケティング投資収益率のフレームワーク
スポーツ・スポンサーシップにおけるマーケティング投資収益率(ROMI)
新製品発売時におけるマーケティング投資収益率(ROMI)
ROMI重要指標の計算 ⑦ 正味現在価値(NPV)、⑧ 内部収益率(IRR)、⑨ 投資回収期間
数字のストレステスト:感度分析
第6章 すべての顧客は等しく重要……ではない
重要性の高い顧客は、重要視されて���るか
重要指標 ⑩「顧客生涯価値」の定義
新たなマーケティング戦略の潮流 顧客価値ベースのマーケティング
短期と長期での顧客収益性のバランス
顧客ライフサイクル・マネジメント
第7章 クリックからバリューへ
インターネット・マーケター必須の5指標
CPC対CPM 重要指標 ⑪ クリック単価(CPC)はグーグル最大のイノベーション
リスティング広告を最適化する 重要指標 ⑫トランザクションコンバージョン率(TCR)、⑬ 広告費用対効果(ROAS)
ウェブサイトの出来を評価する 重要指標 ⑭ 直帰率
アトリビューション分析でリスティング広告を進化させる
リスティング広告を超えて ディスプレイ広告のインパクト
ソーシャルメディアにおけるハイパーターゲティング・ディスプレイ広告
重要指標 ⑮ 口コミ増幅係数(WOM)でソーシャルメディア・マーケティングの有効度を測定する
第Ⅲ部 データ・ドリブン・マーケティング 上級編
第8章 アジャイル・マーケティング
成否を判定するデータがないために「失敗しない」キャンペーン
失敗するなら、早く失敗しろ
効果測定を考えたキャンペーン設計
第9章 「まさにこれが必要だったんだ!」
「適切なタイミングで、適切なターゲット顧客に、適切な商品を」を実現するデータ分析
解析マーケティングの重要アプローチ1 傾向分析モデル
解析マーケティングの重要アプローチ2 アソシエーション分析
解析マーケティングの重要アプローチ3 決定木分析
タイミングがすべて イベント・ドリブン・マーケティングの事例
解析マーケティングのビジネスケース(稟議のための財務計画)
第10章 データ・ドリブン・マーケティングに必要なITインフラ
本当に必要なデータは何か?
必要なインフラは戸建て住宅の規模か、高層ビルの規模か?
要件の複雑さの度合い
データウェアハウスへ既存のデータベースをそのまま移すべきか、データベースを再構築するべきか?
失敗パターンを予習して失敗を回避しよう
ハラーズ・エンターテインメント社(カジノ)
データ・ドリブン・マーケティング用ITインフラのシステム構成
第11章 マーケティングの予算、テクノロジー、プロセス
「最高レベル」と「良いレベル」を隔てるものは何か
マーケティング・キャンペーン・マネジメント(MCM) 業界の現状
マーケティング・プロセス、テクノロジー、業績との関係についての調査
B2B、B2Cそれぞれにおけるマーケティング投資の内訳 上位企業と下位企業との比較
4つの壁を乗り越えて、成果の出るマーケティング・プロセスを実現する
マーケティング・キャンペーン・マネジメント・プロセスの改善3段階アプローチ
調査からの学び 複雑さをコントロールする
クリエイティブXファクター
すべての要素を統合する
原注
索引
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著者
マーク・ジェフリー(Mark Jeffery)
ノースウェスタン大学 ケロッグ経営大学院 非常勤教授。同校のテクノロジー&イノベーション研究センターのテクノロジー・イニシアティブ・ディレクター。エグゼクティブMBAコースで「戦略的データ・ドリブン・マーケティング」の講座を担当、複数のエグゼクティブ・プログラムを監督する立場にある。フォーチュン1000社のうち252社の戦略的マーケティング・マネジメントを調査するなど、その実証的な手腕で評価される。マイクロソフト、インテル、デュポンをはじめとする著名企業のコンサルティングにも携わっている。Agile Insights LLCのマネージング・パートナーを務める。
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非常にアカデミック!
私の知識のなさも起因するが、
素直に頭から読もうとしても情報量・文章内容から挫折する。
じっくり読むとわかるのだが、言い回しが論文的であり分かりづらい。
日頃の課題点を本書の索引から調べて、紐解いていく方が腹に落ちる。
帯に書かれている「教科書」というより、
データマーケティングの「辞書」として活用したほうが良さそう。
実際、辞書としてはかなり便利に感じたケースもあり。
辞書としては星4。
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内容量が大く、集中していないと何を言っているか分からなくなってしまうことが多々あった(自分の知識量が浅いことも原因かもしれないが)
アトリビュート分析、決定木分析といった具体的な分析手法や、アジャイルマーケティングの考え方を知れたのは良かった