デジタルマーケティング基礎 小売業の事例で学ぶデータ活用編

tramp

マーケティング

人間味のある解釈がとても面白いと思った。
AIがデータを解釈する場合、それは売上を上げる観点しか持ち合わせていない。
我々の生活を本当に健康的で良いものにするためには、人間の感情や共感性、未来への期待や希望を含めた解釈をする必要があると感じた。

mike42

マーケティング

データの意味を、お客さまに思いを馳せながら考える。これは、AI時代に人間が担うべき仕事の一つの真実だと感じました。

kousui

マーケティング

データの解釈が最も大切だが、それを正確に実施するためのデータの収集やビジュアライズ方法など勉強になった。

yonesaki

メーカー技術・研究・開発

データを分析するために色々なデータを予めもっておくことが必要。マーケティングに限らず、科学的な要素が多い当社の製造部門においてはもっと数値化することが必要と思った。

172-0207616

マーケティング

すごくためになりました。さっそく、手法をいかした分析を行ってみます

kenjiazuma

マーケティング

データを取って満足しているケースは往々にしてあったように思います。活用の仕方を体系的に学べたので参考になりました。

715kabukabu

営業

データは取得するだけでなく、どう分析してどう活かすのか？を考える。
結論や対策ありきの考え方をやめて、柔軟に対応できるように素直に予算とのギャップの原因を追及し、予算達成を実現したい。

atsushi_th

その他

複数回視聴して理解を深める必要がある。

hideyuki-t

販売・サービス・事務

データは見方と使方が大事

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

knc95

マーケティング

得られたデータから因数分解をしてどこに原因があるか、そしてそれはなぜか考えられると良い

tamuraya

マーケティング

データ活用は小売業以外のBtoBビジネスでも同様に活用できると思います。どんな事例があるでしょうか？

koueno

マーケティング

データは「結果」ではあるものの、なぜそういった結果となったのか、
考えていかなければ、間違った方向に進む可能性があることが理解できました。

kawaguchimas229

IT・WEB・エンジニア

分析にはいろんな方法がある

jkum

マーケティング

グラフの種類や外れ値の解説が参考になりました。

ms-sa

マーケティング

データを活用して事業活動のパフォーマンスを評価検証して次のアクションに繋がることがマーケティングの基本ではあるが、解釈や判断においては事業理念や顧客への提供価値視点で選択肢を選び、作っていくことが大切だと感じた。データの活用については杓子定規に機械的な活動にせず、顧客視点を活用していくことで人間がこれからも関与する価値が生まれると感じた。

hr-sakai

その他

データ収集は大切だが収集したデータをクリーニングして生きたデータにして分析する。活用していきます。

yuta88888

マーケティング

データの取得はあらゆる角度から行えるようになったと感じます。
その一方で、解釈は多様な切り口で、聞き手に納得感ある形へ提示できるかが、データ分析者の腕の見せ所だと思いました。
日頃からの課題意識を持ち、仕事の自分ゴト化を行い、独自の解釈が生み出せる土壌を育てていきます。

ih091705

金融・不動産　関連職

マーケティングは難しいですね。
最後の報告書作成ポイントだけ理解しました。
３つの分析方法で見る、確認することが勉強になりました。

ke1101

その他

内容に合わせたビジュアルで、より課題の深掘りができるようにしていきたい

arisa-kozu

営業

お客様の行動パターンや背景が推察できる購買データが出たとしても、その商品をより買ってもらうことが正しいというわけではないと学んだ。現時点でそれを買うしかない、であったり、そこにあるから買っているだけで、より最適な商品の紹介やレイアウト変更で顧客満足度をさらに上げることができると気づいた。

marina_u

マーケティング

マーケティングにおいて、絶対に欠かすことのできないデータ。
活用方法や可視化方法が良くわかった。
積極的にデータ活用していきたい。

sonear

営業

目的別のグラフ分析活用方法を理解できた

syusa-hitohana

その他

実例に基づく説明が多かったので、わかりやすかった。業務に活かしていきたいと思う。

okuribito

営業

日常の業務において、デジタル施策を実施、データを分析することが多くなり、その施策がきちんとあるべき姿通りの結果となっているのか考えるいい機会となった。データ分析にあたって、絶対でみる、相対で見る、傾向でみることデータの可視化など視覚的に解釈することが基本的なことを今一度振り返ることができた。

emi_go

コンサルタント

店舗へのコンサルティングにおいてデータ分析をする際に、活用できる

ab0110

専門職

分析することは分かっているがうまく判断できるかは経験も必要だと思った。

t_taku20

営業

データ分析を因数分解し、何に原因があるかを突き止める、基本であるができていなかった。

wataru2004

マーケティング

たくさんデータが取得できるようになっても、人間が考えることをやめては真の顧客満足は得られないというのはその通りだと感じた。

yoshizap

メーカー技術・研究・開発

データの分析に苦手意識を持っているが，因数分解は面白そうに思った。私の部門には様々な背景を持った社員がいるが，挙がってくる質問や発生した逸脱を丁寧に分析することで，ぴったりと合った対策ができると感じました。

miyuki_enomoto

クリエイティブ

普段の業務でもデータ取りそれを元に次の動きを決めていくことがよくありますが、数字だけではなぜそういう結果になったのかは見えず、季節など色んな条件を元に想像力を駆使して要因を探っています。データは重要ですが、結局その解釈は人に委ねられるところが大きいということを改めて感じました。

yyano2

IT・WEB・エンジニア

データの切り口について非常に勉強になった。別な視点で切り込めるよう、普段利用しているデータも改めて考えてみたい。

fbj04190

営業

データ収集と分析を行う事で、取引顧客の傾向が分かり、新たな提案すべき内容が見えやすくなると思います。

ymoh

マーケティング

データ分析の考え方を実例を持って勉強でき、大変有益でした

coji1980

マーケティング

AIと人の棲み分けの一部が理解できた。

ある数字を分析するのはAIの方が圧倒的に早くベターな解を出せる。
では人の役割は何か。その分析に対して企業理念と照らし合わせてもっと顧客をハッピーにできる提案を新たに提案していくこと。

非常に勉強になった。

taro0705

販売・サービス・事務

・お客様がより良い暮らしや生活ができるためにはどうしたらいいのか！？
の追求をやめてはいけない。
・今売れているからこれを伸ばそう&ダメだからやめようと単純な思考ではダメ

mmmmiii

マーケティング

データ分析についてここまで詳細に分析したことがなかったので勉強になりました。

yuk_o

人事・労務・法務

集計できるまで大変だと思うけど、できたら自動化して便利にはなるけど、自動化できない部分もあるから、含めてマーケティング難しいと思います。

yamasansansan

メーカー技術・研究・開発

自身だけでなく様々なメンバ同士でデータを基に議論を進めるために、目的に応じたグラフ表示方法を選定することが重要であると感じた。単なる数字の列挙だけでは分析の目的を見誤る可能性があることを理解した。

yu_wisteria

マーケティング

自社店舗のデータ分析は客数、客単価によるものが中心であったが、複数の分析軸を持つことが課題解決のヒントになる点が理解できたので、実務に応用したい。また、外れ値の扱いや中央値、偏差の併用など、基本的な指針はチーム内で共有したい。

s_tsuchi

クリエイティブ

データ分析を行う際にいきなり取り掛かるのではなく、初めに構成要素を分解したり、必要な数値を算出してから分析を進めていくことが必要だと感じました。

user_0001

マーケティング

最後の、お客様の嗜好と会社理念を掛け合わせた営業戦略の話は、人間だからこそ達成できるワビサビだな、と感じました。
お客様に寄りそった仕事をしていきます。

k_6611

IT・WEB・エンジニア

小売業など業種による部分はあるかもしれないが、単純なデータの相関と因果関係を確認する。また相関だけではなく、データを解釈することが大切。

960004

クリエイティブ

データの分析→報告書の作成をもっと簡単にやりたい

fujitar_06

IT・WEB・エンジニア

データ活用について事例を基に学ぶことができました。

hide-ama

メーカー技術・研究・開発

データを色々な切り口で分析することを、数学用語の「因数分解」を使っているところだけ、引っかかってしましました。