9/5に自社でのAI導入の可能性を診断する「AI可能性診断」をサービスとしてリリースし、日経新聞・日経産業新聞に掲載されました。 nikkei.com/article/DGXMZO…...
IBMの研究成果ですが、AIが得意なこと・不得意なことを端的に表しているように思います。毎週末にnoteを更新中 | IBMのAIが人間をディベートで負かす？AIの得意なこと・苦手なこと｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n…
「データ分析」といっても、その前段の課題設定のための分析なのか、解決のための分析なのかで大きく異なりますよね / データ分析は、課題を見つけるものか、解決するものか｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n…
データをマーケティングに活用するシリーズも第6回になりました。今回は「自動化」についてです。データを使ってマーケティングを自動化する ｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n…
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データを使ってマーケティングを自動化する (データをマーケティングに活用するPart6)｜武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO
前回はデータを活用したマーケティング施策の「測定」を説明しました（前回の記事はこちら）。今回は、実行された施策を「自動化する」部分についてです。 1. データを使って仮説を作る 2. データを使って施策を実行する 3. データを使って効果を測定する 4. データを使って上記を自動化する [今回] これまでの内容がわかっていれば、要はこれまでの 「仮説を作る」 ↓ 「施策を実行する」 ↓...
データ&マーケティング連載の5回目は、効果測定です。検証をする際には「効果が良かった・悪かった」以上に「どうすればより効果を上げられるか」を導出することが重要です。note.mu/datastrategy/n… #note #マーケティング
マーケティングファネルごとに、抑えるべきデータと活用方法を考えます。ファネルの使い方を見直すきっかけにも是非。| 続・データを使って仮説を作る（データをマーケティングに活用する Part3)｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n… #note #マーケティング
マーケティング戦略の仮説とは、WHO/WHAT/HOWを「選ぶ」こと。データを使って、マーケティング戦略の仮説を作るアプローチを解説します。 | データを使って仮説を作る (データをマーケティングに活用する Part2)｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n…
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データを使って仮説を作る (データをマーケティングに活用する Part2)｜武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO
目次 このシリーズは連載形式になっています。各回の目次はこちら。 ・① データをマーケティングに活用する4つの方法 ・② データを使って仮説を作る [今回] ・③ 続・データを使って仮説を作る ・④ データを使って施策を実行する ・⑤ データを使って効果を測定する ・⑥ データを使ってマーケティングを自動化する ・[関連記事] データ分析は、課題を見つけるものか、解決するものか...
「勘と経験のマーケティングからデータを活用したマーケティングへ」と言われて久しいですが、具体的にどういうことなのでしょうか。| データをマーケティングに活用する4つの方法｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n…
![DataStrategy_jp's tweet card. 目次 このシリーズは連載形式になっています。各回の目次はこちら。 ・① データをマーケティングに活用する4つの方法 [今回] ・② データを使って仮説を作る ・③ 続・データを使って仮説を作る ・④ データを使って施策を実行する ・⑤ データを使って効果を測定する ・⑥ データを使ってマーケティングを自動化する ・[関連記事] データ分析は、課題を見つけるものか、解決するものか マーケティン...](https://pbs.twimg.com/card_img/1993600795485569024/CK0CKoOb?format=jpg&name=orig)
「RPAとAIは何が違うんですか」と聞かれることも多いですが、概念的には全く違うレイヤーのものです。| RPAとAIの違いと、その導入の進め方｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n…
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データ戦略の会社が考える「RPAとAIの違いと、その具体的な導入プロセス」｜武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO
最近、AIに加えてRPA（=Robotics Process Automation）という言葉も広がっていますが、RPAでできると言われていることは「定形業務を自動でやってくれる」「ヒューマンエラーを避ける」等、AIでできるとされていることとも一部重複する部分があります。 RPAはAIと何が違うのか、はよく聞かれる質問ですので、その違いと導入プロセスを整理したいと思います。 AIとRPAは違...
SaaSはデータが蓄積しやすいので、データ分析も取り組みやすそうに見えますが、決して簡単ではありません。毎週土曜にnote記事を公開しています。「SaaSでのデータ分析を成長のエンジンにするために」｜武田 元彦｜note（ノート） note.mu/datastrategy/n…
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データ戦略の会社が考える「SaaSでのデータ分析を成長のエンジンにする方法」｜武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO
SaaSに限らず自社のサービス内での行動が計測できるプロダクトは、サービス内のデータが手に入るが故にサービス内でのデータだけで判断してしまいがちです。 実際には、成長のためには既存顧客について知ることができる内部のデータに加えて、潜在顧客について知ることができる外部のデータも使用する必要があります。 活用すべき外部データ 例えば、プロダクトの選び方に関係するプロファイルの分布、ブランドへの認...
AI.Acceleratorが選ぶ、2018年伸びるAIスタートアップ5つの条件 ainow.ai/2017/12/30/130… ご都合の宜しい方はご参加ください！
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AI.Acceleratorが選ぶ、2018年伸びるAIスタートアップ5つの条件 | AI専門ニュースメディア AINOW
AI.Acceleratorが選ぶ、2018年伸びるAIスタートアップ5つの条件 | AI専門ニュースメディア AINOW
今年、1回目の勉強会を開催することになりました。 ptix.at/N2tOJe 今回の勉強会では、株式会社ブライトビュー 代表・島本さんをお呼びします。 ブライトビューは、AIアクセラレーターが選出する「2018年伸びるAIスタートアップ」にも、選出されたAnyTechというサービスを行っています。
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[勉強会] AI開発元年のスタートダッシュ。実際に事業にAIを取り入れていく方法。
2017年は、AIにより多くの企業が注目した年でした。AIに関するニュースや書籍が増えたこともあり、様々な企業や担当者が情報収集をして、AIに関してどのような事が自社事業として取り... powered by Peatix : More than a ticket.
[勉強会] AI/IoTの技術進化により生じる社会の構造変化を考え、自社の戦い方を考える - 時代の変化に乗り遅れないために peatix.com/event/286736
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