よく一緒に購入されている商品
商品の説明
内容紹介
1997年創業のアスクルは、事務用品の通信販売で急成長した優良企業だ。売上高は2007年5月期で1762億円に上る。モノが売れない時代になっても業績を伸ばし続ける同社の競争優位は、データマイニング手法を使ったオープン型マーケティングにある。本書は、慶応ビジネススクールの研究者が、アスクルの実例に基づいて、マーケティングにデータマイニングをどう使い、どう売上げを伸ばしたかをトレースした画期的な研究成果である。実際にアスクルがデータマイニングに用いた膨大な顧客の購買履歴などを素材に、顧客構造、顧客クラスターの分析などによってどう売り上げ増につなげたかを具体的に明らかにしている。
内容（「BOOK」データベースより）
アマゾン・ドット・コムと並ぶデータマイニングを使った成功企業アスクル。実データを用いて、そのメソッドを徹底解剖。
登録情報
|
この商品を見た後に買っているのは？
類似した商品から提示されたタグ(詳細)関連タグ(この商品に近い関連キーワード)を追加する++最初のタグになります
|
カスタマーレビュー
最も参考になったカスタマーレビュー
26 人中、19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。
形式:単行本
本書はマーケティングにおけるデータマイニングの活用手法を慶應ビジネススクールの
教授陣が実際のアスクルの顧客購買データを基に解説したものである。
大きく３部構成となっており、前半１／３は池尾教授による一般的なマーケティング論の解説
真ん中の１／３は井上教授によるデータマイニング手法の基本的な解説に充てられいる。
最後の１／３が本書のメインであり、二人の教授陣がアスクルのデータを実際に”料理”を
行っていく。（よって、基本的知識のある方は前半２／３は読み飛ばしてかまわない）
本書の特徴としては、
（１）オーソドックスな手法を最大限活用している
回帰分析、クラスター分析等のオーソドックスな手法を駆使しており、
実務家には参考になる
（２）文字通り「本物」のデータを用いている
従って、実務において頻繁に発生する回帰分析の多重共線性の問題に対して
従来の教科書的説明（＝回避する）ではなく、解釈の仕方を注意することで
現実的に付き合っていく方法が示されている
（３）定性的意味付けがなされている
分析結果に対する解説がベテラン教授らしくさすが。上司の説得には、
t値やp値ではなく、マーケティングの視点から結果を解釈し説明することが必要
であり、実務家にとって明日からの仕事に活用できそうなTIPSが満載である。
教授陣が実際のアスクルの顧客購買データを基に解説したものである。
大きく３部構成となっており、前半１／３は池尾教授による一般的なマーケティング論の解説
真ん中の１／３は井上教授によるデータマイニング手法の基本的な解説に充てられいる。
最後の１／３が本書のメインであり、二人の教授陣がアスクルのデータを実際に”料理”を
行っていく。（よって、基本的知識のある方は前半２／３は読み飛ばしてかまわない）
本書の特徴としては、
（１）オーソドックスな手法を最大限活用している
回帰分析、クラスター分析等のオーソドックスな手法を駆使しており、
実務家には参考になる
（２）文字通り「本物」のデータを用いている
従って、実務において頻繁に発生する回帰分析の多重共線性の問題に対して
従来の教科書的説明（＝回避する）ではなく、解釈の仕方を注意することで
現実的に付き合っていく方法が示されている
（３）定性的意味付けがなされている
分析結果に対する解説がベテラン教授らしくさすが。上司の説得には、
t値やp値ではなく、マーケティングの視点から結果を解釈し説明することが必要
であり、実務家にとって明日からの仕事に活用できそうなTIPSが満載である。
クチコミ
クチコミは、商品やカテゴリー、トピックについて他のお客様と語り合う場です。お買いものに役立つ情報交換ができます。
|
この商品のクチコミ一覧
クチコミを検索
|
関連するクチコミ一覧
|
リストマニア
|
|
関連商品を探す
- 本 > ビジネス・経済 > マーケティング・セールス > 一般
- 本 > 投資・金融・会社経営
- 本 > 日経BP社
- 本 > 日経BP社ストア
同じキーワードの商品を探す
フィードバック
- カタログ情報、または画像について報告
- 著者からのコメント
- 出版社からのコメント
|
