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
『確率思考の戦略論』
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
winnie279
July 31, 2023
Marketing & SEO
160
0
Share
『確率思考の戦略論』
書籍『確率思考の戦略論』の内容を、実業務を交えて紹介する。
winnie279
July 31, 2023
More Decks by winnie279
See All by winnie279
NowWay:訪⽇外国⼈旅⾏者向けの災害⽀援サービス
yjn279
0
21
「みえるーむ」(都知事杯Open Data Hackathon 2024 Final Stage)
yjn279
0
76
「みえるーむ」(都知事杯オープンデータ・ハッカソン 2024)
yjn279
0
79
5分で学ぶOpenAI APIハンズオン
yjn279
0
240
Amazonまでのレコメンド入門
yjn279
1
190
もう一度理解するTransformer(後編)
yjn279
0
90
金研究室 勉強会 『もう一度理解する Transformer(前編)』
yjn279
0
130
金研究室 勉強会 『U-Netとそのバリエーションについて』
yjn279
0
950
金研究室 勉強会 『Seismic Data Augmentation Based on Conditional Generative Adversarial Networks』
yjn279
0
120
Other Decks in Marketing & SEO
See All in Marketing & SEO
Breaking the template: Subverting AI copywriting frameworks for SERP differentiation
emilyhilltraining
0
120
Become a content scientist: A qualitative framework for creating and optimising user-first content
annikahaataja
0
350
エブリデイサンデイ株式会社:会社案内資料
365sunday
1
150
5 Pillars for Winning in AI Search - Daniel Liddle (Senior SEO Director at iCrossing)
liddle
1
190
Personas: nuevas oportunidades de encontrabilidad
fernandomacia
1
280
How I Used AI and Automation to Build Tools My Team Actually Uses - Timm Wilson
triangleseomeetup
0
350
Becoming a Community Manager in 2026 (YouTube Live Q&A + practical guidance)
mfonobong
4
150
How to maximise AI Search visibility through query fan-out insight (and KGraph)
gfiorelli1
PRO
1
580
2025 AWS Communities Year-End Party
awsjcpm
4
180
データ横丁_新年LT20260114
otanet
1
270
ExpoEcomm 2026: Do SEO ao GEO como a IA está Mudando o Comportamento de Busca dos Brasileiros e o que Fazer para Vender Mais
felipebazon
1
120
Stop Guessing, Start Testing - An SEO Experimentation Workshop (SEO Latvia Workshop #4)
ryanatseotesting
2
110
Featured
See All Featured
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
370
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.1k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.6k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
211
24k
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
130
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
118
110k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.4k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.5k
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
2
800
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
540
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
910
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
3.2M
Transcript
『確率思考の 戦略論』 株式会社アクティブコア BizDev エンジニア 中村勇士
01 02 03 04 05 06 プリファレンスとは? 『確率思考の戦略論』 プリファレンスを高める USJの事例を見てみよう
顧客のデータを見てみよう まとめ 目次
01 01 『確率思考の 戦略論』
01 『確率思考 の戦略論』 元P&G ブランドマネージャー 森岡毅 著 経営危機だったUSJをV字回復させた。 「市場構造を決定づけているDNAは、 消費者のプレファレンスである」
02 02プリファレン スとは?
02 消費者のブランドに商品に対する好意度 ブランド・エクイティー × 価格 × 製品パフォーマンス プリファレ ンスとは? https://webtan.impress.co.jp/n/2021/07/02/40765
02 負の二項分布モデル (Negative Binomial Distribution, NBD) パラメータ M:全体の購入対象人数の うち、総購入回数の割合 プリファレ
ンスとは? https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/20/help-and-how- to/probability-distributions-random-data-and-resampling- analyses/supporting-topics/distributions/negative-binomial- distribution/
03 03プリファレン スを高める
03 プリファレ ンスを高める プリファレンス ~ 認知, 配架 プリファレンスの拡大 = 水平拡大
× 垂直拡大 水平拡大の方がマーケットが大きい。 ターゲティングの目的はMを増やすこと であり、Mを狭めることではない。 プレミアム・プライシングは 正しいことが多い。 https://brand.finetoday.com/jp/tsubaki/intensiverepair/
04 04USJの事例を 見てみよう
04 USJの事例を 見てみよう アンケートや映画「ハリー・ポッター」の 来場者数を元にプリファレンスを予測 NBDモデルを元にした売上予測に成功 P&Gの同僚と予測結果が一致して投資へ ターゲティングをファミリー層に変えた 映画のテーマパークから エンタメのテーマパークへ
プレミアム・プライシングも継続
05 05顧客のデータ を見てみよう
05 顧客のデータ を見てみよう プリファレンスを元に、エンドユーザーの セグメンテーションを行った。 NBDモデルに従う前提で統計処理
06 06まとめ
06 まとめ 市場構造を決定づけているDNAは、 消費者のプレファレンスである。 プリファレンスはNBDモデルに従う。 プリファレンスを高めるには、 認知と配架を高める。 垂直拡大よりも水平拡大をねらう。 プレミアム・プライシングは 正しいことが多い。
06 補足資料 https://keisan.casio.jp/exec/user/1637760127