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はてなキーワード: コンバージョンレートとは
言わんとしていることはわかるけど、現実はどうなのよ
インサイドセールスだのコンバージョンレートだの言ってる連中は、上澄みのホワイト企業以外はブラック臭がプンプンするぞ
なにがヤバイって国税庁の公式サイトで一切触れずに、メディア(日経新聞等)が先行して報じていること
これってなに？国税庁って日経新聞とかのメディアに公式発表前にリークとか相当癒着してるの？
老害共には「2年猶予＝2年取り組まなくていい」ってことで、結局2年後に「2年経っても改正の内容をよくわかんなかった」って猶予期間の再延長もあるのかな
なんなら「2年猶予」+「4-5年ならブッチしていてたいして大事にならんだろ」＝10年後くらいにはもう歳だし事業畳むわってところ続出しそう
詫び石ならぬインボイス制度の導入も2-3年猶予してくれたらありがたいわ
電帳法改正絡みのテレアポやWebinarのコンバージョンレートの変化が気になる
これ読んだ
https://qiita.com/57shota/items/a3a6a181e4936ae03134
英字3語は鬼門
CVRはCxRが多すぎて混乱する
ベンチャーキャピタルの略、まずベンチャーキャピタルって何だよ
投資家のこと
未だに分からん
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最初混乱した
「LPも作ってほしくて」って言われてLPって何だよってなった
今では当たり前だけど
遺伝的アルゴリズムのことだろ？ いやGA 芸術科アートデザインクラスか
GoogleAnalytics？ 何か納得行かない
予算って言えよ
コンパ？
は？
要は方針転換
わかる気がする
扇風機だろ？
インフルエンザー？
カレッジ？
RTA？
イラッ
もっと有る気がする
まず戦うフィールドが間違ってる。
予測モデルの精度改善がそのまま売上の改善につながるような業態の会社を選ぶんだよ。
例えばGoogle.
ここで言う広告とは、GoogleやらYoutubeやらに訪れたユーザーのデータを詳しく分析した上でもっともコンバージョンレートが高くなりそうな広告を予測して表示するタイプの広告だ。
「誰にどんな広告を表示したらもっともコンバージョンレートが上がるか」というのは、当然データ分析や機械学習の範疇だ。
想像してみてほしい
1. 毎日GoogleとかYoutubeとかに何億人だかのユーザーが訪れる。
2. 世界トップクラスのデータサイエンティスト達が作り上げた、Googleのコンバージョンレート予測モデルはもっともユーザーがコンバージョンしそうな広告を予測して、それを表示する。
3. 予測モデルがはじき出した結果が正しければ、ユーザーは広告をクリックし、広告主は収益を上げ、その一部がGoogleに広告費として入る。
この時、2.の予測精度が1%上がれば、Googleの売上はそのまま1%上がる。
Googleの年間売上が1〜2兆円くらいだったはずだから、1兆円の1%としても100億円の売上向上という事になる。
そういう企業のデータサイエンティストは、絶対に元増田のような仕打ちを受けない。
逆に、データサイエンティストが末永く高い生産性を発揮できるようにあらゆる努力が行われているだろう。
Googleじゃなくてもこういう事業構造を持った企業では絶対にデータサイエンティストは軽んじられないと思うぞ。
広告以外だと、例えば保険業界のアクチュアリーとか金融業界のクオンツなんかも事業継続や収益に直結するから良い感じなんじゃないか? 知らんけど。
あのさ、「R/Pythonでバリバリ分析しようと思ってたけど入社したらExcelしか使わせてもらえませんでした」って転職先の下調べ甘すぎだよ。
プログラミングというスキルに対してどういうスタンスを取ってるかって、企業によってぜんぜん違うぞ。
元増田の会社みたいに「プログラミングスキルはコモディティ化したスキルで全部外注に出せばいい」みたいなスタンスを取ってる会社だってごまんとあるし、そういう会社に入ると悲惨なことになるぞ。
ちゃんと、転職エージェントから転職先の情報聞いたか? 転職先の会社とミスマッチが起きないように入念に面接を繰り返したか? Vokersは読んだか?
転職エージェントは転職が成約すると報酬が入るようになってる事が多いから、話半分で聞いたほうが良いとは思うが、それでも元増田レベルのミスマッチは指摘してくれると思うぞ。
面接は人事部門だけでなく、所属予定部署のマネージャークラスとか同僚になる可能性が高い人と面接させてもらって相性が良さそうかよく確認するんだよ。
Vokersは安いからとりあえず読んどけ。
データサイエンティストって基本的に物凄く"か弱い"職種なんだよ。
エンジニアみたに実際の製品を作る訳じゃないし、営業みたいに客が取れる訳じゃない。
データサイエンティストがバリューを発揮するためには、自らの成果を他の職種に理解して貰えないとダメなんだよ。
※Googleみたいに作ったモデルが直接プロダクトに組み込まれる場合は別な。
じゃあ、どうすれば他の職種から理解して貰えるかというと、これは難しいところだな。
僕も分からん。
ただ、1つ言えるのは、他の職種から信頼してもらえなければデータも出てこないし、分析した結果に耳を傾けられる事もない。
組織ってその内部にいろんな評価基準を持っている。その評価基準は必ずしも全体最適になってないかも知れない。だから無視したくなるかも知れない。
でも、まずは相手が持ってる評価基準に合致するようなバリューを出して、協力を取り付けるんだよ。そうしないと話が進まないからな。
既存の評価基準の中で十分な成果を出したら、発言権が増すからそうしたら次は増田の好きなようにやればいい。
まあ、これをするのが面倒なら、最初からデータサイエンスが事業に直結してる会社に入ると良いと思うぞ。
というわけで、元増田は、
3) 入った後の進め方も拙かった。
