春のいずみ、フリー編 [データサイエンス、統計モデル]
データ解析、コンペのフリー編の発表がありました。
課題編に引き続き、1位(殊勲賞)を頂きました。
ダブル受賞できるとは思っていなかったので、正直、驚きです。
他のチームの発表を見ていて感じたことは、、、
こういうアクセスログの分析って、リコメンドとか購買予測って話が多かったです。
多かったというか、うちのチーム以外、みんなそうでした。(^^;
ただ、ECサイトのリコメンドとかって、安価に提供している会社も多いですし、あえて内製でエンジンを作る管理費やコスト、そして、乗り換えためのスイッチングコストを考えると、ちょっと現実的ではない気がします。
もちろん、メルマガリコメンドをやったとして、多少のアクションを生み出すことは可能でしょう。
しかし、多くのアクションを生んでいるところ、かつ、制御可能な施策を考えると、集客部分の分析にフォーカスをした方がいいことは自然な発想かと思いました。
分析を始める前に、どこに目を付けるのかという全体俯瞰(森の部分)があり、さらに詳細の分析に入っていく(木の部分)というのが大切で、森を見たり、木を見たり、そして、また、森に戻ったりというステップが大切だと思います。
話を戻し、発表の後、その場にいた学生さんや教員の人と飲みに行きました。
みんなとても優勝な人で良い刺激になりました。
大学の周りって安く飲めるお店が多くて良いですね。
課題編に引き続き、1位(殊勲賞)を頂きました。
ダブル受賞できるとは思っていなかったので、正直、驚きです。
他のチームの発表を見ていて感じたことは、、、
こういうアクセスログの分析って、リコメンドとか購買予測って話が多かったです。
多かったというか、うちのチーム以外、みんなそうでした。(^^;
ただ、ECサイトのリコメンドとかって、安価に提供している会社も多いですし、あえて内製でエンジンを作る管理費やコスト、そして、乗り換えためのスイッチングコストを考えると、ちょっと現実的ではない気がします。
もちろん、メルマガリコメンドをやったとして、多少のアクションを生み出すことは可能でしょう。
しかし、多くのアクションを生んでいるところ、かつ、制御可能な施策を考えると、集客部分の分析にフォーカスをした方がいいことは自然な発想かと思いました。
分析を始める前に、どこに目を付けるのかという全体俯瞰(森の部分)があり、さらに詳細の分析に入っていく(木の部分)というのが大切で、森を見たり、木を見たり、そして、また、森に戻ったりというステップが大切だと思います。
話を戻し、発表の後、その場にいた学生さんや教員の人と飲みに行きました。
みんなとても優勝な人で良い刺激になりました。
大学の周りって安く飲めるお店が多くて良いですね。