広本拓麻

  • トライブリサーチにおける実証的側面

    SEEDATAではトライブリサーチに際し、10名以内の対象者を特定しインタビューを実施しています。このサンプルサイズに関連してニールセンは、ユーザビリティテストに対して評価者の数と検出される問題の数の関係を調べ、その結果7名程度で十分である...
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    広本拓麻 (Hiromoto Takuma)
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  • 課題の特定に必要とされるインタビューの数について

    SEEDATAでは、生活者の価値観の変化や未来の兆しをキャッチするために、通常小規模の対象者についてデプスインタビューを行い、背後にあるインサイトを発掘することを日々行っています。それでは、インサイトを抽出するために必要なインタビューの数は...
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    広本拓麻 (Hiromoto Takuma)
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  • 消費行動の統計モデリング #6:市場反応のモデリング

    購買の行動や意思決定にまつわるビッグデータの出現や消費者の多様化が進む中、企業のマーケティング活動においてはミクロな市場に対して理解を深め、的確なインサイトを突いた訴求を実現することが求められています。SEEDATAでは定性的なリサーチ...
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    広本拓麻 (Hiromoto Takuma)
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  • 消費行動の統計モデリング #4:選択肢間の相関を組み込んだプロビットモデル

    購買の行動や意思決定にまつわるビッグデータの出現や消費者の多様化が進む中、企業のマーケティング活動においてはミクロな市場に対して理解を深め、的確なインサイトを突いた訴求を実現することが求められています。SEEDATAでは定性的なリサーチ...
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  • 消費行動の統計モデリング #3:階層的な選択構造を仮定したネステッドロジットモデル

    購買の行動や意思決定にまつわるビッグデータの出現や消費者の多様化が進む中、企業のマーケティング活動においてはミクロな市場に対して理解を深め、的確なインサイトを突いた訴求を実現することが求められています。SEEDATAでは定性的なリサーチ...
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  • 消費行動の統計モデリング #2:ロジットモデルとその尤度関数

    購買の行動や意思決定にまつわるビッグデータの出現や消費者の多様化が進む中、企業のマーケティング活動においてはミクロな市場に対して理解を深め、的確なインサイトを突いた訴求を実現することが求められています。SEEDATAでは定性的なリサーチ...
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  • 消費行動の統計モデリング #1:定量分析の意義と効用最大化理論

    購買の行動や意思決定にまつわるビッグデータの出現や消費者の多様化が進む中、企業のマーケティング活動においてはミクロな市場に対して理解を深め、的確なインサイトを突いた訴求を実現することが求められています。SEEDATAでは定性的なリサーチ...
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  • 因子分析:潜在変数の平均値と消費者異質性の対応

    因子分析はマーケティングや心理学・教育学において広く用いられる多変数解析の手法で、大量のデータの背後にある潜在的な共通因子を抽出することができます。SEEDATAではこの手法を様々なデータで適用し、定性リサーチのヒントとしており、従来の...
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  • 因子分析:EMアルゴリズムを用いたパラメタ推定の基礎

    因子分析はマーケティングや心理学・教育学において広く用いられる多変数解析の手法で、大量のデータの背後にある潜在的な共通因子を抽出することができます。SEEDATAではこの手法を様々なデータで適用し、定性リサーチのヒントとしています。本ペ...
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  • 因子分析:基本表式とパラメタ・変数の定性的意味、データ内の異質性に基づいたモデル

    因子分析はマーケティングや心理学・教育学において広く用いられる多変数解析の手法で、大量のデータの背後にある潜在的な共通因子を抽出することができます。SEEDATAではこの手法を様々なデータで適用し、定性リサーチのヒントと...
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