14 Episodes
2020 First episode About 木田和廣のデータサプリ - Data Supplements by Kaz Kida 企業のデータ活用に役立つトピックを、木田和廣と株式会社プリンシプルの似田貝でお送りします。
この番組では皆様からの質問に木田和廣がお答えしますので、質問したい方は奮ってお寄せください。Tableau / Google Marketing Platform その他 マーケティングに関する質問はペイング（peing.net）から投稿してください。peing.net/ja/kaz_kida
木田和廣（Kazuhiro Kida）
・株式会社プリンシプル 取締役副社長/共同創業者
・Tableauデータセイバー
・アナリティクス ヘルプ コミュニティ シルバープロダクトエキスパート
Publisher Kaz Kida
Category business
Language ja
Explicit No
First episode 4 Oct 2020
Latest episode 10 May 2021 Latest episodes 14 episodes in the feed.
10 May 2021
#14 機械学習をマーケターが使うならGA4 GAに実装されている「インテリジェンス」の背景にある機械学習の基礎と、これを応用するプラットフォームとしてのGA4の価値について。まだ機械学習を自社のマーケティングに利用するイメージがついていない方におすすめです。
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
4 Apr 2021
#13 GA4はウェブ解析のヒエラルキーを覆す下剋上ツール（次世代のGoogleアナリティクス） GA4（次世代のGoogleアナリティクス） part3
インプレス主催のデジタルマーケターズサミット2021で寄せられたGoogleアナリティクス4の質問で、当日は回答することができなかった質問に木田が回答するClubhouseでの配信を行いました。
次回開催予定：2021/4/14 8:00 AM
https://www.joinclubhouse.com/event/PbR6Y5BK (https://bit.ly/31HQtDX)
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
23 Mar 2021
#12 GA4でレポートとSQLはどう使い分ける？（次世代のGoogleアナリティクス） GA4（次世代のGoogleアナリティクス） part2
インプレス主催のデジタルマーケターズサミット2021で寄せられたGoogleアナリティクス4の質問で、当日は回答することができなかった質問に木田が回答するClubhouseでの配信を行いました。
※まだ質問は大量に残っているので、今後も配信＋収録を行う予定です。
次回開催予定：2021/3/31 8:00 AM
https://www.joinclubhouse.com/event/M4G77b4l
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
8 Mar 2021
#11 GA4の導入〜設定はいつ、どのようにすれば良い？（次世代のGoogleアナリティクス） GA4（次世代のGoogleアナリティクス） part1
インプレス主催のデジタルマーケターズサミット2021で寄せられたGoogleアナリティクス4の質問で、当日は回答することができなかった質問に木田が回答するClubhouseでの配信を行いました。
※まだ質問は大量に残っているので、今後も配信＋収録を行う予定です。
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
15 Nov 2020
#10 解析ROI（小規模ECサイトの分析） 第1回で触れた、データ活用のROI。小規模ECに解析は不要、という記事について、改めてどのような状況で解析が必要となるのかを解説。
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/5371ed86-837e-4d58-8ca2-c9012bce167f
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
8 Nov 2020
#9 CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント） Saleceforce.comの株を表すティッカーシンボルが「CRM」なだけに、CRMとSalesforceは共起語なのではないか。そもそもCRMとは何なのかから木田が回答。
関連ブログ：正しく両輪を回すデータ分析のススメ | 株式会社プリンシプル
https://www.principle-c.com/column/marketing/right-way-to-do-two-way-data-analytics/ (https://prncpl.page.link/crm-data-analytics)
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/83c5b26f-fbab-402b-91c2-89a1fc0ca1a1
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
1 Nov 2020
#7 DX（デジタルトランスフォーメーション） 昨今聞かれるDX／デジタルトランスフォーメーション。建機のコマツの例から、DXが起こった状態やDXを起こすための方法について具体的に解説。
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/613a9083-4c2a-4344-a35c-d4646a7d7729
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
1 Nov 2020
#8 コンテンツマーケティング コンテンツマーケティングと言う言葉が流行りだしたのは2014年あたりでしたが、コンテンツマーケティングをやっていることでどんなメリットを享受できるのか、概要を木田が説明。
関連ブログ：GA4で可能になったコンテンツマーケティングの精緻な効果測定 | 株式会社プリンシプル
https://www.principle-c.com/column/ga/measuring-content-marketing-ga4/ (https://prncpl.page.link/content-marketing-ga4)
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/1a788fab-0bbf-4693-99bc-a64de814ece5
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https://peing.net/ja/kaz_kida
25 Oct 2020
#4 属性データと行動データ 実際に寄せられた質問で、コンバージョンデータをどのように持っておくべきなのか、について。データの動き方に着目してデータの持ち方を考えると、後々使いやすい可能性について。
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/61ad38b7-d5a3-4395-a143-8683eda8151a
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
25 Oct 2020
#5 Cookieに何が起きているのか ユーザープライバシーやSafariのITPに関するニュースが良く聞かれる昨今、改めてCookieについての基礎的な役割と、最近の大まかな流れについて。
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/78fdc809-f43b-4720-bdec-ce8aaafcc96f
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
25 Oct 2020
#6 Exploratoryとマシンラーニング エクスプロラトリーという、機械学習をマーケターが利用していくためのツールがあります。TableauのようなBIツールではなく、なぜExploratoryに注目しているのか、今後のマーケターの働き方について。
関連ブログ：Exploratoryで行うカイ二乗検定 | 株式会社プリンシプル
https://www.principle-c.com/column/marketing/chi-squared-test-with-exploratory/ (https://prncpl.page.link/exploratory)
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/026c798b-361c-4f05-acf9-c0e91db3edb5
質問投稿はこちら：
https://peing.net/ja/kaz_kida
18 Oct 2020
#3 ECパッケージの選び方 当たり前の選び方（アクセス集中時に落ちない、運用の楽さ等々）に加えて、解析観点・データ活用観点で選択することが、サイトのポテンシャルを最大限に引き出すことに繋がる、と考えています。
ECzineの連載 https://eczine.jp/author/37
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/21ceb554-bd06-4df3-a21a-8f5eaea2d015
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https://peing.net/ja/kaz_kida
11 Oct 2020
#2 マーケターにはSQLが必要 Googleアナリティクスの新バージョン「アプリ＋ウェブ」プロパティが示唆するのは、データ分析粒度の最小単位化ではないか？Tableauもいいけど、SQLの良さを改めて言葉にしてみました。
SQL初心者が勉強するなら、インプレスのSQL実行環境付きの本で学ぶのが良さそうです。
https://book.impress.co.jp/books/1111101167 (https://book.impress.co.jp/books/1111101167?utm_source=anchor.fm&utm_medium=referrer&utm_campaign=podcast)
関連ブログ：なぜマーケターにSQLが必要なのか？ | 株式会社プリンシプル
https://www.principle-c.com/column/marketing/why-need-sql/ (https://prncpl.page.link/why-need-sql)
書籍：集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析 (できるDigital Camp) | 木田 和廣 |本 | 通販 | Amazon
https://www.amazon.co.jp/dp/429501074X (https://www.amazon.co.jp/dp/429501074X)
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/6f7d63d5-e780-4a66-8db0-50599a6db150
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4 Oct 2020
#1 データ活用のROI 番組紹介とデータ活用101。簡単な回答はありませんが、分子であるリターンを考えると、組織のことを考える事になり、トップダウンの重要性が見えて来ます。
今回の質問URL：
https://peing.net/ja/q/ac031d8c-2c92-4437-abbc-c4ed36782abf
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