データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」

著者 : ディミトリ・マークス ポール・ブラウン 小林啓倫

• 日経BP (2013年2月28日発売)

作品紹介・あらすじ

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」と呼ぶデータ・サイエンティストの手法をわかりやすく解説。シスコシステムズ、UPS、BT(ブリティッシュテレコム)、イーベイ、シーザーズ・ホテルチェーンの企業事例やソーシャルネットワークの活用事例などを満載。

感想・レビュー・書評

[cozy0905さんの感想 · 2013年9月7日]

仕事上必要となり、読む。なるほど一端と概要はわかった。次はで、どうなるの？ってことを自分で考えることだ。

[yu1katoさんの感想 · 2013年7月19日]

ビジネスは需要と供給で構成されており、企業がコントロール可能な供給に対して消費者がコントロールする需要に対して働きかけていく行為がマーケティングである。
本書はマーケティングに関して最新の分析手法をピックアップし、理解しやすい形で解説を加えることで読者のデータリテラシーを向上させることを目的としている。

分析の重要性が近年取沙汰される傾向にあるが、ただ「これからは分析が重要」「ビッグデータを使っていかなければ」とか言っていても何の意味も無い。
大切なのは分析をするにあたって「誰にアプローチするのか」「顧客に何を伝えるのか」を考えることである。
そこをはっきりさせなければ必要なデータやそれによって得られるものも曖昧になってしまい、どんなに高度な分析を用いても十分な効果を得ることが出来なくなってしまう。
スケールが大きくて実体を摑むのが困難であるからこそ、結局如何に定義し、選択し、読み取るか。
本書を読んでいてデータの持つ大きな力を再認識することができ、またそれを用いる上で何を押さえるべきなのかを意識するにも至った。

またアナリティクスの未来に関する記述も興味深い。
今後データを活用したマーケティングが更に重要になってくるにあたって、アジャイル（機敏）であること、専門的な知識をマーケティングの文脈で理解し言語化して人に説明できること。
これらが明暗を分ける。
その中で個人がどういった役割を担っていくべきなのか。

現在のトレンドや今後のデータ活用に関する理解が深まり、非常に勉強になった。
少なからずデータを活用する最前線に入っていく身として読んでよかったと思う。
今後もアンテナを高く張ってトレンドに関する情報を吸収しながら、そのマーケティング上での文脈を読み取る訓練を怠らずにやっていきたい。
まだまだ勉強不足。

[はっとり さちこさんの感想 · 2013年7月16日]

ビッグデータ・・・よく聞く言葉。

とはいえ、その実態は？

ビッグというのも、ザックリで、どこからどこまでを選択するか?

その実態がわからないからこそ、それをいかに定義して、選択し、読み取るか?

キュレーション能力が問われるのだろう。

まずはスモールから、自身の手にある（だろう）データから扱ってみる。
そして、既にある分析方法でいろいろつなげたり、グルーピングしてみる。
そして、実際試してみる。（←ITの技術の上で、日々データと結果を積み重ねることができるから、迷わず少しづつでも確実にやりたいことを進める実験の継続がある。だから、考えのストーリーが実現に繋がる）

だから、スモールが自身の方向性でビッグになる。
そんな思考と施行の実態を教えてくれる一冊。

それをマーケターマインドとサイエンスの融合と調和というのではないだろうか?

そして、現代のデジタルを使ったソーシャルで、ファンとともに参加するメーカーの在り方なのかもしれないと思うのである。

[whiteprizmさんの感想 · 2013年6月29日]

マーケティングを今自社が持っているデータから、どのように有効に行うか。アナリシス。

・特に固定電話など、成長が止まっている市場においては、財布内シェアの情報が不可欠になる。固定電話サービスの利用傾向を左右するのは主に、
・顧客企業が保有している電話回線の総数
・顧客企業がどの産業に属しているか
・企業内の地理的なばらつき（拠点が1カ所か、複数か）
である。
そこで、どこに営業の最大のチャンスが転がっているか割り出すために、次のような分析を行った。
まず顧客を1回線毎の請求料の大小でソートする。例えばレンタカー事業を営むA社が40回線所有していて、1ヶ月あたりの請求が合計3000ドルなら、1回線あたり75ドルを支出している。
次に地理的にA社に近く、業態が同じで1回線あたりの請求額が高い他社と比べる。同じ地域の上位の他レンタカー会社が1回線につき平均120ドル使っているとする。
そして、’1回線あたり120ドルがその地域の同業者で財布内シェアの100％を握っている’ものと考える（支出額が最も大きいので）。
1回線あたり75ドルのA社はまだ45ドルを競合他社の電話回線に使っているので、A社をターゲットにするのは、有意義だとの結論が出る。

・人々の感情を理解することに特化している企業として、他にボイスプリズムが挙げられる。彼らは人間の声の音波を分析する。誰かに10分ほど喋ってもらい、基準値となるベースラインを把握した後で、提示される様々な刺激物（この場合は広告）について語ってもらう。そしてその際の反応とベースラインとを比較し、興奮やストレス、喜び、怒りといった感情を明らかにするのだ。声は無意識下で何が起きているのかを理解するのに役立てることができる。何千人もの消費者の無意識に関するデータを集められる技術など、私はほかに見たことがない。

[あるさんの感想 · 2013年6月4日]

ゾクゾクされられた本。
巷でバズワードとなっているビッグデータの取り扱いを具体例で示している。
需要創造にむけた顧客のセグメントとメッセージの構築の手順を学べたのが大収穫。
今後も読み返したい。

[denon_sengaiさんの感想 · 2013年5月7日]

本書は、無限ともいえるビッグデータではなく、身近なリトルデータの分析の可能性について、著者自身が扱った事例を交えながら説明している。一読してみて、やはり分析の核心は、仮説の設定と変数化につきると思った。どのデータ使い、どのような知見と価値を得るかを熟考することが重要だ。加えて、その価値を踏まえ何をすべきか考え、実行に移すことが大前提となっている。これが学術研究と実務上の企画の違いなのだろう。

扱われている事例はほとんどが企業だ。大学経営に直接直ちに応用は難しいが、データに依拠したマーケティングの考え方は参考になる、というより明らかな隔たりがあると感じた。近年の高等教育政策・大学経営の文脈では、IRの重要性が指摘される。どちらかというと、設置者を問わずその公共性に鑑み、アカウンタビリティの果たすための情報公開の延長線上で、機関内で情報を整理し、公開することが促進されている。もちろん、一部の先進的な大学では入学者選抜にその情報を活用している。他方、企業経営の文脈では、競合他社と差別化を図り、少しでも優位となるような行動様式を重視している。この本もその解説となっている。これら2つの文脈には、データ解析に対する基本的な動機の違いがあるようだ。公的な法人と私企業の違い以上に、組織経営へのアグレッシブさの有無ともいえるかもしれない。

商業化する大学やアカデミックキャピタリズムの流れは、アメリカの高等教育システムの影響を受け続ける日本にも到来していることは明らかだ。とすれば、本書のようなマーケティングの手法を大学経営に取り入れずに済むと言いきれない。一部の大学は既にプランニングセクションにこの手の仕事をさせているはずだ。

多くの大学職員は、ある大学の志願者増減の規定要因を確実に把握したいはずである。しかし、それは明確でない。本書は「需要はあいまいな世界」（P.25）であり、「無数に存在する原因が組みあわさった結果」（同）かと問いかける。需要を増やすために、既存の顧客データをセグメント化するところから出発している。これは大学経営にも適用できるはずだ。分析の枠組みはマトリクス表ないしクロス表となっている。消費者の動機、感情、ニーズに基づきグループ化・類型化することが先決とのことだ。意外に商品購入の際合理的判断をしていないとも書かれている。「思考」と「行動」に先だって「感情」（P.135）があるというわけだ。

類型化といえばクラスター分析（P.114）だ。個人的には修論でこれを使うので“手で”覚えていくことにする。テキストデータの分析（P.129）も同様。

マーケティング予算策定の15のアプローチ（P.185）は特に興味深く読んだ。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.限界収益、13.タスクアプローチ（要計量経済学）、14.モデリング、15.メディア影響力テストの15個だ。一大学が予算編成する際、これらのうち、どれを使っているだろうか。多くは1ないし2だろう。バジェッティングとプランニングは表裏一体だということがここからもわかる。

ウェブ分析のツールとしてグーグルアナリティクス（P.253）が紹介されている。
http://www.google.com/intl/ja_jp/analytics/index.html

P.336のマーケティングの専門化も非常に刺激的だ。以下のように専門分化している。
ビジネスプランニング
・予算設定と配分
・ビジネスケース作成
・シナリオプランニング

オンラインメディア分析
・オンライン行動ターゲティング
・ソーシャルメディア分析
・オンラインメディア分析
・検索分析

計量経済学モデル
・キャンペーンパフォーマンス測定
・マーケティングミックス測定
・メディアミックスのモデル化

360度評価とレポーティング
・パフォーマンス報告
・ダッシュボード

ウェブ分析
・ウェブサイト報告
・テストと最適化

ターゲティング
・セグメント化
・予測モデル

定量的リサーチ
・追跡調査
・オンラインリサーチ

[mi3さんの感想 · 2013年3月18日]

結論としては、読んでよかったです。前半が、正直あまりにも関わりのない分野の話をされたので、戸惑いましたが、最終章が本当に今、欲しい情報だったので、★４にしました。

コンテンツ屋をやっていたのですが、まず情報を取り、まとめ。どう情報を役立てていいのか、悩みだったので、興味を持って読みましたが、変化の早い市場の中での示唆があり、勉強になりました。

[tamamura57さんの感想 · 2013年3月17日]

ターゲットにするべきは誰、そしてどのようなメッセージを送るべきか、様々なメディアや景気の動向の中で予算をどのようにコントロールするのか、そして何を測定してどのように最適化を図るのか、全ての答えはデータにあると説き、感や経験ではなくデータ判断するマーケティングひいてはこれからの経営を指南する。

ビッグデータ（魅力的な小さなデータ含む）をマーケティングそして経営に活用する指南書であるので、IT系の人が最初に読むビッグデータの本としてはお勧めしかねますが、これからの経営を俯瞰するにはとても勉強になります。

ちなみに、ビッグデータを使ったマーケティングのたとえ話で有名なビールと紙おむつの相関関係は創作であるとの衝撃的な事実にも言及しています。

[こどもおねむさんの感想 · 2023年3月5日]

本書は数々のデータをいかにマネジメントして活かしていくかという話なのでこれは転職前に読むべきだった。ECサイトの話辺りは興味深かった。確かにTOPページはお店の顔。しかしデザインが変わらなければそれ程影響はないだろうと思っていたが、正確に分析すればかなりの違いがあるようだ。
あとは、何度も形を変えて出てきたクロス集計。他書でも見かけたしやはり分析の基本になるのだろう。だが、この領域の顧客はこうしたら良い、と分かってもその通りにならないのが現実。皆と同じ分析をしていたら勝てない。独創性が必要になるのだろう。

[karellenさんの感想 · 2021年10月23日]

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