武田 元彦 / DataStrategy Inc. CEO

フリーのデータサイエンティストを経て、新規事業開発や業務自動化、データ駆動型マーケティングのための技術導入全般をディレクションするDataStrategy創業。帝京大学講師(マーケティングサイエンス)、ナレッジ・マーチャントワークス株式会社社外取締役(データサイエンス担当)
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データ戦略の会社が考える「マーケティングとブランディングの違い」〜どちらもデータで測れるという話

ちょっと前にマーケティングとブランディングの違いについて、タイムライン上で話題になっていました。

これはもちろん定義の話で正解がある訳ではないのですが、少なくとも「ブランディングはマーケティングより優れている」とか「ブランディングなんていんちきだ」というような言い方は、若干のポジショントークも含まれているのではないでしょうか。 

その上で、定義を色んな角度から考えることで、個々の活動の目的を考

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データ戦略の会社が考える「成果が出ないデータ分析/AI導入が多い理由と、 成功確率を上げるために何が必要なのか」

最初にタイトルに対する結論ですが、成功確率を上げる、つまりビジネス上の意味がある成果を得る確率を高めるために必要なものは

1) ビジネス上の成果と紐付いた適切な「目的」
2) 目的を達成するための「戦略」
3) 戦略を実行するための「チーム(+チームが使えるリソース)」
4) チームが本来の力を発揮するための「セットアップ(立て付け・お膳立て)」

です。

この記事では、まず最も重要な目的につ

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DataStrategyへの仕事依頼について

DataStrategyは2016年に創業したベンチャー企業です。

創業者について

東京大学大学院(経済学修士)を卒業後、三菱総合研究所に入社。官公庁や地方自治体をクライアントとしたコンサルティングや、ビッグデータを活用したマーケティングプロジェクトに従事。その後、NPO団体、フリーランスを経てDataStrategyを創業しました。詳細な経歴が知りたい方は、プロフィールも併せてご覧ください。

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データ戦略の会社が考える「データ分析・AIのビジネス導入に必要な4つのポジション」

分業チームの必要性

AI.Accelerator座長の進藤さんのツイッターで以下のような内容がありました。

私の認識でも、データ分析・AI導入は、今の時点(2019年4月時点)では多くの企業に取って「チーム戦」を取らざるを得ないと考えています。それも、「社内の人間・社外の人間を含めたワンチーム」によるチーム戦です。

サッカーをするならゴールキーパー、ディフェンダー、ミッドフィルダー、フォワー

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データ戦略の会社が考える「名前がない?データとビジネスを繋ぐ超重要な役割」

私もフォローしている、データ分析とインテリジェンス(@data_analyst_)さんがblogに上げていたアナリティクスディレクターという役割について、共感する部分と追加したい部分があったので、noteに書いてみました。

分析業務と、それに付随する様々な業務を切り分けよう

私自身も、これまでに自分で機械学習のモデルを作ったり、それを経営層に説明したり、エンジニアに分析を依頼したり、一緒に開発

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