戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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13 章　データサイエンスとビジネス戦略

データが不足しているなら、データ入手のための投資の準備ができているか。

付録

A

ではデータサイエンスプロジェクトの提案の評価に使える基本的チェック事項を掲

載しています。これらはデータマイニングプロセスに沿って構成してあります。わかりやす

い事例で試してみましょう（なお、付録

B

では電話の乗り換え問題に関する別の事例を取り

上げています）。

13.7.1

 データマイニングによるビジネス改善提案の事例

あなたの会社では

Whiz-bang

ウィジェットを開発しており、現在

90

万人のユーザに使わ

れています。このほど

Whiz-bang 2.0

が完成しました。

1.0

と比べて大幅に管理コストを削

減できる点が特徴です。理想を言えばすべてのユーザにバージョン

2.0

に移行してもらいた

いところですが、ユーザインタフェースが変更されており、既存ユーザは新しい使用方法を

修得する必要があります。このためバージョン

2.0

に不満を持って移行しないユーザが出る

恐れがあります。この場合、あなたの会社に対して不信感を持つばかりでなく、最悪の結果

として競合他社の人気ウィジェット

Boppo

に乗り換えられてしまう危険があります。そこで

マーケティング部門は、顧客

1

人当たり

250

ドルのコストをかけるインセンティブを提供し

て移行を促進する新キャンペーンを企画しました。もちろんこのキャンペーンを提供した顧

客全員が必ず移行してくれるという保証はありません。

外部のコンサルティング会社

Bid Red Consulting ...