デジタルマーケティング基礎 小売業の事例で学ぶデータ活用編

yoshizap

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データの分析に苦手意識を持っているが，因数分解は面白そうに思った。私の部門には様々な背景を持った社員がいるが，挙がってくる質問や発生した逸脱を丁寧に分析することで，ぴったりと合った対策ができると感じました。

i-toshi

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金属素材産業に勤務しているため、e business　の展開十分できていない。お客様からのクレーム実績はある程度電子化されているため、まずそのあたりから分析に着手すべきかと考える。

fujitar_06

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データ活用について事例を基に学ぶことができました。

yonesaki

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データを分析するために色々なデータを予めもっておくことが必要。マーケティングに限らず、科学的な要素が多い当社の製造部門においてはもっと数値化することが必要と思った。

172-0207616

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すごくためになりました。さっそく、手法をいかした分析を行ってみます

ms-sa

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データを活用して事業活動のパフォーマンスを評価検証して次のアクションに繋がることがマーケティングの基本ではあるが、解釈や判断においては事業理念や顧客への提供価値視点で選択肢を選び、作っていくことが大切だと感じた。データの活用については杓子定規に機械的な活動にせず、顧客視点を活用していくことで人間がこれからも関与する価値が生まれると感じた。

ih091705

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マーケティングは難しいですね。
最後の報告書作成ポイントだけ理解しました。
３つの分析方法で見る、確認することが勉強になりました。

hiromi1989

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データ分析は苦手でしたが、一つ一つあるべき姿を整理して、実際の値から課題を算出、現状を認識して、原因（仮説）を立て、対策を検討していくことが必要だと学びました。

tamuraya

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データ活用は小売業以外のBtoBビジネスでも同様に活用できると思います。どんな事例があるでしょうか？

coji1980

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AIと人の棲み分けの一部が理解できた。

ある数字を分析するのはAIの方が圧倒的に早くベターな解を出せる。
では人の役割は何か。その分析に対して企業理念と照らし合わせてもっと顧客をハッピーにできる提案を新たに提案していくこと。

非常に勉強になった。

yuta88888

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データの取得はあらゆる角度から行えるようになったと感じます。
その一方で、解釈は多様な切り口で、聞き手に納得感ある形へ提示できるかが、データ分析者の腕の見せ所だと思いました。
日頃からの課題意識を持ち、仕事の自分ゴト化を行い、独自の解釈が生み出せる土壌を育てていきます。

emi_go

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店舗へのコンサルティングにおいてデータ分析をする際に、活用できる

yamasansansan

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自身だけでなく様々なメンバ同士でデータを基に議論を進めるために、目的に応じたグラフ表示方法を選定することが重要であると感じた。単なる数字の列挙だけでは分析の目的を見誤る可能性があることを理解した。

koueno

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データは「結果」ではあるものの、なぜそういった結果となったのか、
考えていかなければ、間違った方向に進む可能性があることが理解できました。

taro0705

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・お客様がより良い暮らしや生活ができるためにはどうしたらいいのか！？
の追求をやめてはいけない。
・今売れているからこれを伸ばそう&ダメだからやめようと単純な思考ではダメ

s_tsuchi

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データ分析を行う際にいきなり取り掛かるのではなく、初めに構成要素を分解したり、必要な数値を算出してから分析を進めていくことが必要だと感じました。

ymoh

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データ分析の考え方を実例を持って勉強でき、大変有益でした

k_6611

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小売業など業種による部分はあるかもしれないが、単純なデータの相関と因果関係を確認する。また相関だけではなく、データを解釈することが大切。

hideyuki-t

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データは見方と使方が大事

knc95

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得られたデータから因数分解をしてどこに原因があるか、そしてそれはなぜか考えられると良い

kawaguchimas229

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分析にはいろんな方法がある

yuk_o

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集計できるまで大変だと思うけど、できたら自動化して便利にはなるけど、自動化できない部分もあるから、含めてマーケティング難しいと思います。

hide-ama

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データを色々な切り口で分析することを、数学用語の「因数分解」を使っているところだけ、引っかかってしましました。

marina_u

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マーケティングにおいて、絶対に欠かすことのできないデータ。
活用方法や可視化方法が良くわかった。
積極的にデータ活用していきたい。

syusa-hitohana

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実例に基づく説明が多かったので、わかりやすかった。業務に活かしていきたいと思う。

k_yuna

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大変勉強になりました。

mike42

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データの意味を、お客さまに思いを馳せながら考える。これは、AI時代に人間が担うべき仕事の一つの真実だと感じました。

kousui

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データの解釈が最も大切だが、それを正確に実施するためのデータの収集やビジュアライズ方法など勉強になった。

kenjiazuma

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データを取って満足しているケースは往々にしてあったように思います。活用の仕方を体系的に学べたので参考になりました。

ab0110

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分析することは分かっているがうまく判断できるかは経験も必要だと思った。

yu_wisteria

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自社店舗のデータ分析は客数、客単価によるものが中心であったが、複数の分析軸を持つことが課題解決のヒントになる点が理解できたので、実務に応用したい。また、外れ値の扱いや中央値、偏差の併用など、基本的な指針はチーム内で共有したい。

sonear

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目的別のグラフ分析活用方法を理解できた

wataru2004

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たくさんデータが取得できるようになっても、人間が考えることをやめては真の顧客満足は得られないというのはその通りだと感じた。

yyano2

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データの切り口について非常に勉強になった。別な視点で切り込めるよう、普段利用しているデータも改めて考えてみたい。

tramp

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人間味のある解釈がとても面白いと思った。
AIがデータを解釈する場合、それは売上を上げる観点しか持ち合わせていない。
我々の生活を本当に健康的で良いものにするためには、人間の感情や共感性、未来への期待や希望を含めた解釈をする必要があると感じた。

arisa-kozu

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お客様の行動パターンや背景が推察できる購買データが出たとしても、その商品をより買ってもらうことが正しいというわけではないと学んだ。現時点でそれを買うしかない、であったり、そこにあるから買っているだけで、より最適な商品の紹介やレイアウト変更で顧客満足度をさらに上げることができると気づいた。

fbj04190

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データ収集と分析を行う事で、取引顧客の傾向が分かり、新たな提案すべき内容が見えやすくなると思います。

okuribito

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日常の業務において、デジタル施策を実施、データを分析することが多くなり、その施策がきちんとあるべき姿通りの結果となっているのか考えるいい機会となった。データ分析にあたって、絶対でみる、相対で見る、傾向でみることデータの可視化など視覚的に解釈することが基本的なことを今一度振り返ることができた。

tyot

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グラフの種類や外れ値の解説が参考になりました。

user_0001

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最後の、お客様の嗜好と会社理念を掛け合わせた営業戦略の話は、人間だからこそ達成できるワビサビだな、と感じました。
お客様に寄りそった仕事をしていきます。

hr-sakai

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データ収集は大切だが収集したデータをクリーニングして生きたデータにして分析する。活用していきます。

ke1101

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内容に合わせたビジュアルで、より課題の深掘りができるようにしていきたい

715kabukabu

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データは取得するだけでなく、どう分析してどう活かすのか？を考える。
結論や対策ありきの考え方をやめて、柔軟に対応できるように素直に予算とのギャップの原因を追及し、予算達成を実現したい。

960004

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データの分析→報告書の作成をもっと簡単にやりたい

miyuki_enomoto

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普段の業務でもデータ取りそれを元に次の動きを決めていくことがよくありますが、数字だけではなぜそういう結果になったのかは見えず、季節など色んな条件を元に想像力を駆使して要因を探っています。データは重要ですが、結局その解釈は人に委ねられるところが大きいということを改めて感じました。

3rac1e

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平均値、中央値、最頻値、標準偏差は今からでも活用したいと感じた。

ta-minami

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集計したデーターをどうゆう切り口で分析し、仮説を立てていくかの必要性を感じました。

naokiizaka

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あるべき姿を描いて、データを活用したいと考えます。

seleson

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データは見てはいますが、自ら仮説をたててデータ取得、分析を行う事は、なかなかハードルが高く感じられます。

y_okmt

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最後は解釈や考えること、仮説を人が立てることが大切というのがとても納得できた。提案するときは見え方や、解釈のされ方にも意識した資料作りを意識したい

naoto_yamakami

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<<データとは>>
データ＝情報の集まりのこと

データ分析＝何らかの意思決定ができるレベルまで解釈を深めていく活動
①トレンドやパターンの発見
②課題発見と対策の検討
　（課題とは、①あるべき姿(目標)と②現状の③差
　　⇒ ④原因、⑤対策）

※良い分析のためのポイント
・目的を明確にする
・適切なデータを使う

<<数字を見る３つの視点>>
①絶対でみる（その数値そのもの。データの全体的なサイズや範囲を理解する）
②相対でみる（何かと比較する。市場データ、前年比較、多店舗比較）
③傾向でみる（トレンドでみる。過去数か月の傾向）

<<データ解釈の注意点>>
・データの品質を確認すること
・思い込みの解釈になっていないこと
・相関と因果関係の違いに注意すること
・グラフの軸や作り方が適正であること
　（棒グラフは０から始めること）

syusa-hitohana

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大変勉強になりました。

egon

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データをAIなどのツールに任せる領域と自分で確認して今後のアクションに活かすことが大事だとおもいました。

shokokkk

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データ収集・分析方法について理解はできたが、実際のデータ適用や分析手法についてはさらに深堀して多角的に検討を進めることが要。

takasanta

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データの運用とともにお客様に想いを馳せる事を忘れないようにします

1880nmb

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目的を持ったデータ分析をする必要があり、ぶれないようにしたい。

arai_yoshiaki

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データ活用は目的があり、トレンド把握が重要である。分析におてい異常数値による誤った判断を行わないよう注意する必要がある。

borzoi

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データを細分化して見ることで、原因を正しく把握することが重要だと感じた。
また、数字のみを追うのではなく、その裏にある顧客の意図や背景を常に意識することが大切だと思った。

kouchi1976

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小売業の事例であったが、各業界で活用できるような内容であった。データ活用～データ分析の基礎が学べるとても良い動画でした。
データビジュアライゼーションなどは改めて全体を説明頂け、今後の業務に活かせそうでした。前年比、予算比、他社（他者）比など、目的をセットしてから分析しないと、見る人によってとらえ方が変わってしまうというのは、これまで意識してこなかったので、分析前にまずはここから行う事を意識しようと思いました。

cs1960

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大変勉強になりました。

toshi-iwai

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データの見せ方ととらえ方は参考になりました。

yagumasa

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ビジュアル化の必要性など共感する部分もあったが、最後の顧客の嗜好にかかわらず顧客のことを考えて商品を提案する、という部分は理解できない。間違っていると思う。

fumiechaan

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データは単体では意味をなさず、分析を行うことで活用できるアイテムになるこを改めて理解した。
売上の振り返り・課題分析・今後の施策を検討する際には、データ取得～データ分析～分析結果を基にした仮説建てを行い、実行しようと思う。

haai

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たまにデータ分析をしたりするが、やっぱりなんの目的で行うのかが大事だなとする度に感じる。そういう事実があるというのがわかったりするが、それを改善にそのように活かしていくのかは解釈する力や関連性を見つける能力だったりするので、幅広く学びたいなと思う。

003027

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データの解釈をしやすくするためグラフの活用は効果的（可視化することで理解が促進する）
加えて、なぜそうなっているのかを考えながら探索することがとても大切。

gachagacha

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小売業では購買データを活用し、売り上げの要因・因数分解を行うことが重要。
落ちている要因は客数なのか客単価たのか、どのカテゴリーが原因でなぜ客単価が落ちたのか。などデータから読み取り改善を考え対策をうつ

23fumi23

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データ活用について学ぶことが出来ました。どう正確なデータを作るか、そこからどんな分析が出来るか意識したいと思います。

spino

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データの解釈が立場により変わるところは興味深かったです。またグラフの作り込み次第で解釈が異なる危険性も面白いところです。
データから得られる客先ニーズをそのまま利用するのではなく、さらにその先の、健康的な生活への提案というのもとても興味深かったです。参考になりました。

yoshio1982

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データ分析、予想以上に因数分解すること、データから提案を考えることが求められるのか

yasu_ichi

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データ分析をすることで、何が分かるのかを考察して検証する事が重要であると分かりました。

shin_ozaki

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客観的な数字を見て、仮説を立てる

yudedako

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具体的なデータ分析の手法の基礎がよく理解できた。そもそもの予算の立て方（ロジック）と、結果分析のロジックは異なっていても問題ないのかが気になった。

kajikoutarou

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データ分析の重要性をしっかり理解する

yutaka_aimar

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自社でもデータを取って満足しているケースはあったように思います。
部署に直結していない部分のデータもみておくことで全体の数字を理解する。
そこから苦手分野を割り出しそこにどう適正配置をするか考える事が必要と感じます。

blueocean2020

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ともすると主観的になったり、結論ありにきなりがちなデータ分析の手法について、非常に分かりやすく説明をしてもらえたので理解しやすかった。グラフの作り方も基本的な部分が抜けてしまうこともあるので、しっかりと基礎を理解して作業を進めたい。

i-mai

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ひとくちに「売上」といっても様々な切り口があって、課題解決や提案のためにどの数値に着目して掘り下げていくべきなのかが解説されていて良かった。

nona0825

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事例を通じた解説だったので、理解できた。さっそく、この分析方法を活用していきたい。

saitamasan2

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データから何がどうなっているかを様々な比較や分析を可視化し、次のアクションに繋げることが重要だと再認識しました。

10512

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データ分析手法及びデータ表示手法について学ぶことができました。まとめで講師の先生がおっしゃられていた、データを分析する際には、その向こうにいるお客様に思いをはせて分析、解釈をすることが大切であるという言葉が心に残りました。実践で活用していきたいと思います。

ta-sugawara

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データ分析については、グラフ化するのが効果的である。ただグラフの見せ方によっては混乱を招く恐れもあるため注意が必要である。数値を算出する、データを整理することについては、自動化することも要検討。

kiri22

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共通理解が何よりも大切であることを学びました。誤った認識やデータに関して誤認したまま話しても、何も成果が出ないので気を付けます。

yttajima

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達成目標の意識のずれは実際の職場でも感じる事が多く、まずはそこから改善を進めるべきと感じた。
また、分析を細かく効率的に行うために数値のビジュアライゼーションの重要さが理解できた。

tkkono

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データの可視化を実体験できたようで、貴重な内容だった。

shinji0409

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まずは、見るべきポイントをあらかじめ決めておくことが大切だと感じました。そこから、顧客に思いをはせながら、分析を進めるのがじゅうようですね。

hermit6636

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日常的にデータの可視化を心がけているが、ツリーマップを使ったことがないので、機会を見つけて使ってみたい

ueteeee

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外れ値、グラフ化、基準値の設定などまずはデータを可視化する。データを眺めているだけではだめで、あるべき姿と現状のギャップから因数分解しながら課題を特定し、対策を講じていく。クリシン大事ですね

ponde0627

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レコメンデーション機能が企業の目指すべき方向性の提案をしているのか気をつけるというのは新たな気付きだった

tsukamotoya

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たいへん参考になりました。あるべき姿の共有は大事ですよね。絶対、相対、傾向など考えていきたいですよね。

suno2

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様々なデータを分析することは楽しいことです

r2saito

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顧客毎の利益率は空く