需要予測はビジネスの現場では非常に重要なことです。ただ、データによらない経験と勘といい加減による予測が蔓延っている世界でもあります。 面倒だから、昨年と一緒、昨年の売上を1.1倍する、取り急ぎ右肩上がりに描く、みたいない...

よくあるデータ活用のテーマの1つに、顧客のチャーン予測（離反予測）というものがあります。離反率をはじき出すことができます。 離反率は、顧客満足度の重要な指標です。離反率が低いということは、顧客が満足しているということです...

市場反応分析（Market Response Analysis）では、広告・価格変更・販促・営業などのマーケティング活動に対する反応（売上や購買行動など）を分析します。 比較的やりやすく、多くの人に関心をもられやすいデー...

CLTV（顧客生涯価値）には全体レベル（集計レベル）と個人レベル（個々の顧客レベル）のものがあります。 全体レベル（集計レベル）のCLTV（顧客生涯価値）である（Aggregate CLTV）は、多くの場合驚くほどの予測...

仮説を立てて、データで検証する。 既にある過去データで検証する方法と、これから新たにデータ取得し検証する方法があります。 さらに、これから新たにデータ取得し検証する方法も、どうなるのかをモニタリングし確かめる方法と、AB...

問題解決は、取り組むテーマと言うか課題を設定する「課題発見フェーズ」と、その課題に取り組む「課題解決フェーズ」に分かれます。 そこでどのようにデータを絡ませるか？ データの絡ませ方には4つのパターンがあります。 今回は、...

多くの人は、普段から何かしらの数値を眺めているかと思います。 成績表やTOEICの点数、体重、売上、受注件数、リード件数、PV（ページビュー）数などなど。 普段見ている数値（売上やPVなどの指標）に異常があった場合、あな...

ビジネス活動をしていると、何かしらの指標を眺めることが多々あります。 例えば、売上や受注件数、問い合せ件数、サイトのPV（ページビュー）数などなど。 多くの人は、子ども時代から、何かしらの指標を眺めて過ごしているでしょう...

もっとも手軽なデータ活用は「見える化」です。 端的に言うと、データを集計や統計処理などし求めた「指標」を見てアクションの質をあげる、ということです。 もっとも手軽ですが、指標をただ眺めているだけ、というケースも多いのでは...

高精度で予測できる数理モデルが完成しました。 現場もマネジメント層もびっくりするようなモデルです。 しかし、その数理モデルは現場で活用し成果を出し続けることはありませんでした。 なぜでしょうか？ 今回は、「現場のデータ活...