(1/2)データ分析は製品やサービスの改善のために行われる。それは間違いではないが、果たしてそれだけでいいのだろうか。本記事ではデータ分析の多様性について扱っていこうと思う。データサイエンティスト今や多くの企業がデータ分析を導入している。その目的の大部分は「自社の製品やサービスの改善によるKPI(顧客満足度や売り上げなど)の向上」だろう。それはもちろん、企業として明確かつ合理的な判断だと思われる。「データ分析によるKPI向上」は業務目標でしかないともいえる。企業によっては目標ではなく必達事項かもしれないが、いずれにせよ業務である以上は、目標を達成することだけに集中して方法論を試行錯誤せざるを得ない。ところが、データ分析が改善のために行われるというのは固定観念にすぎない。改善のためにデータ分析を行うことが間違っているわけではないが、それが分析の持つ唯一の役割ではないということだ。設定を有効にする必要があります。残念ながら答えは否である。本連載では、マーケティングのビッグデータ活用を阻害する要因を浮き彫りにしながら、その現実的な解決策を提示する。リポート分析のプロトタイピングで意思決定フローを作るページビュー、ユーザー数、広告のビューやクリック数......。「清水誠のWeb解析ストラテジー」第1回では、メディアサイトを例に、適切な意思決定を支援する指標の定義方法およびレポーティング方法を解説する。北川裕康氏が、実例と自身の体験をもとにマーケティングに活用できるデータマイニングの基礎を解説する。ビッグデータ活用、“しくじり案件”から学ぶ7つの教訓(TechTargetジャパン)ビッグデータの活用は、多くの企業にとって大きな課題となっている。成功した企業の事例に習うことは重要だが、失敗した企業からも多くを学べる。ビッグデータ活用の失敗に関する7つの教訓を紹介する。フリマアプリは「新品」の購入も後押しするLoading知っておくべきマーケティングのトレンド解説や新着記事の一覧など、役に立つ情報をお届けします。【LINEリサーチ】キャッシュレス時代到来か。スマホ・モバイル決済サービスの利用が昨対比2倍に。『調査のチカラ』トップへ利用規約ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。