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小林啓倫

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データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」単行本 – 2013/2/28

ディミトリ・マークス (著), ポール・ブラウン (著), 馬渕邦美 (監修),

3.7 46個の評価

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購入オプションとあわせ買い

米ハーバード・ビジネス・レビュー誌が「21世紀で最も魅力的な職業」と呼ぶ職業、それは
「データ・サイエンティスト」だ。

本書は、“既に手元にある魅力的なデータ(Sexy Little Numbers)"を、これまでとは違った角度
から分析し、思い込みをこわして新しいビジネス戦略を描き成功させたデータ・サイエンティスト
の手法を、実例と多数の図表を交えて紹介する。

データを分析し、誰に、何を、どのメディアを通して、いくらの予算をかけて消費者にアプローチ
するか、マーケティング戦略を決めたらどう実行に移し、その結果を測定して最適化を図って
いくか、という「データ・アナリティクス(分析)」の一連のプロセスがわかる。

著者は、大学時代に計量経済学を学び、統計学のトレーニングを積んだ後、世界的広告会社
オグルヴィのデジタル・マーケティング部門でシスコシステムズ、BT(ブリティッシュテレコム)
などの大手クライアントで実績を積んだ生粋のデータ・サイエンティスト。
「測定した結果が何の意味をもつのか」をシンプルな形で示すことに徹底的にこだわる。
本書で掲載する70点の図表も、いずれもビジネスの現場で練り上げられたものばかりである。

<本書で取り上げる事例>
* バリュースペクトラムモデルを使い、見込み客を生み出すことから既存顧客からより売上を
上げることに戦略を変え成功した――シスコシステムズ

* ウェブ上のすべてのカスタマーレビューを分析し、得られた結果(「宿泊客は眺めの良さを
気に入っている」など)を広告上で目立たせることで、広告予算のリターンを15~30%増やした ――米シーザーズ・ホテルチェーン

* ウェブ画面を文言、色使い、デザイン要素を変えた234通りのパターンで実験し、申込ボタンを
「いますぐオンラインで申し込む」から「始めてみよう」にし、色をオレンジから緑に変えただけで、
ウェブからの新規口座開設数を14%増やした――米TDアメリトレード証券

* 中小企業のビジネスパートナーとなるべく広告キャンペーンを8カ月間実施し、その間キャンペーンの
効果を逐次測定し数値化することで、中小企業の運送サービスの売上を20%アップさせた――UPS

* ウェブサイトを6つの領域に分けそれぞれ4パターン、合計4096通りの微妙に異なるページを
順次表示して、最も効果的なバージョンを選び出しコンバージョン率を2桁アップした――イーベイ

* 中小企業の顧客1000社に対して自社が求めるニーズについてアンケートを行い、17のニーズについて
クラスター分析を使って、顧客を5つのタイプにセグメント化し、グループごとにB2B戦略を変えた――BT(ブリティッシュテレコム)

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本の長さ

368ページ
言語

日本語
出版社

日経BP
発売日

2013/2/28
寸法

13.5 x 2.8 x 19.5 cm
ISBN-10

4822249476
ISBN-13

978-4822249472
すべての詳細を表示

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商品の説明

著者について

著者
ディミトリ・マークス(Dimitri Maex)
ディミトリ・マークスは、オグルヴィ・アンド・メイザー・グループのデジタルおよび
ダイレクト・マーケティング部門「オグルヴィ・ワン」のマネージング・ディレクター。
同社のデータ分析の第一人者。米フォレスター・リサーチ社が業界No.1と認める
グローバル・データ・プラクティス・チームのリーダーでもある。

ポール・ブラウン(Paul B. Brown)
ニューヨーク・タイムズ誌に寄稿するほか、"Customers for Life、Your Marketing Stucs"
などの本を共著で執筆する。

監修
馬渕邦美(まぶちくによし)
オグルヴィ・ワン・ジャパン株式会社代表取締役、ネオ・アット・オグルヴィ株式会社
代表取締役。外資系企業の代表取締役社長を歴任し、日本における事業の立ち上げを
成功させる。インタラクティブ・マーケティング業界で12年に及ぶトップ・マネジメント
の経験をもつ。2012年より現職。オグルヴィ・アンド・メイザー・ジャパン・グループ
のデジタルビジネスを牽引している。

訳者
小林啓倫(こばやしあきひと)
経営コンサルタント。1973 年東京都生まれ。システムエンジニアとしてキャリアを
積んだ後、2003 年に米マサチューセッツ州バブソン・カレッジにてMBA を取得。
現在は国内コンサルティングファームに所属。訳書に『ウェブはグループで進化する』
(日経BP社)、『「ツイッター」でビジネスが変わる! 』(ディスカヴァー・トゥエンティ
ワン)、著書に『災害とソーシャルメディア』(マイコミ新書)など。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 日経BP; 第1版 (2013/2/28)
発売日 ‏ : ‎ 2013/2/28
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 368ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4822249476
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4822249472
寸法 ‏ : ‎ 13.5 x 2.8 x 19.5 cm

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小林啓倫

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<<小林啓倫（こばやしあきひと） >>

経営コンサルタント。1973年東京都生まれ。獨協大学卒、筑波大学大学院修士課程修了。

システムエンジニアとしてキャリアを積んだ後、米バブソン大学にてMBAを取得。その後コンサルティングファーム、国内ベンチャー企業、大手メーカー等で先端テクノロジーを活用した事業開発に取り組む。著書に『FinTechが変える! 金融×テクノロジーが生み出す新たなビジネス』、『ドローン・ビジネスの衝撃』、『IoTビジネスモデル革命』（朝日新聞出版）、訳書に『ソーシャル物理学』（草思社）、『データ・アナリティクス3.0』（日経BP）など多数。また先端テクノロジーのビジネス活用に関するセミナーも多数手がけている。個人ブログ「POLAR BEAR BLOG」は2011年度のアルファブロガー・アワードを受賞。

Twitter: @akihito

Facebook: http://www.facebook.com/akihito.kobayashi

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zucchero

邦題がカタいですが良い学びを与えてくれる良書です

2013年4月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

原題は「Sexy Little Numbers」
既に手元にある魅力的なデータのことを指しています。

ビックデータという単語が国内ビジネス誌にも目立つ昨今、
あくまでまずは手元にあるデータをきちんと分析できる土台が
大事であるという著者のメッセージが表れています。
故に読みながら邦題が気になっていたのですが、おそらく
それこそデータ分析で、最近は「海外有名大学教授」や
英単語2語の題名など数ある流行り？の中からややブームの落ち着いた
「〜力」という題名の販売力を汲み取ったものと類推します。

著者、監修者が関わるオグルヴィという会社を初めて知ったのですが
自社でのプロジェクトの事例も多く紹介しながらデータ分析のいろはを
わかりやすく説明しています。

誰に、何について、どこで、予算は、有効性の測定、最適化、
といった切り口で展開され、最後の未来予想は面白く読むことができました。
私はデータ分析が専門ではないですが、ネットマーケティングの
何割かの工程や事情を知ることができて非常に有益でした。

一番重要なのは大量の顧客データを手元にして満足するのでなく、
手元のデータからなにができるのかでもなく、
データでなにをすべきなのかという根源的な問いを忘れないようにするということ。

データ分析は経営に大きな力になると思われながらも導入が難しい、
正しく扱えない、効果が出ないなどなかなか敷居が高いと認識されているでしょう。

データ分析に興味があったり業績に行き詰まっている経営層の方が
本書を読んだら独学でデータ分析を行おうというよりも本書を通じて
オグルヴィに打診してみようと思う確率の方が高いと思われますし、
そういった点でも本書自身が良い広告の事例だなと感心して本を閉じました。

15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

sanjunio

ビッグデータ、データサイエンティストの紹介というよりは、データをいかに効率的効果的にマーケティングに利用するかというお話です。それを知りたい人には最良の一冊です。

2015年10月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

なにやら「データ・サイエンティスト」という新職種が生まれ、ビッグデータの洪水を操る魔法使いとして、ITの世界では一番ホットな仕事として世間を騒がせています。この本が書かれたのは２０１２年なのでまだビッグデータやデータ・サイエンティストが生まれる前で、原題は「Sexy Little Numbers」、明らかに邦題は、今風に売れるタイトルにしてあります。自分もそれにつられて買ったうちの一人ですが、逆にこういったマーケティングの戦術こそがこの本の本来の主旨です。

私がこの本でいちばん学んだことは、ITチックなデータの処理も大事だけれど、いかにデータとストーリーをつなげるかというのがキモであるということです。そういう意味で、サイエンティストとしての能力も重要だけれど、著者のディミトリも言っている様に「自らの発見をマーケティングの文脈に載せ、専門知識のない人々に対しても説明できる能力」が必要だということ。

ディミトリは数学のプロであると同時にマーケティングのエキスパートであり、この本を読めばマーケティングの基本も学ぶことができます。切り口として、顧客（誰に対して）、メッセージ（何を）、ロケーション（どこで）を最初の章で挙げ、いかにデータをつかってよりフォーカスしたマーケッティングができるかを解説してくれます。

潜在顧客の見つけ方などまるで刑事が犯人を推理で見つけ出すようで新しい発見です。たとえば、電話会社の顧客が自分の会社の電話サービスだけでなく他社のサービスをつかっているかどうか見分ける方法として、番号案内にかける回数と通話の回数を元に、電話番号案内で番号はわかったけど、実際の電話は他社を使っているのではないかと推定できるといっています。他にも社会不安が高まると女性の露出が減るなど、誰もが考え付かないような相関関係についての推理力が働くかどうかがマーケティングの人間には必要だということです。

相関があるらしいと推理したあとは数学とITの出番で、顧客などの調査対象をビジュアライズする方法も紹介しています。二つの相関ならエクセルで比較的簡単にできますが、３つ４つになってくるとバブルチャートなどでクラスター分析をするなど、かなり高度な分析ツールを使わなければなりません。

従来のリサーチ会社をつかってターゲット顧客を絞り込む方法も紹介されていますが、やはり面白いのは最新の（とはいえ２０１２年時点ですが）デジタルマーケティングの紹介でしょう。私も最近TripAdvisorを使っていて気が付いたのですが、最近はみんなサインアップにFacebookの認証をつかっていて、おかげでサイトが友達情報にアクセスしています。それによって、私がホテルを探していると、「ここのホテルは友達のOXさんが勧めていました」なんて出てきて驚きました。でも知らない人が勧めるのではなくて、知っている友達が勧めるというのはインパクトの大きさは計り知れません。実際の口コミと違って、自分が友達に無意識のうちに勧めているというのは若干微妙ではありますが．．．

アナログの紙メディアと違い、デジタルメディアは、無数の人がクリックするので、いくらでも最適化できる説明はまさに驚きでした。今やGoogleが無料（！）で提供しているABテストで、自分のサイトをパーツ事に最適化するのは常識らしいが、その先駆けとなったオバマ大統領の立候補時代のキャンペーンで、サイトを最適化したおかげでより効果的となり、全体の選挙資金６億５千万ドルのうち、５億ドルをオンラインで調達したという。オバマ大統領がビッグデータの重要性を語っていたのを見たけれど、なるほどとうなずけますね。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Ayumu Kohiyama

顧客をどう分解して、ターゲットにするべきなのか。それなりに新しい理論を紹介している

2014年8月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

自分達はデータ化され、差別され扱われる時代になった。データ分析の世界では購入者の特性は一人ひとりのキャラクターとしてではなく、ただの属性として扱われるようになる。そして、属性によって企業の扱い方が変わる。

顧客の側から見るとそんな時代になってきた。ただ、売り手の方からするとこんなにいい時代もない。何となくの感覚と雰囲気でやってきた活動を根拠を持ってやることが出来るし、優良顧客リストをいとも簡単に作成することが出来るのだから。

ただ、それをやらなかったり、十分な分析をしないと、持っているデータは宝の持ち腐れになる。これからのマーケターは統計も必須となる。どの顧客をターゲットにし、それぞれの顧客にどんなアプローチを行うのかをデータで分析出来るようになった時代だからこそ、それが出来ないマーケターは淘汰されてしまうのだから。

この本はそんな経験と直感力を頼りにマーケティングを行うマーケターに向けた一冊。大きく2つのパートに分けられる。前半はどちらかというと、マーケティングの基本的な話。顧客をどう分解して、ターゲットにするべきなのか。それなりに新しい理論を紹介している。

売上額とクライアントの予算額から顧客を分類するバリュースペクトラムモデルや消費額と顧客の売上高の関係を示した差別化マーケティングピラミッドなど。そして、後半はAd Techと呼ばれるWeb上の広告の発展と活用法について。顧客の階層や訪問先HPによって広告を表示するテクニックやテストを繰り返し行うことの必要性についてまでご紹介。

著者が所属している企業の宣伝臭いところもありつつ、データをどうマーケティングに活用するのか、その一例としてのWebの広告技術について学ぶことが出来る一冊。

前半のマーケティングフレームワークは使えそうなので、図にまとめておこうと思います。

【キーワード】

目的：マーケター的戦略立案手法とサイエンス的アプローチの調和・融合

文系マーケター：自分の中に経験と直感力に基づく仮設がある場合が多い
理系システム担当者：分析の指示が論理的でも明確でもない。目的のすり合わせが出来ず。
→企業の中でマーケターマインドとサイエンスの調和と融合が必須【手に入れたきっかけ】

【手に入れたきっかけ】

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店長水木

統計手法の詳細は不明瞭だが、ギークぽい雰囲気が好きなビジネスマンにはおもしろいかも

2013年7月11日に日本でレビュー済み

ビッグデータを駆使していかに「顧客像」にリーチ・セグメント化し、最適化されたマーケティングを行うか。
amazon,facebook,google　などによる効率的なダイレクトマーケティング手法の進化のスピードに、旧態然の商売スタイルの企業や年配管理職は呆然としながら手をこまねいているか、見ないふりをしている感がある。
しかし、ビッグ・データはIT業界が流行らせようとしているネタの一つでもあり、それがフィットしない商売も多いわけで、実際どうなのか、などとと考えつつ読む。

副題にビッグデータからビジネスチャンスをつかむとあるが、著書のスタンスはビッグ・データの活用であったり、手元のリトルデータへの仮説検証を交えた統計処理であったり、あるいは単なるSEOやA/Bテスト（少しづつ異なるweb siteデザインを公開し、最適化を図る手法）であったりと、内容的にはやや総花的・散文的。
他のレビューワーの方が書かれている様に、具体的な手法については、やや逃げ気味の書き方になっている。

著者は自称ギークだそうだが、それらしいスピード感あふれる文章で、データアナリストが顧客の層別を行う手順などを紹介しており、色々と自分のビジネスについて考え直すヒントは得られた点もあった。
具体的手法については相当ボンヤリ感のある「統計学が最強の学問である」に比べると、はるかにリズムがあり、具体的な本だと思う。

実際には手元のリトルデータでさえ分析できずに、「直感」「経験則」で、効果測定基準もないままに予算を総花的にバラマキ消費してはいないか？と、自身のコンサルティング事例を引きながら、比較的豊富な図版を使用しつつ、基本的な手法について説明してくれるのは、思い当たる節もある当方としては耳が痛い部分もあった。

主題とはやや離れるが、文中で紹介されたsmartな目標設定、というのは、まとめとしてパクりやすいので、自分用のメモとして以下、書いておく。

・具体的（Specific）
・測定可能(Measurable)目標に到達しつつあるのか、そうでないのか、追跡できないといけない
・達成可能（Achievable）
・現実的(Realistic)
・時間設定(Time table)いつ達成

Inputに対するOutputを測定するKPIを雰囲気だけで設定するプロジェクトが身の回りに溢れかえっているので、そうだよね、と思わされた。

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tuzin

ビッグデータに取り組む前に

2013年4月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ビックデータのセミナーに参加したときに早稲田大学ビジネススクールの平野雅章教授が紹介された本です。
店頭で見て気になっていてこの紹介で即買いしました。買ってよかったです。

ビックデータに注目が集まり、統計学がにわかに流行ってきていますが、私のような文系人間には少し縁遠い話かなと・・・。
しかしこの本はそういう人間に対し、データに向き合うときには何を調べるかではなく、調べたデータで何をするかだと教えてくれます。
ビックデータの活用方法に関してはこんなことがわかる、こんなに素晴らしいという話が多い（印象）がありますが、何をするかという戦略的な目標が無ければ意味が無いです。
そういったアプローチについて実例を交えて分かりやすく教えてくれている本です。

流行のビックデータに取り組まなければな〜なんて漠然と考える前に読んでおきたい本です。自社のリトルデータの活用が出来ないならば、ビックに取り組むのは無謀ですよと教えてくれる良書です。

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ゼンジ

邦題詐欺

2019年8月26日に日本でレビュー済み

ビッグデータもデータサイエンティストのことも書かれていません。普通のマーケティングの本でした。同じような間違いをしないで！

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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miyoyou

読む価値なし

2013年5月27日に日本でレビュー済み

ただの冗長なＰＲ本。
わざわざ時間をかけて読むような本ではない。

14人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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