“人を動かす力”を見つけるデータの解釈学とは－生活者発想×サイエンス

コメント

注目のコメント

• 木原 誠太郎

  ディグラム・ラボ 代表取締役

  ・2018年08月11日

  とても分かりやすい記事。ホントそうだと思います。
  
  どんなに沢山データがあっても、
  それを動かす発想や視点がないと意味がない。
  
  私にも日々たくさんの相談が来ますが、
  データが何かの魔法や印籠と勘違いしている人が多いです。
  
  先ずは何をしたいか？そして、どう読むか？ですね。
  
  博報堂さんの徹底した生活者発想の
  データドリブンマーケティング。期待してますし、
  ディグラムともコラボして欲しいです。
• 橋本 武彦

  GA technologies AI Strategy Center 　General Manager

  ・2018年08月10日

  長らくお世話になった宮腰さんの講演まとめ。
  ○広告業では"人を動かす力が大切”
  ○因果関係の解釈が重要
  ○商材が計画購買の場合は第一想起率や購入意向率、非計画の場合選択候補率や好意率がKPI
  など、分かりやすく説明されてます。
  自動車や保険は比較検討型として上記の中間に位置づけられています。不動産も真ん中に近い位置づけでしょうか。
  
  私自身にとっても、MMM(マーケティングミックスモデリング)は約20年前にこの世界に足を踏み入れるきっかけであり(その際は遺伝的アルゴリズムを利用。今回の博報堂はベイズ推定を利用とのこと)、その後も多くのお客様の案件で関わったテーマで、また、このテーマに触れてみたくなりました。
• 伊藤 慧

  インターネットビジネス

  ・2018年08月11日

  ＞「m-Quad」では、一般的なMMMと異なり、動的構造時系列解析を実装しています。階層型のベイジアンネットワークなので、きちんと因果関係を構造化できます。また、ベイズ推定を行っているのでパラメータが確率分布をもっています。
  
  こういうツールのアルゴリズムを考えている人、ホント尊敬します。理論を実装するのは並大抵の事ではないです。
  
  まぁ、実際は使用者の側にも統計学のリテラシーが必要で、「階層型のベイジアンネットワーク」「ベイズ推定」等の意味と、理論的な限界を知らなければ、本当の意味で意思決定に「使う」事はできないんでしょうけど。