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武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO
2018年11月4日 22:44
ちょっと前にマーケティングとブランディングの違いについて、タイムライン上で話題になっていました。これはもちろん定義の話で正解がある訳ではないのですが、少なくとも「ブランディングはマーケティングより優れている」とか「ブランディングなんていんちきだ」というような言い方は、若干のポジショントークも含まれているのではないでしょうか。 その上で、定義を色んな角度から考えることで、個々の活動の目的を考
2018年7月7日 21:55
目次このシリーズは連載形式になっています。各回の目次はこちら。・① データをマーケティングに活用する4つの方法 [今回]・② データを使って仮説を作る・③ 続・データを使って仮説を作る・④ データを使って施策を実行する・⑤ データを使って効果を測定する・⑥ データを使ってマーケティングを自動化する・[関連記事] データ分析は、課題を見つけるものか、解決するものかマーケティングの
2018年7月14日 09:21
目次このシリーズは連載形式になっています。各回の目次はこちら。・① データをマーケティングに活用する4つの方法 ・② データを使って仮説を作る [今回] ・③ 続・データを使って仮説を作る・④ データを使って施策を実行する・⑤ データを使って効果を測定する・⑥ データを使ってマーケティングを自動化する・[関連記事] データ分析は、課題を見つけるものか、解決するものか前回に続いて
2018年7月22日 10:27
前回はデータを使って仮説を作る部分のうち、主に既に自社のサービスを利用している人のデータ（行動データ）を元に、リピート率や離脱防止、アップセルに繋がる戦略の仮説を作るアプローチについて書きました（前回の記事はこちら）。今回は新規ユーザーの獲得についてです。マーケティングファネルと抑えるべきデータよくマーケティングファネルという言い方で表現しますが、顧客がサービスを知らない状態から、ロイヤルユー
2018年8月5日 09:57
前回はデータを使って仮説を作る部分のうち、特に新規ユーザーの獲得について、ファネルと各ファネルごとのデータ活用について書きました（前回の記事はこちら）。今回は、仮説を作った上で、データを使っていよいよ施策を「実行する」に部分についてです。1. データを使って仮説を作る 2. データを使って施策を実行する [今回]3. データを使って効果を測定する4. データを使って上記を自動化するよ
2018年8月5日 10:04
前回はデータを活用したマーケティング施策の「実行」を説明しました（前回の記事はこちら）。今回は、実行された施策の効果を「測定する」部分についてです。1. データを使って仮説を作る 2. データを使って施策を実行する 3. データを使って効果を測定する [今回]4. データを使って上記を自動化する以前のnote記事「続・データを使って仮説を作る（データをマーケティングに活用する Par
2018年8月25日 09:37
前回はデータを活用したマーケティング施策の「測定」を説明しました（前回の記事はこちら）。今回は、実行された施策を「自動化する」部分についてです。1. データを使って仮説を作る 2. データを使って施策を実行する 3. データを使って効果を測定する4. データを使って上記を自動化する [今回]これまでの内容がわかっていれば、要はこれまでの「仮説を作る」↓「施策を実行する」↓
2018年9月3日 01:19
少し前に、『統計学が最強の学問である』の著者である西内啓さん (@philomyu) のこんなツイートが話題になっていました。これは、この中に出てくる「分析屋さん」「クライアント」の両方から見て、確かにと思う所があります。分析屋さんから見れば、そもそも課題もなく、データもない状況では分析しようにもできないでしょうし、クライアントからすると、それができないから外部に依頼してるんだということで
