第2回　ソーシャルメディアの”感情”分析で「ブランティングの第3の波」を乗りきる：【連載】今度こそマスターするぞ！データ分析（2/2 ページ）

» 2012年07月25日 08時00分公開

[北川裕康，SAS Institute Japan]

失業率急増の前兆は……

　まずは、ソーシャルメディア上のデジタルな感情を、アナリティクスで分析している国連の実例です。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}

続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。

第1回　データマイニングで見込み顧客を狙い撃ち
予測・発見型のデータマイニングをマーケティングに活用するにはどうすればいいのだろうか？ SAS Institute Japan マーケティング本部長北川裕康氏が、実例と自身の体験をもとにマーケティングに活用できるデータマイニングの基礎を解説する。
第2回　ソーシャルメディアの”感情”分析で「ブランティングの第3の波」を乗りきる
ソーシャルメディア上のデータを分析して、失業率増加のタイミングを予測する国連。企業は膨大な会話データをブランディングに活用する。いまやソーシャルメディアは分析対象の宝庫である。SAS Institute Japan マーケティング本部長北川裕康氏が最新事例を交えてソーシャルメディア分析の最前線を紹介する。
第3回　成功事例で考えるマーケティング領域のビッグデータ活用
ビッグデータがマーケティング分野に及ぼす影響を、先行事例をもとに解説。例えば、クーポンの償還率が10％から25％に改善されたり、顧客の行動データを分析する時間が11時間から11秒に短縮されたり。ビッグデータの分析によって、マーケティング分野にイノベーションをもたらすことが証明されている。では、そのような能力を持つ企業とは？
第4回　マルチチャネルのハイブリッド分析で“儲かる”Webサイトを構築
「Webサイトから生成されるデータ」と「その他の顧客接点から生成されたデータ」を組み合わせて分析することで、Who、Whyの解明が実現する。ポイントは、顧客体験を分析視点の中心に据えること。これまで見えなかった顧客の動きが明らかになる。
第5回　「顧客」「チャネル」「キャンペーン」の組み合わせを最適化して、場当たりマーケティングから卒業
マーケティング最適化は、マーケティングにおけるキャンペーン管理／自動化の成熟度の最高位に位置付けられる。マーケティング最適化を導入しているマーケティング組織の事例を見ながら、複数のキャンペーンを実施する場合の見込み顧客の最適化を例に、マーケティング最適化の効果を考える。
第6回　ワン・ツゥ・ワンマーケティングを実践する分析主導型マーケティング組織へ
最終回は組織論を中心に述べる。分析主導型のマーケティング組織について、ビジョンを持ち、組織として行きたいところはどこかを決め、企業文化、組織構成、スキルなど、そこに行くために継続して何をするかを徹底的に考えることが必須である。
第1回　ビッグデータという時代観
「ITmedia マーケティング」にはビッグデータをテーマとしたコラムがいくつかある。ユラス代表取締役井浦知久氏が執筆するこの寄稿記事は、しかし、ビッグデータが人類に及ぼす影響までを視野に入れたスケールの大きさで、ほかの寄稿記事と毛色を異にする。
第1回　レポート分析のプロトタイピングで意思決定フローを作る
ページビュー、ユーザー数、広告のビューやクリック数……。Webのアクセス解析で一般的なこれらの指標は果たして、あなたの会社の経営判断に寄与しているだろうか？「清水誠のWeb解析ストラテジー」第1回では、メディアサイトを例に、適切な意思決定を支援する指標の定義方法およびレポーティング方法を解説する。