データ解析コンペのフリー編 [ログ / アクセス解析]
今週の土曜日、データ解析コンペのフリー編の発表があります。
アクセスログの分析って大きく分けて
1. 集客に関する分析
2. 導線やUIに関する分析
に分かれる。
実際に両方の分析をいろいろやってきたが、分かりやすい&インパクトが大きいのは、1の集客に関する分析だと思う。
2の導線やUIに関する分析は、だいたいがカスタマのリコメンドって話になりがちです。
ここで問題点があって、
リコメンドってのは、安易で分かりやすいのだが、実際に導入をしようとすると、IT部門との調整が面倒だったり、導入までに時間がかかったりする。
また、正直、世の中には安価で精度の良いリコメンドを提供する会社が多いです。
そういった会社の中には、長年の実績やノウハウがたまっているなか、あえて、内部で開発する工数を取り、一からリコメンドを導入するってのは、ハードルが高いのでは?とも思います。
逆に、集客部分の分析は、大きな開発もいらないので即時性が強く、アクション(購入)へのインパクトも大きい。
ということで、今回のフリー部門は、集客に関する分析でいこうかと思います。
流行りのアトリビューション分析をぶつけてみようかなぁ。
(´д`)
アクセスログの分析って大きく分けて
1. 集客に関する分析
2. 導線やUIに関する分析
に分かれる。
実際に両方の分析をいろいろやってきたが、分かりやすい&インパクトが大きいのは、1の集客に関する分析だと思う。
2の導線やUIに関する分析は、だいたいがカスタマのリコメンドって話になりがちです。
ここで問題点があって、
リコメンドってのは、安易で分かりやすいのだが、実際に導入をしようとすると、IT部門との調整が面倒だったり、導入までに時間がかかったりする。
また、正直、世の中には安価で精度の良いリコメンドを提供する会社が多いです。
そういった会社の中には、長年の実績やノウハウがたまっているなか、あえて、内部で開発する工数を取り、一からリコメンドを導入するってのは、ハードルが高いのでは?とも思います。
逆に、集客部分の分析は、大きな開発もいらないので即時性が強く、アクション(購入)へのインパクトも大きい。
ということで、今回のフリー部門は、集客に関する分析でいこうかと思います。
流行りのアトリビューション分析をぶつけてみようかなぁ。
(´д`)