A/BテストとはA/Bテストとは、2つのバリエーションを比較して、どちらがより効果的かを判断するための実験的手法です。例えば、ウェブサイトのランディングページのデザインや、メールマガジンの件名や本文など、マーケティング施策の改善に活用されます。 SQLでの実施手順A/BテストをSQLで実施する場合は、以下の手順で行います。 ※本記事のSQLはmySQLを想定しています。 データを抽出する比較する2つのデータを抽出します。例えば、AグループとBグループのデータを比較する場合は、以下のようなSQLクエリを使用します。 SELECT * FROM ユーザーテーブル WHERE グループID = 'A'; -- or 'B' for group B統計量を計算するデータから、比較するための統計量を計算します。具体的には、コンバージョン率や売上額の平均などがあります。例えば、コンバージョン率を計算す
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
マーケターのムロヤ（@rmuroya）です。 マーケティング組織の構築・育成や、煮詰まった時の施策アイデアの発想促進のために、マーケティングのスキルマップをつくってみたので共有します。なお、デジタルマーケティング のノウハウが根幹となる事業をやっていたので、デジタル寄りの内容になってます。 なお、SNSマーケティングに絞ったスキルマップも作成しました。 SNSマーケティングのスキルマップ作ってみた ーーー このブログの著者・ムロヤのメルマガもどうぞ。10年後も使える「マーケティング」を学べる情報をお届け。物事の本質を掴み、仕事・副業でハイパフォーマンスを出せる骨太な思考法を身につけられます。 https://rmuroya.theletter.jp/ ーーー マーケティングのスキルマップ （クリックすると拡大表示できます） ＜更新履歴＞ ・マーケティングスキルマップVer.1.0 上下で分
初めまして、株式会社才流の金森（@user_id_us）です。 本記事は、フィードフォース社主催「MAはB2Bマーケティングで本当に必要なのか？ 」というイベントのレポートです。 ---------------------- ★要注目ポイント★ ・MAツール利用の実態 ・MAがワークする条件 ・MAを活かすB2Bマーケティングの進め方 ・BtoBマーケティングにおいて成功率が高い/低い/意見が分かれる施策 ・MAとインサイドセールスの関係性 --------------------- ■ 登壇者プロフィール ・栗原康太（@kotakurihara ） 2011年にIT系上場企業に入社し、BtoBマーケティング支援事業を立ち上げ。事業部長、経営会議メンバーを歴任。2016年に「才能を流通させる」をミッションに掲げる株式会社才流を設立し、代表取締役に就任。 アドテック東京などのカンファレンスで
BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）市場は、国内における人材不足の影響や外資企業の日本市場参入などを背景として今後の需要拡大を期待でき、SI、コールセンター、人材派遣、印刷、コンサルティング、倉庫など多岐にわたる業界からの参入がある。 本調査レポートでは、BPOの「専業者」のみならず、「IT系BPO事業者」、「印刷系BPO事業者」、「コールセンター系BPO事業者」、「会計系BPO事業者」、「事務処理系BPO事業者」、「人事系BPO事業者」、「人材派遣系BPO事業者」、「オフショア系BPO事業者」、「倉庫系BPO事業者」、「DM系BPO事業者」、「営業系BPO事業者」、「データ分析BPO事業者」など多様なタイプの「BPO事業者50社」に取材しており、内容の充実化に努めた。 また、今回の調査レポートでは、BPOサービスを「IT系BPO」、「コンタクトセンター」、「ヘルプデスク」、「フルフ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 友人に『マーケティング・サイエンス入門』がおすすめと言われて読んだんですが、やっぱり実行できないとモヤモヤしてしまいますよね。そこで、登場する手法に関連したRのコードやらを集めてみました。 ・BASSモデル ・多次元尺度法 ・因子分析 ・ロジット&プロビット ・分散分析 ・クラスター分析 ・判別分析 ・決定木 ・コンジョイント分析 ・RFM分析 ・共分散構造分析 BASSモデル 市場全体の規模が動的にどのように変化するかを予測するために使われるモデル。 R を使ってバ
This document provides an overview of the content marketing and native advertising landscape. It maps out the various players in this ecosystem across areas like content creation, distribution, monetization, and analytics. The graphic shows the many platforms and vendors that operate across these areas and how they relate to key functions like social marketing, branded video, and automated content
なぜ歯ブラシを買うのに迷うのか？ 客の行動を分析して、分かったこと：仕事をしたら“客の迷い”が見えてきた（前編）（1/6 ページ） とあるコンビニでのこと。デザイン会社で勤める田中健作さん（仮名、30代）は、商品を購入する際、いつも“迷って”いるという「うーん、今日のお昼ご飯どれにしようかな……」。棚に並んでいる唐揚弁当を手にして、「おいしそうだな……。でも最近、肉ばかり食べているから、今日は魚にしよう」。ということで、唐揚弁当を元に戻し、シャケ弁当を手にする。 弁当だけではなく、飲料でも同じように迷う。「新商品のお茶にしようかな。それともいつものやつにしようかな」といった感じで。そんなこんなで悩んだ挙句、ようやくレジへ。 田中さんはコンビニに10分ほど滞在したが、店側に残るデータはこれだけ。「30代、男性、シャケ弁当、ペットボトルのお茶を購入」――。彼のように「これにしようか、いやあれに
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《連載》ネット広告エコシステム 第一回：Ad Exchange（アドエクスチェンジ）とは 第二回：DSP(Demand-Side Platform)とは 第三回：Yield Optimizationとは 第四回：RTB(Real-Time Bidding)とは 第五回：Data Exchanger（データエクスチェンジャー）とは 本日はネット広告エコシステム連載の第三回。Yield Optimization（イールドオプティマイゼーション）と呼ばれるサービスについて。 Ad Exchangeは市場、DSPは広告主の効果を最大化するもの、そしてYield Optimizationは媒体（メディア）側の収益を最大化させるものです。市場は需要と供給によって成り立つわけですが、需要側が広告主側、供給側が媒体側にあたります。そのためDemand-side Platform (DSP)の逆の存在として
その見込み客リストから彼がアポイントにつなげる確率は実に13％超。100社に電話すれば13社が訪問を承諾する計算だ。確かに優れた営業力に違いないが、強さの秘密は彼個人の能力というよりは、それを支える組織力にある。彼が受け取る見込み客リストは、「営業が怠惰になってしまうのが心配」（同社）というほど魅惑的で、“麻薬”のようなリストである。ゼンリンデータコムは、どうやってこのリストを作ったのか─。
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