デロイトアナリティクス カスタマーアナリティクスフォーラム2013

「デロイトアナリティクス　カスタマーアナリティクスフォーラム2013」に行ってきた。

以下、自分なりの解釈と備忘録

----------------------------------------

午前の部：Keynote Speech & 基調講演
なんだか、どこかで聞いたことあるような、パッとしない薄い話だった。

CMOにとって大切なことは、「難しい統計を理解することではなく、良い質問をすること。」らしい。
まぁ、そうだよね、と思う。

----------------------------------------

午後の部：B－① 「マーケティング活動におけるアナリティクスの活用」

事例の中に上がっていたベイジアンネットワークのモデルが、ちょっと微妙すぎ…
マネージャーレベルの発表だと、まぁ、こんなものかって感じ。

----------------------------------------

午後の部：B－② 「データサイエンティストが語るCMOが知っておくべき統計とIT」

成功する可能性が低い → 専門性の高いデータサイエンティスト集団を初期から雇う
成功する可能性が高い → 明確な課題設定を持つこと

↑
と講演の中で語っていたが、本当にそうだろうか？
明確な課題を設定したとしても必要条件であって十分条件でないと思う。

その課題ってのは、ビジネスに置いて明確かもしれないけど、それを社内データや分析技術をどう組み合わせれば、解決できるのか？が明確になっていない。
そして、それをきちんと設計できる人材ってのが、データサイエンティストであると思う。

データサイエンティスト集団は、いらないかもしれないけれど、優秀なデータサイエンティストが1人いることは、必須だと思う。
CMOの参謀的な分析者って意味。

----------------------------------------

午後の部：A－③ 「共通ポイントサービス「Ponta」のデータ分析」

今日一番参考になった講演。
別途まとめます。

----------------------------------------

午後の部：B－④ 「コンシューマービジネスに　おける顧客アナリティクスの活用」

泥臭い集計作業が、すごく納得感じがある。

変数 → イベント

・キャンペーンの事例
クーポンのみ：4割
　→ 新規獲得としてどれだけ取れているか、その後の成長は？
他商品も併売：6割
　→ 優良顧客の予備軍として着目

併売商品 → 呼び水戦略を意識する

・クロス集計の事例
こだわり度合 × 低価格志向で4象限に分類
　→ 本物志向の人、EDLPの人がいる
　→ テキストマイニングでコレポン

----------------------------------------