データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」

ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

Amazon商品の説明より

『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』
ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ

米ハーバード・ビジネス・レビュー誌が「21世紀で最も魅力的な職業」と呼ぶ職業、それは「データ・サイエンティスト」だ。

本書は、“既に手元にある魅力的なデータ(Sexy Little Numbers)"を、これまでとは違った角度から分析し、思い込みをこわして新しいビジネス戦略を描き成功させたデータ・サイエンティストの手法を、実例と多数の図表を交えて紹介する。

データを分析し、誰に、何を、どのメディアを通して、いくらの予算をかけて消費者にアプローチするか、マーケティング戦略を決めたらどう実行に移し、その結果を測定して最適化を図っていくか、という「データ・アナリティクス(分析)」の一連のプロセスがわかる。

著者は、大学時代に計量経済学を学び、統計学のトレーニングを積んだ後、世界的広告会社オグルヴィのデジタル・マーケティング部門でシスコシステムズ、BT(ブリティッシュテレコム)などの大手クライアントで実績を積んだ生粋のデータ・サイエンティスト。
「測定した結果が何の意味をもつのか」をシンプルな形で示すことに徹底的にこだわる。
本書で掲載する70点の図表も、いずれもビジネスの現場で練り上げられたものばかりである。

目次

イントロダクション:数字はずっと魅力的だった 監修者まえがき 第1章 リトルデータでビジネスを成長させる シスコシステムズのケーススタディ 売上をどう増やす？ 本書の流れ 第2章 ターゲティング――誰にアプローチするか バリュースペクトラムモデル 財布内シェア 顧客のセグメント化 データがなくても作り出せる 顧客生涯価値 モデルの全体像 月曜日の朝にすること 第3章 メッセージ――何について話すか 定性情報の定量化―BTのケーススタディ 既存業務の補完 自動化されたお勧めツール 　この商品を買った人は、こんな商品も買っています テキストデータの分析 なぜ感情が重要なのか 月曜日の朝にすること 第4章 ロケーション――どこで顧客を見つけるか 　もうひとつのターゲティング手段―検索エンジン 　内部データベース 他に利用可能なデータ 外部データベース 　デジタルネットワーク 別の場所を探す 月曜日の朝にすること 第5章 予算――いくら費やすべきか 投資／回収曲線 計量経済学モデル ハイブリット型アプローチ 景気後退時の予算作成 予算の分配 地域による配分 メディアによる配分 パートナーの選び方 全体像を理解する 月曜日の朝にすること 第6章 測定――何が有効か、有効でないかをどう把握するか 重要なものを測定する 何を測るべきか？ 追跡メカニズムを導入する データのビジュアル化 原因と結果 すべてを組み合わせる―UPSのケーススタディ 月曜日の朝にすること 第7章 最適化――有効なものをさらに活用し、無効なものを排除するには 分析 行動に移そう 実行 クリエイティブへのフィードバック デジタル環境におけるテスト 実験室としてのデジタル環境 ここまでの総まとめ 効果的なランディングページ 長期的な効果 月曜日の朝にすること 第8章 アナリティクスの未来 将来のトレンド データにいくら払うか？ プライバシーと価値交換 人材不足 経済のグローバル化 マーケティングの専門化 アナリティクスの普遍化 技術者と魔法使い 変化か死か 未来に備える 研究拠店の設置 　 謝辞 訳者あとがき 索引