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O2O×データで販促の未来を予測する - FORECAST[フォーキャスト]

FORECASTは、日々の様々な企業の販促活動事例を考察し、より効率的な企業の販促活動を支援します。販促におけるデータマーケティング、コンテンツマーケティング、O2O事例などを専門ライターがご紹介いたします。

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FORECASTは、日々の様々な企業の販促活動事例を考察し、より効率的な企業の販促活動を支援します。販促におけるデータマーケティング、コンテンツマーケティング、O2O事例などを専門ライターがご紹介いたします。
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O2O×データで販促の未来を予測する - FORECAST[フォーキャスト] | f-cast.net Reviews

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FORECASTは、日々の様々な企業の販促活動事例を考察し、より効率的な企業の販促活動を支援します。販促におけるデータマーケティング、コンテンツマーケティング、O2O事例などを専門ライターがご紹介いたします。

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1

無料マーケティングレポートの掲載 - FORECAST[フォーキャスト]

http://f-cast.net/information/965

E-Book第3弾 コンテンツマーケティング 要素関連化イメージマップの具体例 を公開. 第4回 薄利多売の業界で 脱 薄利多売. 奥田 彰広 おくだ あきひろ. 米国デジタル マーケター digitalmarketer.com 認定. 中村 和正 なかむら かずまさ.

2

ビッグデータ活用に必要な従業員と技術を今すぐ獲得せよ! | FORECAST[フォーキャスト]

http://f-cast.net/1395

今年2月に全世界のIT管理者を対象に行われた調査によると、 顧客体験 を向上させていくこと、 新規顧客 を獲得する必要があること、という2つのことが、ビッグデータを活用したくなる主な要因だと分かりました。 顧客体験 向上が大切だという回答が60 、 新規顧客 獲得が大切だという回答が54 という結果になりました。 これに続く3位以降も紹介すると、トップレベルの 収益成長率 が46 、 新たな市場への参入 が42 、 競争 を維持することが41 、 競合他社 を出し抜くことが34 となっています。 これに続くのが、新しいインフラへの投資だとする回答で49 、必要なスキルを持つ従業員の雇用への投資だとする回答が47 、インフラとしてのマネジメントツールだとする回答が45 、クラウドやホストサービスのインフラだとする回答が40 、ビッグデータ活用のスキルを持つコンサルティング会社への支払いだとする回答が22 となっています。 Http:/ www.emarketer.com/Article/Big-Data-Management-Requires-Big-Makeover/1012648.

3

オンラインとオフラインマーケティングの統合をどう考えるべきか | FORECAST[フォーキャスト]

http://f-cast.net/1411

ある調査によれば、デジタルマーケティング担当者の46 が オンラインとオフラインマーケティング活動の最適な統合 は、これからの1年で、もっとも意識してやるべきことだと答えています。 この回答より多かったのは、 消費者傾向に基づくキャンペーンの実施 が51 、 クロスチャネル デジタルマーケティング が50 です。 また デジタルマーケティング手法の最適な統合 が44 、 顧客に関する情報を役立てるテクノロジーへの投資 が33 でした。 Http:/ www.cjmediasource.com/blog/article/online-and-offline-marketing-efforts. E-Book第3弾 コンテンツマーケティング 要素関連化イメージマップの具体例 を公開. 第4回 薄利多売の業界で 脱 薄利多売. 奥田 彰広 おくだ あきひろ. 米国デジタル マーケター digitalmarketer.com 認定. 中村 和正 なかむら かずまさ.

4

単回帰分析―予測するための統計手法― | FORECAST[フォーキャスト]

http://f-cast.net/1418

例えば,あるコンビニでは 品揃え という変数で コンビニの売り上げ を予測することで,効率的な在庫管理を,また,あるテーマパークでは 宣伝広告費 と言う変数によって 来場者数 を予測することで,効果的な予算配分の実施を検討できる可能性がある。 本解説では,予測変数を 平均気温(x) ,基準変数を 消費量(y) とする。 消費量=切片 回帰係数 平均気温 誤差. Y=α β x e (一般的な表現). Y =α βx (一般的な表現). 消費量の予測値=144.9 2.65 平均気温. Y =144.9 2.65x (一般的な表現). 消費量の予測値=144.9 2.65 20=197.9. 第3回 NetflixとAmazonプライム ビデオ データ分析競争に見るコンテンツマーケティングの未来. 第2回 データ分析手法を学ぶ 後編 データベース マーケティングの実践方法. E-Book第3弾 コンテンツマーケティング 要素関連化イメージマップの具体例 を公開. 第4回 薄利多売の業界で 脱 薄利多売. 奥田 彰広 おくだ あきひろ. 中村 和正 なかむら かずまさ.

5

マーケティングレポート ダウンロード | FORECAST[フォーキャスト]

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マンガを用いたメッセージの訴求力は 1.ストーリー性 2.親近感 3.わかりやすさ で優れています。 加えて、弊社のMANGAPLUSではメディア配信の対応形態で優れており、 1) 貴社の優位な配信形態 2) 多様な媒. このE-Bookは、製品のデータマーケティングにおける大局観と具体化 1 から 3 の各セクションについて、オリジナルの図解で解説したものです。 目次 時間軸編 1 データマーケテ.

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O2O×データで販促の未来を予測するWebマガジン「FORECAST」をリリースのお知らせ | ニュース|株式会社エートゥジェイ

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O2O データで販促の未来を予測するWebマガジン FORECAST をリリースのお知らせ. O2O データで販促の未来を予測するWebマガジン FORECAST をリリースのお知らせ. 株式会社エートゥジェイ 以下 当社 といいます は、 O2O データで販促の未来を予測する をテーマとしたマーケティングニュースメディア、FORECAST ( http:/ f-cast.net/. FORECASTは、 O2O データで販促の未来を予測する をテーマとしたマーケティングニュースメディアです。 南青山 2-2-8 南青山DFビル 8F. オウンドメディア支援事業 ウェブ、リアルを活用した販促サービスの企画 販売 販促データを活用したコンサルティング事業. Http:/ atoj.co.jp/. 保々 雅世 青山学院ビジネススクール 特任教授. 日本アイ ビー エム株式会社へ入社後、MBA留学を経て、米国IBM Corporationにてコンサルタントとして勤務。 株式会社エートゥジェイ 英文表記 AtoJ,Inc.

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