Discover木田和廣のデータサプリ - Data Supplements by Kaz Kida
木田和廣のデータサプリ - Data Supplements by Kaz Kida
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木田和廣のデータサプリ - Data Supplements by Kaz Kida

Author: Kaz Kida

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企業のデータ活用に役立つトピックを、木田和廣と株式会社プリンシプルの似田貝でお送りします。


この番組では皆様からの質問に木田和廣がお答えしますので、質問したい方は奮ってお寄せください。Tableau / Google Marketing Platform その他 マーケティングに関する質問はペイング(peing.net)から投稿してください。peing.net/ja/kaz_kida

木田和廣(Kazuhiro Kida)
・株式会社プリンシプル 取締役副社長/共同創業者
・Tableauデータセイバー
・アナリティクス ヘルプ コミュニティ シルバープロダクトエキスパート
14 Episodes
Reverse
GAに実装されている「インテリジェンス」の背景にある機械学習の基礎と、これを応用するプラットフォームとしてのGA4の価値について。まだ機械学習を自社のマーケティングに利用するイメージがついていない方におすすめです。 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
GA4(次世代のGoogleアナリティクス) part3 インプレス主催のデジタルマーケターズサミット2021で寄せられたGoogleアナリティクス4の質問で、当日は回答することができなかった質問に木田が回答するClubhouseでの配信を行いました。 次回開催予定:2021/4/14 8:00 AM https://www.joinclubhouse.com/event/PbR6Y5BK 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
GA4(次世代のGoogleアナリティクス) part2 インプレス主催のデジタルマーケターズサミット2021で寄せられたGoogleアナリティクス4の質問で、当日は回答することができなかった質問に木田が回答するClubhouseでの配信を行いました。 ※まだ質問は大量に残っているので、今後も配信+収録を行う予定です。 次回開催予定:2021/3/31 8:00 AM https://www.joinclubhouse.com/event/M4G77b4l 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
GA4(次世代のGoogleアナリティクス) part1 インプレス主催のデジタルマーケターズサミット2021で寄せられたGoogleアナリティクス4の質問で、当日は回答することができなかった質問に木田が回答するClubhouseでの配信を行いました。 ※まだ質問は大量に残っているので、今後も配信+収録を行う予定です。 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
Saleceforce.comの株を表すティッカーシンボルが「CRM」なだけに、CRMとSalesforceは共起語なのではないか。そもそもCRMとは何なのかから木田が回答。 関連ブログ:正しく両輪を回すデータ分析のススメ | 株式会社プリンシプル https://www.principle-c.com/column/marketing/right-way-to-do-two-way-data-analytics/ 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/83c5b26f-fbab-402b-91c2-89a1fc0ca1a1 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
コンテンツマーケティングと言う言葉が流行りだしたのは2014年あたりでしたが、コンテンツマーケティングをやっていることでどんなメリットを享受できるのか、概要を木田が説明。 関連ブログ:GA4で可能になったコンテンツマーケティングの精緻な効果測定 | 株式会社プリンシプル https://www.principle-c.com/column/ga/measuring-content-marketing-ga4/ 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/1a788fab-0bbf-4693-99bc-a64de814ece5 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
昨今聞かれるDX/デジタルトランスフォーメーション。建機のコマツの例から、DXが起こった状態やDXを起こすための方法について具体的に解説。 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/613a9083-4c2a-4344-a35c-d4646a7d7729 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
エクスプロラトリーという、機械学習をマーケターが利用していくためのツールがあります。TableauのようなBIツールではなく、なぜExploratoryに注目しているのか、今後のマーケターの働き方について。 関連ブログ:Exploratoryで行うカイ二乗検定 | 株式会社プリンシプル https://www.principle-c.com/column/marketing/chi-squared-test-with-exploratory/ 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/026c798b-361c-4f05-acf9-c0e91db3edb5 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
ユーザープライバシーやSafariのITPに関するニュースが良く聞かれる昨今、改めてCookieについての基礎的な役割と、最近の大まかな流れについて。 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/78fdc809-f43b-4720-bdec-ce8aaafcc96f 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
実際に寄せられた質問で、コンバージョンデータをどのように持っておくべきなのか、について。データの動き方に着目してデータの持ち方を考えると、後々使いやすい可能性について。 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/61ad38b7-d5a3-4395-a143-8683eda8151a 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
当たり前の選び方(アクセス集中時に落ちない、運用の楽さ等々)に加えて、解析観点・データ活用観点で選択することが、サイトのポテンシャルを最大限に引き出すことに繋がる、と考えています。 ECzineの連載 https://eczine.jp/author/37 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/21ceb554-bd06-4df3-a21a-8f5eaea2d015 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
Googleアナリティクスの新バージョン「アプリ+ウェブ」プロパティが示唆するのは、データ分析粒度の最小単位化ではないか?Tableauもいいけど、SQLの良さを改めて言葉にしてみました。 SQL初心者が勉強するなら、インプレスのSQL実行環境付きの本で学ぶのが良さそうです。 https://book.impress.co.jp/books/1111101167 関連ブログ:なぜマーケターにSQLが必要なのか? | 株式会社プリンシプル https://www.principle-c.com/column/marketing/why-need-sql/ 書籍:集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析 (できるDigital Camp) | 木田 和廣 |本 | 通販 | Amazon https://www.amazon.co.jp/dp/429501074X 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/6f7d63d5-e780-4a66-8db0-50599a6db150 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
番組紹介とデータ活用101。簡単な回答はありませんが、分子であるリターンを考えると、組織のことを考える事になり、トップダウンの重要性が見えて来ます。 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/ac031d8c-2c92-4437-abbc-c4ed36782abf 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
第1回で触れた、データ活用のROI。小規模ECに解析は不要、という記事について、改めてどのような状況で解析が必要となるのかを解説。 今回の質問URL: https://peing.net/ja/q/5371ed86-837e-4d58-8ca2-c9012bce167f 質問投稿はこちら: https://peing.net/ja/kaz_kida
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