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タグ サービス改善

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ABテストが難しい場合の施策効果の評価・推定方法

2023/03/22 このエントリーをはてなブックマークに追加 360 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ABテスト サイエンス統括本部 ヤフー 施策効果 推定方法

こんにちは。サイエンス統括本部でデータ分析による社内サービスの課題解決支援をしている関口です。 ヤフーではたくさんのABテスト(※1)が常に行われており、サービス改善に活かされています。しかしながら実際には、さまざまな理由からABテストができないことがよくあります。本記事では、そのような場合にどのように... 続きを読む

機械学習をサービスに導入するノウハウ - Yahoo! JAPAN Tech Blog

2019/06/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 87 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ノウハウ Yahoo 機械学習 サービス 動機

はじめての○○特集2本目の記事です。 ヤフーのサイエンス部門に所属する山本康生です。主に広告やYahoo!ショッピングに対して機械学習の施策によるサービス改善を担当しています。今日は「機械学習をサービスに導入するノウハウ」というテーマで、機械学習をサービスに組み込みたいという動機から、それを実現するまでの... 続きを読む

サービス改善の成功率を8倍まで引き上げるユーザーテストの作法|Kent Kajitani|note

2018/07/02 このエントリーをはてなブックマークに追加 68 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Kent Kajitani グロースハック 作法 Note

前回記事で本質的なUX改善によってプロダクトを伸ばしていくサイクルについて書きましたが、今回はその中でも特に重要なユーザーテストについて書こうと思います。 UX改善による本質的グロースハックのプロセス グロースハックは10回の施策で1回でも当たれば良い、とよく言われますが、自分はグロースハックのサイクルの... 続きを読む

TANITA ツインスティック・プロジェクト | タニタ

2018/02/15 このエントリーをはてなブックマークに追加 94 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip タニタ 所定 統計 回答 分析

記入いただいた個人情報は、以下の目的で使用いたします。 ・送信されたお客様に対してタニタから所定の情報を提供すること ・問い合わせに対する回答をすること ・タニタの採用活動、問い合わせ及びこれに関するデータの分析をすること ・本サイトのサービス改善に関すること ・個人を特定しないデータを抽出し、当該データに関して統計・分析・その他の目的に利用すること 記入いただいた個人情報は、当該目的の活動終了時... 続きを読む

仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ

2016/09/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 386 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 仮説検証 パートナーアライアンス部 真偽 仮説 基礎

2016 - 09 - 26 仮説検証とサンプルサイズの基礎 パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じてサービス改善をしたいと思っている人 仮説検証はしているものの「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめるこ... 続きを読む

お申し込みを1割増やしたフォーム改善の話

2015/11/19 このエントリーをはてなブックマークに追加 77 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 1割 お申し込み minne アジェンダ ロリポップ

お申し込みを1割増やしたフォーム改善の話 1. お申し込みを1割増やした フォーム改善の話 GMO Pepabo, Inc. 財津大夏 2015.05.12 定時で帰ってます!仕事に活かせるペパボの改善セミナー 2. 自己紹介 • 財津大夏(@zaimy611) • ロリポップ!-> minne • ディレクター • サービス改善 / 企画 / 広告 / 広報 / … 2 3. アジェンダ 1. ... 続きを読む

データドリブンな組織を作るときにまず行うこと 〜我が社よデータ分析色に染まれ〜 - ハウテレビジョン開発者ブログ

2015/04/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 67 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip n_mao 趣向 データドリブン 組織 前回

2015-04-06 データドリブンな組織を作るときにまず行うこと 〜我が社よデータ分析色に染まれ〜 はじめに データ解析本部のn_maoです。 前回は高速集計ツールmコマンドのご紹介をしました。 前回のmコマンドの紹介の投稿 今回は趣向を変えて、社内に分析部隊を1から作り、データドリブンなサービス改善を実現するためにまず行うべきこと、意識することをまとめてみました。 これは実際にゼロから初めた私... 続きを読む

サービス改善はログデータ分析から

2014/09/09 このエントリーをはてなブックマークに追加 257 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip DMP Presentation Transcript

サービス改善はログデータ分析から Presentation Transcript サービス改善は ログデータ解析から 鈴木健太 @suzu_v 『サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集~可視化編』出版イベント 2014/09/09 @ GMO Yours 自己紹介 • 鈴木健太, すずけん, @suzu_v • VOYAGE GROUPの子会社adingoにて、広告データの分析基 盤(DMP... 続きを読む

「苦情」はカネになる “いちゃもん”から生まれたヒット商品、クレーム「10円」で買い取る業者も (1/5) - ITmedia ニュース

2014/06/20 このエントリーをはてなブックマークに追加 62 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip カネ 苦情 クレーム Win-Win 業者

ほとんど“いちゃもん”に近いこんなクレームも、新たな「ビジネスチャンス」につながると注目されている。商品やサービスに感じている消費者の不満を参考にしてヒット商品が生み出されたケースもあり、「苦情・クレームは宝の山」と、1件10円で買い取る会社まで登場。消費者は不満をぶつけて“収入”を得ることでき、企業も商品開発やサービス改善のヒントを得る。誰もが得する「win-win」の関係のようにも思えるが、は... 続きを読む

ランサーズに関するブログ記事に対してのお詫びとご説明 | ランサーズ(Lancers)社長日記

2014/04/25 このエントリーをはてなブックマークに追加 329 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Twitter Lancers ランサーズ 社長日記 参考

ランサーズの秋好と申します。先日、1人のユーザー様が書かれたランサーズに関するブログ記事について、twitterなどを中心に様々なご意見を頂いており、それら1つ1つに目を通し、真摯に受け止め、サービス改善の参考とさせて頂いております。多くのご意見、誠にありがとうございます。 まず、このブログを書かせて頂くにあたって、何より、当該ユーザー様を含め、ランサーズをご利用いただいております多くのユーザー様... 続きを読む

 
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