【15分で分かる書評】確率思考の戦略論を徹底解説！

スタビジ【誰でもAIデータサイエンス】byウマたん

6 Feb 202114:47

Summary

TLDRこの動画では、USJのV字回復を支えた森岡毅さんの確率思考戦略論が解説されています。ビジネスの成功は消費者の好み「Preferences」にかかるとされ、それを数学的に捉えるNBDモデルを用いて売上予測とビジネス戦略を立てる方法が紹介されています。森岡さんは、認知率や配下立（灰化率）を改善しながら、新規顧客獲得を重視し、持続可能な成長を目指す戦略を提唱しています。データとマーケティングの融合がビジネスを変える可能性について説かれ、数学的思考がビジネス戦略に欠かせない要素となっていることを示しています。

Takeaways

📚 本動画では、確率思考の戦略論を紹介し、ビジネスにデータを活用する方法について解説しています。
🧠 確率思考は多くの数学好きマーケターに支持されており、ビジネス価値を生み出すための重要なアプローチです。
🔍 ビジネスの成功は、消費者のプリファレンスに基づいており、それらを理解することはビジネス戦略の鍵です。
🛍️ 消費者のプリファレンスとは、特定の商品やブランドに対する好意度を指し、これはブランドのシェアを形成します。
📈 負の二項分布（NBDモデル）を使って、消費者のプリファレンスに基づく行動を予測し、売上を拡大することができます。
🔢 パラメーターmは、購入対象人数の中で実際に購入した人の割合を表し、NBDモデルの核心をなしています。
💡 売上の要因をブレイクダウンすると、認知率、配下率、過去購入率、エヴォーク度セット、年間購入率、年間購入回数、平均購入金額が含まれます。
📊 売上を拡大するためには、これらの要因を分析し、特に認知率と配下率を改善することが重要です。
💹 森岡さんは、水平展開（新規顧客獲得）と垂直展開（既存顧客の購入回数増加）の重要性を語り、前者がビジネス成長に適していると主張しています。
🚀 戦略的マーケティングは、消費者のプリファレンスを上げることにつながる施策を通じて、持続可能な成長を目指す必要があります。
🌟 森岡さんはUSJのV字回復を例に、数学的ロジックと戦略的マーケティングの力を示し、ビジネス目標の達成への道を指しています。

Q & A

この動画で紹介されている「確率思考の戦略論」とは何ですか？
-「確率思考の戦略論」とは、データを活用してビジネスに価値を生み出すことができるマーケティング戦略に関する名著で、多くの数学好きのマーケターに愛読されています。
USJのV字回復に貢献した森岡毅さんの戦略とはどのようなものでしょうか？
-森岡毅さんは、確率思考を用いて消費者の好み（preferences）を分析し、それに基づいてビジネスドライバーを見極め、売上の拡大につながった戦略を展開しました。
消費者のpreferencesとは何を表しているのでしょうか？
-消費者のpreferencesとは、消費者が商品に対して抱く好意度を指しており、これは商品やブランドのシェアを形成する要素となります。
NBDモデルとは何で、どのような役割を果たしますか？
-NBDモデルは「負の二項分布モデル」の略称で、消費者の購入行動を確率的に表すモデルです。このモデルを用いることで、商品の売り上げを予測することができます。
パラメーターmとは何を表し、どのような意味を持っていますか？
-パラメーターmは、ある期間に購入対象者が実際に購入した回数の割合を表しており、NBDモデルを支配する重要なパラメーターです。
売上をブレイクダウンするとどのような要素に分けることができますか？
-売上は、購入回数、平均購入金額、認知率、配下率、過去購入率、エヴォーク度セット、年間購入率、年間購入回数、平均購入金額などの要素に分けることができます。
水平展開と垂直展開の違いは何ですか？
-水平展開は新規顧客獲得を意味し、垂直展開は既存顧客の購入回数を増やすことを指します。森岡さんは水平展開を重視し、リピート率の向上を促進することでmを効率的に拡大する戦略を提唱しています。
認知率と配下率の違いは何ですか？
-認知率は商品やサービスがどれだけ消費者に知られているかを表し、配下率は小売りにおいて展開されている割合を示します。
平均購入金額を下げることで一時的にpreferencesを上げる方法はなぜ現実的でないと言っていますか？
-平均購入金額を下げることで一時的にpreferencesを上げる方法は、持続性のあるmの拡大ではなく、長期的なビジネス成長には向いていないためです。
この動画で紹介された戦略論を実践するためには、マーケターにはどのようなスキルが求められますか？
-マーケターには数学的思考力、データ分析能力、戦略立案能力が求められます。また、データサイエンスやプログラミングの知識も役立ちます。