Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
統計モデルから得たインサイトの広告ターゲティングへの活用例
Search
Ikuya Murasato
January 31, 2020
Business
0
9.3k
統計モデルから得たインサイトの広告ターゲティングへの活用例
2020/1/31(金) に開催したExploratory データサイエンス勉強会#12の株式会社ハッシャダイ様のご登壇資料です。
Ikuya Murasato
January 31, 2020
Tweet
Share
More Decks by Ikuya Murasato
See All by Ikuya Murasato
トピックモデル分析を活用した問合せ業務の効率化
ikuyam
0
150
回帰分析の活用による新商品の販売力予測
ikuyam
0
120
生存分析モデルを利用したLineのブロック要因分析
ikuyam
0
51
自動車トラブルと気象条件などの探索的データ分析
ikuyam
0
40
データサイエンス「も」使えるチェンジメーカー輩出への挑戦
ikuyam
0
290
ExploratoryとRによる全学データサイエンス教育
ikuyam
0
380
エンゲージメント向上のための人事制度改革 - 管理部門におけるExploratoryの活用
ikuyam
0
1.1k
「学ぶ」分析技術から「使う」分析技術へ - Exploratoryによるドリル演習
ikuyam
0
290
データサイエンス入門教育の現場から - 46歳新任教員2年間の苦闘
ikuyam
0
360
Other Decks in Business
See All in Business
アッテル会社紹介資料/culture deck
attelu
10
10k
Стратегия решает проблемы на всех уровнях компании
alexanderbyndyu
0
140
エンジニア向け会社説明資料
staffrecruiter
2
380
KADOKAWA Connected|会社紹介資料/Corporate Introduction
kadokawaconnected
4
50k
Ampersand Company Profile
cuebicventures
PRO
2
3.4k
Zeit für Klarheit
arnekittler
0
100
akippa株式会社 - 会社紹介資料
akippa
2
44k
400F 採用ピッチ資料
400f
0
230
Crisp Code inc. | わたしたちの事例/実績 - Portfolio
so_kotani
1
220
アジャイルトランスフォーメーションが現場にもたらす価値と超えるべきいくつかの壁/Agile transformation and some impediments
ikuodanaka
4
670
第24回クラウド女子会 登壇資料
o2mami
1
1.4k
【キャリア採用】BuySell Technologies会社説明資料
buyselltechnologies
2
60k
Featured
See All Featured
Producing Creativity
orderedlist
PRO
337
39k
Teambox: Starting and Learning
jrom
128
8.4k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
2
3.4k
Infographics Made Easy
chrislema
238
18k
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
96
10k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
14
1.6k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
60
14k
Design by the Numbers
sachag
274
18k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
6
1.5k
Designing Experiences People Love
moore
136
23k
Robots, Beer and Maslow
schacon
PRO
155
7.9k
Visualization
eitanlees
136
14k
Transcript
HASSYADAI Inc. All rights reserved 統計モデルから得たインサイトの広 告ターゲティングへの活用例 株式会社ハッシャダイ
HASSYADAI Inc. All rights reserved
HASSYADAI Inc. All rights reserved
HASSYADAI Inc. All rights reserved 実務上の課題・制約条件 [社内事情] 総社員数が30人程度の規模で、 データ分析の専門チームがいるわけではない。
[Exploratoryを選択した理由] 将来的にはデータ分析チームを組成したいが、その間でも 兼務でそれなりの分析が行えるような分析体制を整えたい。 データ加工に時間を要しないExploratoryを採用した
HASSYADAI Inc. All rights reserved 普段のExploratoryの実務ルーティン 1.ヘルスチェック(チャートによる可視化) ・就業者数の変動チェック ・就業者の継続率チェック
2.ヘルスに違和感あったらもう少し深く追求(生存分析) ・流入経路やユーザ属性を元にコホート分析でざっくり怪しそうな所を探る 3.およそ当たりがついたら(ピポットテーブル) ・統計分析をかけ、要因を探っていく
HASSYADAI Inc. All rights reserved 普段のExploratoryの実務ルーティン 1.ヘルスチェック(チャートによる可視化) ・就業者数の変動チェック ・就業者の継続率チェック
2.ヘルスに違和感あったらもう少し深く追求(生存分析) ・流入経路やユーザ属性を元にコホート分析でざっくり怪しそうな所を探る 3.およそ当たりがついたら(ピポットテーブル) ・統計分析をかけ、要因を探っていく
HASSYADAI Inc. All rights reserved ヘルスチェック(チャートによる可視化) 派遣社員数推移 まずは全体傾向を掴む
HASSYADAI Inc. All rights reserved ヘルスチェック(チャートによる可視化) 派遣社員数推移 予測できた減少は問題無し (そこまで気にしない)
閑散期&広告代理店の 刷新により、 広告費調整期間で流入 量減(予測できた減少)
HASSYADAI Inc. All rights reserved ヘルスチェック(チャートによる可視化) 派遣社員数推移 自分の感覚や、事業PLからずれているも のはよくない傾向なので原因調査
※自分は改善余地の調査と呼んでます 予測よりも成果が悪かった。 もっと改善できるのでは。
HASSYADAI Inc. All rights reserved ヘルスチェック(生存分析) 流入月別の継続率をチェック
HASSYADAI Inc. All rights reserved ヘルスチェック(生存分析) 流入月別の継続率をチェック サービス初期は継続率 が低かった。要因が何か
を探ることにした。
HASSYADAI Inc. All rights reserved 普段のExploratoryの実務ルーティン 1.ヘルスチェック(チャートによる可視化) ・就業者数の変動チェック ・就業者の継続率チェック
2.ヘルスに違和感あったらもう少し深く追求(生存分析) ・流入経路やユーザ属性を元にコホート分析でざっくり怪しそうな所を探る 3.およそ当たりがついたら(ピポットテーブル) ・統計分析をかけ、要因を探っていく
HASSYADAI Inc. All rights reserved 深く追求(ピポットテーブル) 広告媒体や、ユーザ属性によって、ファネルの 動きがどうなってるかを注視
HASSYADAI Inc. All rights reserved 深く追求(ピポットテーブル) 広告媒体以外でも様々な セグメントで分析できるよう にデータ加工済
ユーザ属性は自社で内製したLineBotの求人マッチング システムで収集・自社DBとExproratoryを連携
HASSYADAI Inc. All rights reserved 普段のExploratoryの実務ルーティン 1.ヘルスチェック(チャートによる可視化) ・就業者数の変動チェック ・就業者の継続率チェック
2.ヘルスに違和感あったらもう少し深く追求(生存分析) ・流入経路やユーザ属性を元にコホート分析でざっくり怪しそうな所を探る 3.およそ当たりがついたら(ピポットテーブル) ・統計分析をかけ、要因を探っていく
HASSYADAI Inc. All rights reserved 要因分析(ロジスティック回帰分析)
HASSYADAI Inc. All rights reserved 要因分析(ロジスティック回帰分析) 10代or40歳以上は20代と比べて 途中退職率が高い傾向 静岡県出身者は沖縄県出身者に比べて
途中退職率が高い傾向 新潟・長野出身者は沖縄県出身者に比べて 途中退職率が低い傾向 女性は男性に比べて 途中退職率が低い傾向
HASSYADAI Inc. All rights reserved 要因分析(ロジスティック回帰分析) 思いついた仮説(当時はいっぱい出ましたが割愛) ・長野・新潟にセグメント絞って広告を出せば継続率が上がるはず
-> そもそもこの差はなぜ出た?県民性?県民性だとしたら場所で絞るより、 性格特性を収集できるようにしてもっかい統計かけてからでも良さそう ・20代女性にセグメント絞って広告を出せば継続率が上がるはず
HASSYADAI Inc. All rights reserved 要因分析(ロジスティック回帰分析) 思いついた仮説(当時はいっぱい出ましたが割愛) ・長野・新潟にセグメント絞って広告を出せば継続率が上がるはず
-> そもそもこの差はなぜ出た?県民性?県民性だとしたら場所で絞るより、 性格特性を収集できるようにしてもっかい統計かけてからでも良さそう ・20代女性にセグメント絞って広告出せば継続率が上がるはず -> 広告配信セグメントを絞るのではなく、LPを20代女性受けするような デザインに刷新することに。それでもダメならセグメント絞ろう。
HASSYADAI Inc. All rights reserved 結果 ・CV向上 ・女性ユーザ増 ・継続率UP
[結果]
HASSYADAI Inc. All rights reserved 私おすすめのExploratoryの活用方法 1.ヘルスチェック 2.ヘルスに違和感あったらもう少し深く追求
3.およそ当たりがついたら要因分析 3の工程に注目が行きがちだが、 1、2の基盤を整えるのが実務ではめちゃくちゃ大事 ※Exploratoryはこれをワンセットでできるのがすごく便利
HASSYADAI Inc. All rights reserved 今後のExploratoryの更なる活用に向けた検討事項 1.BIの統合(コラボレーションサーバ利用検討中) マーケティング関連
PowerBI 社内システム関連 Re:dash インサイト追求 Exploratory 統合できるか 検討中