New
9号
-
2016/09/25IBMのM&Aリスト（2016 年1 月〜３月）【DI. MAD MAN Report】
2016年1月～3月に、IBMがM&Aで強化した領域。ひとたびワトソンに惹かれた顧客は、そのデータを活用するためには、IBMをビジネス全体のコンサルとしてパートナーにする必要がある。
-
2016/09/25高所得者層を特徴付ける検索語（一部抜粋）【ヤフーのデータが語る】
アンケート回答より年収 1,500万円以上を高所得者層と定義し、高所得者層とそれ以外との検 索語の違いを比較した図。
-
2016/09/25ターゲットに特徴的な検索語を抽出【ヤフーのデータが語る】
「ボーイズラブ」を検索したユーザーがその他のユーザーと比較して検索しやすいキーワー ドを抽出することで、腐女子が検索しがちな検索ワードを特定。
-
2016/09/25新しいマーケティング手法【ヤフーのデータが語る】
従来型のペルソナマーケティングは、ターゲット顧客という形で統合されたひとつの顧客イメージを作成し、その顧客に対して広告をはじめとするプロモーションを展開する。一方で、本稿で見てきたプロモーション設計は、統合された顧客像を想定せず、「ある特定のワードを検索した」「Web上である特定の行動をとった」などの要素の組み合わせでしかない。要素を網羅的に収集するが、それらを体系化して統一の顧客像を描かない。
8号
-
2016/08/25KPIのツリー構造【ヤフーのデータが語る】
検索連動型広告のKPI モニタリングは、複数のKPI をKGI（KeyGoal Indicator：重要目標達成指標）を頂点とするシンプルなツリー構造で表現することにより、どこに変化があったのかが瞬時に把握できるように なっている。
-
2016/08/25RPS分解式【ヤフーのデータが語る】
KGIである売上は検索数とRPS（Revenue per Search：検索１回あたりの売上）に分解される。つまり、検索数とRPSを掛け合わせると売上になる。検索数はネットユーザーの行動（検索）を表現する指標で、RPS は検索連動型広告の配信アルゴリズムのパフォーマンスを表す指標である。次に、RPSはCPC（Cost Per Click：クリック単価） とClick Yield（クリックイールド：１検索あたりのクリック数）に分解される。つまり、これらを掛け 合わせるとRPSになるという図式になっている。
-
-
2016/08/25広告主ごとのCTRが変化した場合【ヤフーのデータが語る】
各広告主のCTR がそれぞれ10% → 12%、20% → 24%、30% → 36% と上昇し、結果として全体のCTR が20% → 24% に上昇するケースであれば個々の広告主のCTR上昇と捉えられる。
-
2016/08/25広告主ごとのCTR は全く変化せず、合成比率が変化した場合【ヤフーのデータが語る】
個々の広告主のCTR に変化はないのだが、その合成比率が変わったことによって全体のCTRが20% → 24% に上昇するということがあり得る。これが全体のCTRが上昇したからといって要素である個々の広告主のCTR が上昇したとは限らない。
-
2016/08/25構成要素の変化を加味した工夫【ヤフーのデータが語る】
マーケティングにおけるビッグデータ活用の貢献は「データによって理解可能になったもの」と「勘や経験」との差が広がれば広がるほど、大きくなると考えられる。
-
-
-
2016/08/25データ分析をデザインプロセスで俯瞰する【Feature】
データ分析をデザインや具体的施策に繋げるということは、デザイン思考のプロセスに通じます。 デザインプロセスには様々なものがありますが、簡単な言葉でまとめると、「課題を設定して顧客を理解する→顧客ニーズを特定してアイデアを出す→アイデアを形にする→評価・改善する」となります。
-
-
2016/08/25従来の広告コミュニケーションとLidea の目的【愛されオウンドメディアの育て方】
従来の広告コミュニケーションとLidea の目的。最終ゴールを「ブランドを知 るきっかけ、ブランドのファン 化」にしながらも、生活者が知り たい情報＝悩み解決情報の提供か らコミュニケーションをスタート するとした。
-
2016/08/25Lidea 起点のデジタルマーケティングエコサイクル【愛されオウンドメディアの育て方】
メディア戦略のフェーズ2はデータを活用した営業支援である。デジタルマーケティングのエコサイクルをLidea起点で回していくというものだ
-
-
2016/08/25シェアするときに使っているネットサービス（単一回答）【データで読み解く】
「情報のシェア」という行動は、大きく二つのパターンに分けることができる。一つは、『他人からシェアされた情報の拡散』、もう一つは、『自分で見つけた情報の発信』だ。ユーザーが日々行っている『情報のシェア』は、どちらのパターンが多いか尋ねた。
-
-
2016/08/25シェアしたくなる情報（複数回答）【データで読み解く】
シェアしたくなる情報はどのようなものなのだろうか。最も多いものは『自分にとって役に立つ情報（47％）』、次いで、『自分が覚えておきたい情報（42 ％）』、『実用的な情報（39％）』が続く。
