Exploratory社主催
アナリティカル・シンキング
セールス・アナリティクス編
次回2019年5月開催予定
機械学習・統計モデルを武器にスマートな意思決定を行うために
AI、ビッグデータ、「データ・ドリブン」などデータに関する話題を聞かない日はありません。営業・マーケターの現場においても、その状況は多分に漏れず、AI、データを活用して効果の高い施策を立案・実行していくことが求められる時代になりました。
そこで、いくつかの企業はデータサイエンティストを雇い、AIを使ったビジネスデータの分析をさせてみたり、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールを使ってデータを可視化し、KPIをダッシュボードでモニターしはじめることで、「データ・ドリブン」なビジネスにしようという試みがなされています。
しかし、そうしたAIやBIのテクノロジーを導入しはじめている企業でさえ、データによる見える結果が出ていないという声をよく耳にします。
私達の方でも以下のような問題を耳にすることが少なくありません。

  • データが多すぎて、様々な切り口で見ていくと大量のグラフができ上がってしまい、結局何が重要か確信が得られない。
  • データ分析の結果が、ビジネスの意思決定につながらない。
  • AIを活用したデータ分析といっても何から手をつけていいのかわからない。
私達はこうした問題を少しでも解決しやすくするように、シリコンバレーや他の地域のデータ先進企業では実際に行われているデータを使ったビジネスの改善プロセスを誰にでもわかりやすく6つのステップとしてデザインしたフレームワークとしてアナリティカル・シンキングというものを提唱しています。
今回は、このアナリティカル・シンキングをセールス・マーケティングの分野に応用したトレーニングである「アナリティカル・シンキング - セールス・アナリティクス編」の紹介セミナーを行います。
データ・AIを使って自分たちのビジネスを計測できる形で改善していきたい方はぜひ参加してみてください。
セミナーの対象者
  • 営業もしくはマーケティング領域で施策立案・意思決定する立場にある人
  • 現在のビジネスデータの分析で行き詰まりを感じている人
  • ビジネスにおいてより良い意思決定をしたい人
  • Excel、BIツール、Web解析ツールを使った分析をしている、またはこれからしようと検討している人
開催要項
日時 : 次回2019年5月開催予定
次回の募集開始のお知らせを希望の方は、 こちらからご登録ください。
会場: T’s渋谷フラッグカンファレンスセンター
東京都渋谷区宇田川町33-6 Shibuya Flag 8F
定員: 30名
参加費(税込): 1,000円
お問い合わせ先: 画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。
タイムテーブル
18:30
  • Exploratoryの紹介
18:45
  • アナリティカル・シンキングの紹介
  • セールス・アナリティクス with 機械学習・統計モデルの紹介
20:00
  • グループ・ディスカッション
  • Q & A
20:30
  • 終了
スピーカー
西田 勘一郎 (CEO, Exploratory) Twitter
米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な進歩を、世界の99%のプログラミングをしない人たちのもとへ届けるというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。現在はExploratory, Inc.でCEO兼チーフ・プロダクト・オフィサーを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。
村里 郁哉 (Business Development, Exploratory)
外資系ITベンダーで100人を超える営業チームを率い、eCommerce、テレセールス、フィールドセールスなど多岐にわたるビジネスのマネジメント、プランニングを経験。社内外で蓄積された膨大なデータを活用してビジネスを成長させるためにはデータサイエンスに裏打ちされた意思決定が重要だと身を持って知る。現在はExploratory, incでビジネス開発に努めるかたわらデータサイエンス勉強会などの場を通して、机上の空論では終わらない本当の意味で活用できるデータサイエンスの普及に取り組む。バリバリの文系。
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