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

tramp

マーケティング

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。

seleson

IT・WEB・エンジニア

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。

ta-sugawara

経理・財務

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。

mike42

マーケティング

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。

10512

その他

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。

noct

メーカー技術・研究・開発

データ解析の自働化と、それだけに頼らずデータの重要な要素を見落とさない、という視点は勉強になりました。
データの自働化を進めていますが、何かもう少し傾向や特徴をつかめるようなプログラムにしたいと思います。

yudedako

営業

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。

nona0825

マーケティング

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。

kousui

マーケティング

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。

yonesaki

メーカー技術・研究・開発

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。

wayan

販売・サービス・事務

コールセンター業務のため、売上等の具体的な数値はないですが、受電した顧客の属性、問い合わせ内容など因数分解できる要素はあると思います。こういった手法を使って、コールセンター業務とFAQのバランスを取ることで、業務の効率化が進むのではないか思います。

borzoi

マーケティング

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。

qqqq1952

経営・経営企画

データの基本的な見方とそれによる分析の違いを認識できました。意外に知っているようで、きちんと整理できていなかったと反省です。また、関係者の間で、何を分析したいのかバラバラになっているケースも実感です。

yudutu

IT・WEB・エンジニア

取得したデータの見方や活用の仕方の参考になりました。

r2saito

経理・財務

顧客毎の利益率は空く

marubayashi-hd

営業

データ分析の基礎を理解することができました。
実際に、できることからやってみようと思います。

kkc2119

資材・購買・物流

ありがとうございます

172-0207616

マーケティング

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

yuka-kushida

その他

収集したデータを分析するときに何を出したいのか(予算比/前年比など)によって見方も違うし、グラフもそれぞれ適したものがある。
見る人で認識がずれないようにさる必要がある。

ueteeee

経営・経営企画

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

shinji0409

営業

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。

3rac1e

販売・サービス・事務

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。

yasu_ichi

メーカー技術・研究・開発

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。

haai

資材・購買・物流

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。

kenjiazuma

マーケティング

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。

hosaka0801

営業

データを扱うにもだれにどのように指し示すかを明確にして行うべきであるということを学びました

takasanta

営業

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

715kabukabu

営業

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。

spino

その他

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。

moriwaki-hajime

営業

データを見る機会は増えたが、データの収集・見方・活用方法など詳しく学ぶことができた。企画書を作成する際に現状分析→課題の特定→方向性を考えることはあるが、データ分析においても同じことが言えるのだと学んだ。

atsushi_th

その他

複数回視聴して理解を深める必要がある。

hiyoko-create

経営・経営企画

データ分析の罠がよくわかりました

hideyuki-t

販売・サービス・事務

データは見方と使方が大事

tarkus

営業

あるべき姿をフィックスして課題をみていく

blueocean2020

営業

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。

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

knc95

マーケティング

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

kuroneko9

販売・サービス・事務

データの見方や分析の仕方が参考になりました。

y_okmt

営業

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

harada-sc

販売・サービス・事務

具体的な事例で説明されており、理解しやすかった。データを通じて一つの側面ではなく多方面から分析する必要がある。

zummy_0617

金融・不動産　関連職

データを収集して数値化してなぜこういう傾向が出たのか、思考力をもって課題を特定し振り返り次年度にもっていくか、従業員の腕の見せ所です。
エクセルで学んだことを思い出したりグロービスで学んだことをおさらいをしたりしています。

deguchi55

営業

意識していなかった情報を解析することで有益な丈夫になりうるということを学んだ

wbc-016

マーケティング

アイテム別の・エリア別の販売データを毎日、確認しております。毎日・毎月・毎年で販売データの傾向が変化するので、販売製品のライフサイクルにも結びついてくるので、重視して確認しています。

ikatani-k

販売・サービス・事務

データの収集・表示（可視化）・分析・活用方法など学ぶための必要なポイントが分かり易かったっと思います。
特にデータの解釈については勉強になりました。

fstlan0ps

経営・経営企画

あるべき姿と現状とのギャップが課題であり施策をおつためにそれぞれの数値を因数分解してその裏返しの対策を打っていくことはよくわかった。あるべき姿がバラバラであるとずれるため注意が必要だが設定の際も非常に平仄合わせは重要であると感じた。AIにとってかわるのではなく人間として心を理解し真剣に求めるものを考えることが大切だと感じた。

k-mas

マーケティング

データを活用するという事は、エピソードベースからエビデンスベースへの転換とも言えます。
大変参考になりました。

shin_ozaki

営業

客観的な数字を見て、仮説を立てる

sayama-yk

人事・労務・法務

データ活用に向けた可視化と分析の基礎を学習できました。

saitamasan2

営業

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。

yoshio1982

営業

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

tomoaki_01

営業

データを可視化することで、より効果的に分析することが可能となる。

tamuraya

マーケティング

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？

koueno

マーケティング

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。

kiri22

マーケティング

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。

iceblink86

マーケティング

今後のデータ活用に活かしていきたいと思った。

moromorokawa

営業

数値を見るときのポイントとして、平均値、中央値、最頻値を見てどう判断するかが必要と知った。データの可視化に関しては、適切なグラフを選んで、誤解の無いよう作成するように留意したい。

yttajima

専門職

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。

pontaro-

経営・経営企画

データは社内外問わず数多く存在します。そして数字は噓をつかない。factと言われる所以でしょう。大切なのはデータの活用と分析です。特に、課題解決のために必要なのは「分析力」です。漫然と数字を見るのではなく、多角的な視点で掘り下げていくことで課題の解消に繋げます。データの収集や計算プロセス及び視覚化は、ソフトやAIにより容易になりました。分析力や課題解決力は人でしかなしえない領域ですので、これらの「力」をブラッシュ・アップしていきたいと思います。

kuro8492

営業

展開するビジネス内容に合わせて適切な因数分解を行い、課題の本質を探りたいと思いました。

morohoshi-mt

経理・財務

取扱の品目シェア、取り扱いの時系列分析をする際のグラフ作り等で参考になりました。

kawaguchimas229

IT・WEB・エンジニア

分析にはいろんな方法がある

jkum

マーケティング

グラフの種類や外れ値の解説が参考になりました。

ms-sa

マーケティング

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。

kato-yj

販売・サービス・事務

データからどういった情報を読み取るか、読み取ったデータから可視化された課題に対して、どういった対策を講じればあるべき姿に達することができるのか、という視点でデータの収集・活用を行っていきたい。

kajikoutarou

販売・サービス・事務

データ分析の重要性をしっかり理解する

miiii96

営業

データ活用の基礎がわかった。

hr-sakai

その他

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。

gachagacha

マーケティング

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

moto_0708

営業

データはどのようにアウトプットするかを考えながら分析する必要があることを学んだ。

yuta88888

マーケティング

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。

hermit6636

マーケティング

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

ih091705

金融・不動産　関連職

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。

ke1101

その他

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

syusa-hitohana

その他

大変勉強になりました。

uchi1023

営業

様々な視点でのデータを分析し、今後の営業戦略に活かしたい

naokiizaka

その他

あるべき姿を描いて、データを活用したいと考えます。

arisa-kozu

営業

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。

nishi_yohei

マーケティング

こちらの回は、デジタルマー絵家ティングというか統計学に近い内容でした。
初めての分析をする人向けでしたが、改めて初心に帰ることができました

marina_u

マーケティング

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。

tamesareru

営業

データ分析の切り口を勉強できました。日頃の業務で売上データを活用する機会が多いので役立てていければと思います。

kuniaki_f

営業

売上拡大・利益率向上やそれを実現させるために、どの顧客・マーケット・サプライヤ・商材を優先してアプローチするかを感覚だけではなく、客観的に確認する作業として重要と理解しました。

mori_sato

クリエイティブ

集まった情報の分析と分類は時間も掛かるし正確に行うには熟考が必要な作業だと思います。
そこから更にデータを活用していくのは更にさまざまな角度から思考する必要があります。
相関関係がありそうなデータの判断にも広い知識と思考範囲が必要だと感じました。

sonear

営業

目的別のグラフ分析活用方法を理解できた

an038789

その他

データの因数分解はわかりやすかった。いろんなメッシュで計画を立てる。でてこなかった時は計画が不足。わかっているようで、わかっていなかったことが実感できそう。

syusa-hitohana

その他

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。

tokuriki

メーカー技術・研究・開発

グラフの最適な作成の仕方がわかりました。あとは課題を深堀して真因を探していく際にも有効だと思いました。データはたくさんあるが有効には使えていないなと感じました。

kyon224

その他

おもしろかった。データの分析の良いところ、留意点、わたしたちが配慮しなければならないことまで網羅されていてわかりやすかった。小売業者ではないが、データ分析をいろんな切り口でやってみたいと思った。

ponde0627

経理・財務

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

kutomi

金融・不動産　関連職

データ分析をAI自動化に任せても、なぜそうなっているかデータを読み取ることができないとお客様のニーズを読み取ることができないため、マーケティングの基礎としてデータの作成ができるようにならなければならないと思いました。

okuribito

営業

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。