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今回のチェックポイント
  • ●「誰が買いそうか」は予測できる
  • ●ウェブ販売なら「流入経路」は大事
  • ●忘れてはいけない「買わなかった人」の情報
ラインアップ(毎週月曜日掲載)
  • 01 データサイエンスって何?
  • 02 データ選びのコツ
  • 03 あなたも作れる「予測モデル」
  • 04 モデルを解釈して未来を“透視”
  • 05 お店の売り上げを上げる(1)勘コツから脱却する在庫管理とは?
  • 06 お店の売り上げを上げる(2)明日の売り上げはいくら?
  • 07 お店の売り上げを上げる(3)値引きは本当に効果ある?
  • 08 敏腕営業になる(1)確度を上げるポイントとは?
  • 09 敏腕営業になる(2)「この人にはこれが売れる!」が見える
  • 10 番外編
※今後の内容は変わることがあります
>> 一覧

 こんにちは、データロボットのシバタアキラです。前回に引き続き、営業のターゲティングの問題を解いていきたいと思います。

 営業のターゲティングのお話なんですが、解き方としては、誰が購入してくれそうなのかを予測する問題だというふうに今は考えています。

 前回お話ししたのは、こういう情報があるといいですねと。今日は実際にそういった情報があるデータを用意しました。実際にどういう業界のデータなのかというと……。

>>続きは上の動画でご覧ください

シバタ アキラ DataRobot Japan チーフデータサイエンティスト
ロンドン大学高エネルギー物理学博士課程修了。ニューヨーク大学でのポスドク研究員時代に加速器データの統計モデル構築を行い、「神の素粒子」ヒッグスボゾン発見に貢献。その後ボストン コンサルティング グループでコンサルタントとして、主にTMT/製薬業界でのデータ分析業務に従事。AI(人工知能)ニュースキュレーションアプリ「カメリオ」を提供する白ヤギコーポレーションの創業者兼CEO(最高経営責任者)を経て、2015年にDataRobot Japanの立ち上げに1人目のメンバーとして加わる。共著に『データ活用実践教室』(日経BP社)などがある。