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2014-07-26

[][] 第38回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 38th ) −マーケティング分析活用最前線 祭り− を開催しました  第38回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 38th )  −マーケティング分析活用最前線 祭り− を開催しましたを含むブックマーク  第38回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 38th )  −マーケティング分析活用最前線 祭り− を開催しましたのブックマークコメント

2014/7/26 "第38回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 38th ) −マーケティング分析活用最前線 祭り−"を開催しました。

会場提供し運営を手伝って下さったニフティのみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。

参加者ID・バックグラウンド一覧

f:id:hamadakoichi:20140726192235j:image

参加者Twitter List : tokyowebmining-38

参加者セキココ:第38回 データマイニング+WEB @東京 セキココ

(作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝)


以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA:

■Opening Talk:

O1.「データマイニング+WEB@東京 について」(15分)

講師:[Twitter:@hamadakoichi]


O2.「参加者全員 自己紹介 (興味・活動)」(進行:[Twitter:@hamadakoichi]) (75分)

1.「ここでしか聞けない! マーケティング分析実践編」(講師: [Twitter:@sato_mitsunori] )(発表30分 + 議論40分) (UST: 公開、資料: 非公開)

日用消費財メーカーのマーケティング部門で行っている分析事例をお話しします。

日用消費財生活に欠かせない比較的安価な製品が多く、衝動買いといった非計画購買される割合が高いことが特徴です。またインターネット販売が当たり前になった現在でも流通額の多くは実店舗が占めています。

今回の発表では10年前に社内SEからマーケティング部門の分析担当者になったスピーカーが実践・経験したマーケティングPDCAについて赤裸々にお話しします。


2.「マスマーケティングにおける広告・販促施策の効果検証について」 (講師: [Twitter:@saynoway66])(発表20分 + 議論30分) (UST:公開、資料: 部分公開)

マスマーケティングにおける広告・販促施策効果測定方法について、一般的に良く用いられる手法の一つである「マーケティングミックスモデリング」を中心に、(勉強中の内容も含め)お話しさせて頂きます。WEBマーケティングやダイレクトマーケティングと異なり、個人の購買や広告接触のトラッキングが困難な、マスマーケティングの世界で、どのような取り組みが行われているかを少しでもお伝えできたら幸いです。

参考文献:

ROI入門 

MarketingMixModeling(Wikipedia)



3. アンカンファレンス

進行説明 (5分) ( 進行: [Twitter:@iakiyama]


Topic LT(計15分:)/チーム分散(5分)/チーム内議論 (30分) /各チーム発表(計15分)
Topic 1.「Webスクレイピングのセーフ or Not」(講師: [Twitter:@nezuq])

Webスクレイピングの法律問題を話し合いませんか?Webスクレイピングする時、その解析結果を公表する時、訴えられる心配をしてしまいます。その心配をなくす為に、合法/違法の境界線を話し合いましょう。

参考資料

議論ホワイトボード

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Topic 2.「お金の儲かる機械学習」(講師: [Twitter:@tetsuyas] )

f:id:hamadakoichi:20140726231120p:image:h350

資料:お金の儲かる機械学習

「お金の儲かる機械学習」では、金融現象の予測に機械学習が利用できるかどうか?ということについて検討したいと思います。利用する情報や投資対象の性質を元に、皆さんで現実的かどうかを考えましょう。

参考資料

議論ホワイトボード

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Topic 3.「ビジネスにおけるデータビジュアリゼーション」(講師: [Twitter:@kokoichiro])

高度な分析をどう伝えていくのか、浸透させていくのかは分析を行う上でも大きな課題です。D3.js、Tableau等、データを可視化する環境が整っている中、ビジュアリゼーション領域、ダッシュボード作成が極めて活発になっています。皆さんが誰に対して、どのような目的で、どのような体制でデータの可視化を行っているのか議論したいと思っています。

参考資料

Information Dashboard Design: Displaying data for at-a-glance monitoring

Information Dashboard Design: Displaying data for at-a-glance monitoring

議論ホワイトボード

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■講師立候補・振返り:

「講師立候補・タイトル決め」進行:[Twitter:@hamadakoichi] (30分)

「振返り・アクション決定」進行:[Twitter:@hamadakoichi](40分)

  • KEEP/TRY 内容確認
  • Keep/Try投票
  • 各位所感

発表立候補、Keep・Try項目詳細に関しては、下記ツイートまとめをご覧下さい。

ツイートまとめ (Togetter)

「第38回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 38th )−マーケティング分析活用最前線 祭り−」に関するツイートTogetter にまとめました。みなさん、たくさんのツイートありがとうございました。("誰でも編集可能"に設定してあります)


講師募集

データマイニング+WEB勉強会東京 (#TokyoWebmining) を今後も、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思います。講師を募集していますので私の TwitterGoogle Group へのメールへぜひご連絡下さい。

連絡先:


過去開催内容:

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