データへの抵抗感をなくすための気づきがあった一日。
こんにちは。今日は自宅で息をしていたOLです。
サムネイル、「ワイ、データ苦手なんやで」って顔してて超気になった。
描いた方ありがとう。秀逸です。
先日書いた記事の話をきちんと実践しています。
アカウント絞って投稿したほうがいいなと思いつつも、トピックごとにアカウントを変えていたりするので、結局いろんなアカウントを動かす羽目になっているｗ
二兎追って三兎くらい得たいんですけどね、本当は。
ま、無料でできることをまずは地道に続けていきます。
先日書いた記事はこちら↓
今日はタイトルの通り、データ活用の話。
ゴリゴリ文系で数学も理科もとても苦手だったこともあり、どうしてもデータ活用なんぞのジャンルは苦手意識が出てしまう。
最低限のグーグルアナリティクスは使えたけど、まだGA4に全然おいつけてないようっていう感じのレベル。
今日いくつか気になって目を通した記事に共通していたのは、すべてデータ活用がなされていること。
そりゃあこの時代ですものね、そうですよね。
とはいえ、ぱっと見で面白い施策もデータにかなり基づいていたりしていて、すごい発想力！も大事だけど、最低限のとらえ方は見ておいたほうがいいんだろうなと。
今日気になった記事はこちら。
5年で読者3倍。アンケートはがきも毎月2000枚以上。
— 東銀座で息をしていたOL (@higashiginza_ol) June 19, 2023
世代を超えて共通するいくつかの価値観「人生後半の生き方について何を重視しているのか」をくくった刺さる企画で丁寧なターゲット設定をされている印象。
シニア雑誌「ハルメク」編集長、「世代切り」に喝 考案した7類型 https://t.co/B7ruoiOFu1
調査から洗い出した価値観に対して、どうアプローチしていくか。
単純に趣味趣向だったりからセグメント切っていく話なのかな？と思っていたら、そこに綿密な調査と価値観、しかも「人生後半の生き方について何を重視しているのか」の観点からセグメントされるなんてつゆにも思わず。
あっという間に読んでしまった。
ターゲットって画一的に切ってしまいがち、そのほうが楽だからね。
でも楽してないからこそ、本質にたどり着いているからこそ、毎月のはがき数や5年で読者3倍といった結果がでているんだろうな。
データを丁寧に扱って、見え方への工夫をされている例。
もう一個はこちら。
確かにQRはみんな意外と使えることにイベントの時に驚いた記憶。
— 東銀座で息をしていたOL (@higashiginza_ol) June 19, 2023
情報誌送付の100万人の抽出方法は自分がセグメント切るときの参考にも。
メルマガ高頻度で「またきた」にならないのは、シニア層だからなのかな。
シニアのデジタル接点、必須は“QR” 人気宿泊予約サイトの極意 https://t.co/CHqTIZAv0Z
シニア向け宿泊予約サイトの「ゆこゆこ」。
正直この記事は、「QR」って確かに便利だけども、そんなに推します！？という少し穿った観点から開いた記事だったのだけれども、これがとても学びが深かった。
ツイートでも少し触れたのだけれども、総会員数のなかから会報誌をおくるのは100万人と決まっている。その100万人の抽出が、こんな感じ。
予約した顧客の性別や居住地、予約回数、予約を入れなかった休眠期間の長さなどの属性データをAI（人工知能）に学習させ、会員の中から、予約をする期待値が高い属性の100万人を毎回自動的に抽出し、宅配先に指定
休眠期間の長さから何を送るんだろうとか、そういうのが面白いなーって思って、こちらもアッと今によんでしまった。たまたま両方ともシニアつながりだったけど、今日なんかシニアの日かなんかだっけ？（絶対違う）
今までならどうやって抽出してるんだろう、どんなうまいことみんな考えてるんだろう・・・私って全然そんなの思いつかない…って感じで負のループに入っていくのが定石だったのですが。
今日の記事を読んで、少しでもアウトプットしたことによって、一つ生きてる知識が増えて身になったなっていう感覚を持てたんですよね。
そうなるとその前につぶやいてた香りのサブスクの記事でも、香りを表現したデータベース化で成功しているって話だったので、どれだけデータに抵抗がなくせるかだし、これがデータ化できたらいいなあと率直に思えることがまず大事なんだなと。
結果としてそのデータをためるまでには、超絶人力が待っているのかもしれないけれどもｗ（あるあるだよね）、こうやって自分の中に落とし込めると、意外と苦手なものも近くなってくるのかもしれないなあと思った、月曜日なのでした。
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