コロナ禍特需も一段落し、ECの成長も落ち着いてきた感じがします。しかし依然として売り上げはプラス基調。成熟化した日本の経済においては、注目市場であることは間違いありません。 忘れてはいけない、ECは不便だということECはとても便利だと皆さん思っています。しかし、実は不便もいっぱいあるのです。いくらECが伸びたとは言え、日本のEC化率は約10%。９割はリアル店舗で商品を購入します。その方が便利だからです。 そもそも日ごろ買い物をするお店は、大体が日常の生活動線上に位置してい
「広告は効いているのか？」とは、ずいぶん大きなテーマを掲げてしまいました。しかし、広告に携わる人間としては避けて通れないテーマでもあります。逃げ回るのではなく、少しずつでもいいから、ぐちゃぐちゃな課題を解きほぐす努力をする方が建設的かと思い、筆を執りました（いや、PCに向かいました）。 既存の理論が通用しなくなった現代の広告環境誰もが実感していると思いますが、広告には一定の効果があります。知らないブランドとの出会いのきっかけになったり、バーゲンセールの日時を知ったりします。
ブランディングや集客など、広告は様々な目的で利用されます。かつては目的に応じて媒体を選択し、広告計画を立案していました。しかし現在ではテレビ番組がTVerなどでも観ることができたり、YouTubeがテレビ受像機で視聴できたりと、かつてのように広告が掲載されるコンテンツと表示されるデバイスの１対１対応が通用しなくなってきました。とても広告計画の立案には面倒な状況です。媒体社が提供する広告メニューを見ていても、異なるデバイスに露出された時広告がどのように機能するのか、統一的にはほ
ECや通販事業者の売上ランキングは、主なものでも３～４つあります。それらを見ると、共通点もありますし、数字の乖離も見られます。果たして実態はどんな感じなのでしょうか？いくつかのデータを合わせて読み解いてみたいと思います。 ECランキングと通販ランキング、どちらでもNo.1はアマゾン売上ランキングを見るときにまず注意しなくてはならないのは、その売上がECのみなのか、それともテレビ通販や新聞通販など、EC以外の通販も含まれているか、ということです。通常通販の売上ランキングは、E
ＥコマースやOMO、BOPISなど、コマースマーケティングにはいろいろなビジネスモデルが登場します。これらの違いやさらにはメリット／デメリットを理解するために、そもそも商品を選んで購入するのにどんなプロセスが存在するか知っておくことが重要です。このプロセスは、Ｅコマースの場合はほぼすべてＥＣサイト側のオペレーションとなり、EC運営の理解にもつながります。またその一部をオンラインからオフラインに引き渡した場合がO2O（Online to Offline）と呼ばれるものになります
昔からビジネス改革のプロジェクトは失敗の連続です。ものづくりのプロジェクトなら失敗から学ぶことは有益ですから、チャレンジは有益です。しかしビジネス改革プロジェクトは技術のような積み上げがほとんどできませんから、時間と労力の無駄も多く出てしまいます。 ではなぜビジネス改革、今どきでいうところのDXは失敗するのでしょうか？特に日本では… 私が思うに、話は簡単で、自分が推進するはDXプロジェクトで自分をクビにする結論が出せないからです。これはプロジェクト参加者が保身に走っている
数式とnoteの戦い、始まる・・・私は最近noteを始めたnoteビギナーなのですが、自分の関心分野のデータ分析の話を投稿しようとして早速壁にぶつかって悶々としています。その主な原因が【数式】です。 データ分析のいろいろなことを語ろうとすると、いくら避けようとしても【数式】がぽつぽつ出てきます。WORDPRESSを使ったブログならいくつか数式を記述する方法があるのですが、noteにはどうしてもそれが見つからない・・・（かなり難しい方法は一つ二つありそうだが、そこまでの手間も
データの受け渡しに多く使われるのがCSVファイルです。データ分析の第一歩はこのCSVファイルを各ツールにインポートするところから始まります。ここではデータ分析で頻繁に使われるR、Pythonとデータの加工に便利なSQLをデスクトップで使えるマクロソフトのAccessとオープンソースのBASEへインポートする方法を解説します。 練習用データを取得するデータを取得します。今後多くの場面で使うだろう、人口のデータを使うことにします。人口のデータは総務省統計局の統計データサイト「e
一昔前までは、データの取得には大変コストがかかり、貴重でした。しかし現在では様々なデバイスからデータが取得できるようになり、ビッグデータと呼ばれる巨大なレコード数を持つデータセットが手に入るようになりました。これだけデータがあれば、結構自由に分析できる・・・ と思うのは少し早いかも。データが増えたのは増えたのですが、実は各データ変数を見るとスカスカ、という問題が各所で発生しているのです。ビッグデータなのにデータがほとんど入っていないんです！ 例えば巨大な音楽配信サービスがあ
