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内容紹介
『アバター』のヒットは封切り3日後にわかっていた!
CGM(コンシューマー・ジェネレイティド・メディア)マーケティングを初めて数式化、
「ダ・ヴィンチ・コード」「桃ラー」「水木しげるロード」etc.
ヒットの経緯を分析し、ヒットを創り出す手法を提示する。
クチコミの力を数理モデル化した前人未到の1冊!
CGM(コンシューマー・ジェネレイティド・メディア)マーケティングを初めて数式化、
「ダ・ヴィンチ・コード」「桃ラー」「水木しげるロード」etc.
ヒットの経緯を分析し、ヒットを創り出す手法を提示する。
クチコミの力を数理モデル化した前人未到の1冊!
内容（「BOOK」データベースより）
CGM(コンシューマー・ジェネレイティド・メディア)マーケティングをはじめて数式化、「ダ・ヴィンチ・コード」「桃ラー油」「水木しげるロード」etc.ヒットの経緯を分析し、ヒットを作りだす手法を提示する。クチコミの力を数理モデル化した前人未到の1冊。
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22 人中、12人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 1.0
実用的ではないため、おススメできません。,
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レビュー対象商品: 大ヒットの方程式 ソーシャルメディアのクチコミ効果を数式化する (単行本（ソフトカバー）)
主題となっている方程式については、付録で説明があるものの、それ自体は理系の人でないと理解不能なものです。本書の根幹である数式が理解できない人には、本章の大半を占める、その数式がどれだけ理にかなっているかの説明は読んだところで、あまり意味がないものになるでしょう。 ブログのエントリー数で口コミの広がりをはかることはみんながすでにしていることなので、プラスαの要素がほしかったのですが、その部分が、この数式です。 わかる人だけわかればいいですといっている本書は、（実際には最後尾付録の冒頭に「数式を苦にしない読者で、本書で説明しているヒット現象の数理モデルとはどのようなものか気になる人には、十分に納得いただけるように、本書の各章で用いている数理モデルの式の導入とマーケティングサイエンスの理論との関係を説明する。」とあります。）読者になんのメリットをもたらすのでしょう？ せめてその数式を自動計算でマーケティングプランに応用できるソフトをネットにアップして、ここでシミュレーションができますくらいのことをやってくれたら、2000円の本である存在意義がでると思います。 ディスカバーのシリーズは旬なキーワードで関心をひくものの、中身は凡庸ということは経験から知っていたのに・・。
1 人中、0人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 3.0
試みはよいのだが。。。,
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レビュー対象商品: 大ヒットの方程式 ソーシャルメディアのクチコミ効果を数式化する (単行本（ソフトカバー）)
私は数学が苦手だ。ましてや統計学にはトラウマがある。末尾に実際の方程式が掲載されているが、難しすぎて使い物にならない。 これでは社会に還元していないのではないか？と思ってしまうものの、これをネットに載せられたら本を買う意味がなくなってしまうということなのだろう。 難しいところだが、実用性はない感じです。 せめて直接コミュニケーションと間接コミュニケーションの数値の導き方だけでもわかりやすく教えてくれれば。。。 理系の友人を探しに行く必要性が生じます。
10 人中、4人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
CGMマーケティングの本,
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レビュー対象商品: 大ヒットの方程式 ソーシャルメディアのクチコミ効果を数式化する (単行本（ソフトカバー）)
CGM（Consumer Generated Media）マーケティングの方法論として，「ヒットの数理モデル分析」による定量的分析と「ヒットの話題共鳴分析」による定性的分析の組み合わせが有効であることを，主にブログデータに着目して解説した本．「ヒットの数理モデル分析」と「ヒットの話題共鳴分析」双方の組み合わせがあってこその内容だが，特に新しい点としては，「ヒットの数理モデル分析」において，間接コミュニケーション（ブログを見るなどの直接話を聞くのではない間接的な影響）をモデルに組み込んだことが特筆すべき点であるために，これ（ヒットの数理モデル分析）のみを強調した書籍タイトルとなったか．「ヒットのモデル分析」は，購入意欲は，購入してしまったゆえに購入意欲を示す人が減っていく項，広告宣伝によって購入意欲を示す人が増えていく項，直接コミュニケーション（友人からの勧めとか）により購入意欲を示す人が増えていく項，間接コミュニケーション（ブログを通じて知るとか）により購入意欲を示す人が増えていく項，の和として考えられそうだ．そしてそうして計算される購入意向は，たとえば映画の観客動員数とよく一致した傾向を示す．実際にこのモデルに基づいて「予測」を行うのは難しいと思うが，こうしたモデルでリアルタイムにデータを見ていけば，購入意欲を高めるためには，4つの項のうちのどれに問題がありそうか，状況把握ができる．とはいえ，だからすぐ有効な対策を打てるというものでもないような気はする．その点，地方のブランディングのような継続的案件では，過去の分析から得た知見が次の一手に活かせるので，なるほど有効かもしれない．そうした課題を見つける上では，やはり先の定量的な分析だけではやや心許ない．定性的な考察も不可欠となる．そこで「ヒットの話題共鳴分析」となる．これは要はブログデータに対するポジ・ネガ分析，（共鳴性や周辺話題性に注目した）頻出語や共起の分析，キーグラフといった既存の技術を組み合わせたもの．こうした考え方を実例を通じて示した本．こうした具体例に触れてみると，数式がどうのではなく，次からのマーケティング施策を，またちょこっと違った視点でながめられるのではなかろうか．
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