『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(ディミトリ・マークス著/日経BP社)vol.202
本日の一冊は
『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(ディミトリ・マークス著/日経BP社)
です。
リトル、です。
「マーケティングに予算をどれだけ
かけたらいいんでしょうか?」
な~んて質問されたら
どう答えますか?
難しい問題ですよね。
この問いに、
スパッと答えられるコンサルタントって
どれくらいいるんだろう?
今日の著者が
最初にコンピューターに
触れたのが当時9歳。
完全にギークですね、ギーク。
ビックデータ時代に、
あえて手元にあるデータを活用できる
体制を整えろ!
というメッセージを出しています。
「現代広告の父」とも呼ばれる、
デイヴィッド・オグルヴィはみなさんご存知でしょう。
『ある広告人の告白』(デイヴィッド・オグルヴィ著)
<Amazonで購入>
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彼が創業した会社オグルヴィ・アンド・メイザー・グループの
マネージング・ディレクターであり、
データ分析の第一人者です!
しかし、今回の本は、
完全に読み手を選ぶ本ですね。
今後、いかにマーケティングが細分化されて
各種の専門家が増えていくかがわかります。
さきほどもクライアントと、
そのあたりのことをさんざん話して
いろいろ詰めていたところです。
いや~、ほんとに大変な時代ですね!
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『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(ディミトリ・マークス著/日経BP社)<Amazonで購入>
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すべてのビジネスはたった2つの要素から
構成されている。需要と供給だ。
顧客が何を求めているのか本当に理解しているか?
データ分析するときには、常に次の点を自問自答しなければならない。
得られた数字を、どうすれば発見へと変えられるのか。
「愛着」顧客は平均的な顧客に比べて20倍の価値がある。
顧客生涯価値は次の3つの要素から構成されている。
1、【現在価値】
ある顧客に対して、現在どの程度の売上が存在しているか?
2、【将来の売上の増減】
その顧客に対する売上が、将来どの程度増減するか?
3、【関係が続く期間の長さ】
その顧客が、今後どのくらいの期間、顧客であり続けるか?
女性のスカートの丈が短くなるのと、株価の上昇には相関関係が
あるという話を「ただの偶然」で片づけるのは簡単だ。
「思考」と「行動」に先立って、「感情」がある、
というのが重要な点だ。
「売上の一定の割合を広告に費やす」といった方法は
説明がしやすいとしても、より良い意思決定方法であるとは言えない。
目標は「測定方法」「ベンチマーク」「時間設定」の3つの要素が
そろって初めて、本当の目標になる。
需要を増加させるために何に投資しているのか?
すべては「何を測定する必要があるか」を考えることから始まる。
実際に私は、最も基本的な分析しかしていない人々のほうが、
今後仕事を失っていく危険が高いと考えている。
これはすでに始まっている傾向だが、今後ますます
多くの分析業務が自動化されるからだ。
一方で、依然として、得られた発見をアクションへと変える
という役割を誰かが負わなければならない。
それこそが創造力や、直感的な意思決定が必要となる部分、
魔法が起きる世界というわけである。
数学マーケティングの成功を左右するのは、数学でも
アルゴリズムでもない。人間だ。
参照:
『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』(ディミトリ・マークス著/日経BP社)
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というわけで、
▼「共感・意外性・感動」の法則を解き明かす!
┌───────────────────────────────────┐
├○
├○ それは正しい目標設定なのか?
├○
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いかにしてマーケティング予算を決めるか、
という15のアプローチ方法が記されていました。
英国のマネジメントスクールの
学内誌で発表されたものからの引用です。
15個を箇条書きであげておきます。
(興味のない方はスルーして大丈夫です)
1、直感と経験則
2、これまでの継続
3、売上額の一定割合
4、払えるだけの額
5、昨年度の利益の残り
6、粗利の一定割合
7、売上予測の一定割合
8、単位売上あたりの一定額
9、顧客/消費者一人あたりの一定額
10、競合他社の予算に合わせる
11、ブランドの市場シェアと「話題のシェア」を一致させる
12、限界利益
13、タスクアプローチ
14、モデリング
15、メディア影響力テスト
です。
ふぅ~、
いっぱいありますね。
興味のある方はぜひこれらが
何を言おうとしているのか?
を、おさえておいた方がいいかもしれませんね。