「データ」に関連する記事一覧

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  • ３つのデータの概念【DI. MAD MAN Report】

    あらゆる企業がデータ・アグリゲーターになりうる 「セカンド・パーティー・データ2.0」へのシフト 　「ファースト・パーティー・データ」「セカンド・パーティー・データ」「サード・パーティー・データ」の3つのデータの概念をまとめた。

    2016/04/25

  • Web サービス、アプリを使用しようとしてやめた理由【データで読み解く】

    ネットユーザーの個人情報提供に対する意識 　新しくWebサービスやアプリを利用する際、“個人情報の登録が必要だったために、利用をやめた経験がある人”は、全体の26%。サービスのトライアルにあたって「使い方がよくわからなかった」（28%）や「使いにくそうだった」（30%）と同程度のハードルになっていることがわかる。

    2016/05/25

  • 入力に抵抗がある情報【データで読み解く】

    ネットユーザーの個人情報提供に対する意識 　具体的にどのような情報を入力することに抵抗があるのだろうか。「入力することに特に抵抗を感じない」人が半数を超えるものは一つもなく、最も抵抗感の低い「性別」「趣味」「職業」でも抵抗を感じない人は３～４割程度に留まる。

    2016/05/25

  • 非登録情報が取得されていることに対する認知【データで読み解く】

    ネットユーザーの個人情報提供に対する意識 　Web サービスやアプリの利用によって、「非登録情報」の収集が行われていることを知っている人は全体の半数強に留まり、48% の人はいずれの情報に関しても「取得されていることを知らなかった」と回答。

    2016/05/25

  • 登録情報／非登録情報を取得されることへの抵抗感【データで読み解く】

    ネットユーザーの個人情報提供に対する意識 　個人情報の提供に抵抗がある人とは、どのような人なのだろうか。「登録情報」と「非登 録情報」に分けて分析を行った。まず、「登録情報」が取得されることに抵抗がある人は、男性よりも女性に多く、特に10代を除く女性20 ～ 60代で６割を超えることがわかる。

    2016/05/25

  • 個人情報提供の抵抗感を下げるサイト／アプリの特徴【データで読み解く】

    ネットユーザーの個人情報提供に対する意識 　情報提供の抵抗感を下げるために有効な施策を見ていく。抵抗感を下げるサイトやアプリ特徴を示した選択肢の中からすべて選んでもらったところ、「セキュリティを高めるための施策を明記していること」（57%）、「プライバシーマークなどの個人情報保護の認証を受けていること」（56%）、「入力を求められる情報の利用目的が明らかであること」（55%）の３つが半数以上の人の抵抗感を下げることがわかった。

    2016/05/25

  • 拡大するAIソリューション市場の捉え方【Feature】

    AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　この先10～20年は、AI市場の急激な拡大が予想される。それに伴い、AI搭載型ソリューション市場も大きく拡大する見込みだ。市場規模が拡大する中で、「テクノロジー」「ビジネスモデル」「データ」の3要素の何を自社の強みにして戦うかを図式化した。

    2016/05/25

  • AIビジネス開発の検討フレームワーク【Feature】

    AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　ビジネスモデルとデータに着目し、AIビジネス検討のフレームワークを図式化した。

    2016/05/25

  • RITの発想プロセスの特徴【Feature】

    AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　既存のテクノロジーを起点に発想するのではなく、ビジネル側のアイデアを起点としてテクノロジーの視点と行き来しながら考えるのが、RIT（Recruit Institute of Technology）の発想プロセスである。

    2016/05/25

  • CMARC概念図【Feature】

    デジタルデータを駆使してマス広告を最適化する 　テレビCMを軸としながらターゲットリーチを補完するシステム「CMARC（シーマーク）」の概念図。「TVCM ACTUAL REACH COMPLETION AD DELIVER SYSTEM（テレビCMアクチュアル到達補完型広告配信システム）」の略で、テレビCMの視聴データをほぼリアルタイムで取得し、どの程度ターゲットに到達したかを把握するもの。

    2016/06/25

  • CMARC補完のイメージ【Feature】

    デジタルデータを駆使してマス広告を最適化する 　CMARCでは、テレビCMアクチュアル値と最終的なゴールとの差を算出し、それを埋めるためにどのようにデジタル広告で補完すべきかを判断し、ターゲットへの動画広告配信を実行する。

    2016/06/25

  • オープンデータの区別【次世代マーケティング教室】

    オープンデータを理解しマーケティングにいかす 　オープンデータとネット上に存在する公開データの区別を図式化した。

    2016/07/25

  • オープンデータ利活用の4分類【次世代マーケティング教室】

    オープンデータを理解しマーケティングにいかす 　オープンデータの利活用方法を「スタンドアロン型」「レイヤー型」「価値創出型」「自社ビジネス高度化型」の4つに分類した。

    2016/07/25

  • マーケティングリサーチにおける各種データの利用【次世代マーケティング教室】

    オープンデータを理解しマーケティングにいかす 　マーケティングリサーチにおける、各種データの利用方法と目的を図表にまとめた。

    2016/07/25

  • データの種類【ヤフーのデータが語る】

    データの価値は“ゴールの説明力”で決まる 　「データ」と言っても、その内容は多種多様。たとえばユーザーに紐付く性別、年齢、居住地域などの構造化された属性データや、検索ログ、閲覧ログ、広告クリックログなどの半構造化された行動データ、画像やビデオなどの非構造化データなどがある。

    2016/07/25

  • YDNのターゲティング商品ごとの平均入札価格【ヤフーのデータが語る】

    データの価値は“ゴールの説明力”で決まる 　Yahoo!ディスプレイアドネットワーク（YDN）のターゲティング商品の平均入札価格のグ ラフ。グラフからは、サイトリターゲティングが一番高く、次に地域ターゲティング、サーチターゲティング、年齢ターゲティング、最後に性別ターゲティングとなっていることがわかる。

    2016/07/25

  • 事業者ごとの各種データによる説明精度【ヤフーのデータが語る】

    データの価値は“ゴールの説明力”で決まる 　それぞれのデータでユーザー単価を説明したときの精度をグラフ化。ALLはすべてのデータを利用して分析した結果で、その説明精度を100% としている。結果が示すように、それぞれの事業者にとって、説明精度（予測精度）の向上に寄与するデータの種類が異なることがわかる。

    2016/07/25

  • 理解からアクションへ【ヤフーのデータが語る】

    データの価値は“ゴールの説明力”で決まる 　事業者にとっては、どのようなデータが重要であるかを理解して終わりでは意味がない。そこから、どのようなアクションを起こせるかが最も重要。

    2016/07/25

  • 勘と経験以上のことがデータで可視化できる【ヤフーのデータが語る】

    データの価値は“ゴールの説明力”で決まる 　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。

    2016/07/25

  • KPIのツリー構造【ヤフーのデータが語る】

    検索連動型広告におけるKPI モニタリングのシンプルさと複雑さ 　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。

    2016/08/25
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