他社のwebメディア事業を調査してみた
webのメディア事業に携わらせて頂いている中で、成功している他社のメディアビジネスについて情報収集をしてみました。
今回は、「カカクコム」のメディア事業について調べてみました。ネット事業の中でダントツに高い営業利益率を叩き出していることが理由になります。
以下は2019年7月時点での、ネットサービスを主体とする企業の時価総額をランキングしている表になります。カカクコムは8位にランクインしています。特筆すべきは右端の営業利益率の列で、45,7％と他社と比較して突出した数字を出していることがわかります。
株式会社カカクコムは複数のメディア事業を展開しています。
その中で様々な商品の価格や口コミなどを比較し、消費者の購買を支援するサイト「価格.com」と、全国の飲食店の検索・予約サイト「食べログ」が、おおよそ8割の売上を占めているメイン事業となっています。
つまり「価格.com」と、「食べログ」が営業利益率の高い事業であることがわかります。 ではなぜ、営業利益率が高いのでしょうか。
それは、メディア事業の価値となるコンテンツ（情報）を、自社で制作しなくて良い仕組みを作っているからです。収益力を上げるためには、売上に対して発生する費用を下げることが必要になってきますが、カカクコムは、コンテンツを制作し続けるために必要な人件費を抑えることをしています。
「価格.com」の運営はもともと、自社で販売事業者に価格調査を行い、情報を集めてサイトのデータを更新していました。しかし顧客からのアクセス数が増え、販売事業者の販売に対する影響力が増したため、販売事業者が主体的に更新して、最新の情報をユーザーに伝えるようになりました。
「食べログ」はもともと、飲食店が載せる店舗の情報と、ユーザーからの評価を数値化した口コミによるお店の紹介サイトです。情報の正誤の管理は行うものの、サイトに載っている基本的な情報は、店舗とユーザーが作っています。
つまり2つのメディア事業にも共通している、価値あるコンテンツ（情報）を自社では生み出さず、他社や消費者に生み出し続けてもらう仕組みが突出した収益力に繋がっているのでしょう。
参照：2020年3⽉期 決算説明資料
上野
Tableau Tips(ツールヒントにシート・ハイパーリンク・会計年度と週の開始)
ForecasrFlowで銀行の定期貯金口座開設を予測！ マーケティングキャンペーンの最良策を見つける⁉（モデル作成準備編）
引き続き、ダイレクトテレマーケティングの予測のために準備をしていきたいと思います！ここでは、さっそくForecasrFlowを使っていきます！
目次
- データ準備
- モデル作成の準備（本記事）
- モデル作成
- つくったモデルを見てみよう
モデル作成の準備
モデル作成の準備に3工程ほどありますが、操作としては合わせても数秒で終わります。*1
（1）Projectの作成
右上にある「CREATE」を押します。そうすると、新たなフォームが出てくるので、「Project Name」を入力します。（銀行_demoは以前に作ったProjectです）
（2）データのアップロード
右上にある「UPLOAD」ボタンを押して、ファイルを選択します。（bank.csvは以前にアップロードしたデータになります）
アップロード画面がでるので、csvファイルをドラッグ＆ドロップするか、「SELECT」にてファイルを選択してください。
あとは、「Profiling」が「Completed」になるまで待ちます（ここで2分程待ちました）。
（3）アップロードしたデータの確認
「Data」のbank.csvを押すと、データ確認画面となります。
三つの画面が存在し、それぞれ、データの型や欠損値の割合などを列ごとで教えてくれたり、値の分布や値の数を示してくれたり、特徴量ごとの相関関係を示してくれたりします。
他にも便利な機能があるのですが、詳しい説明は、ここでは割愛させて頂きます。
今回のデータには、欠損値や大きな偏り、強い相関関係を持つ特徴量などはなく、大きな問題はなかったので、次に進みます。
次は、いよいよモデル作成です！
*1:詳しい解説はこちら
Tableau Tips (積み上げ折れ線グラフ・メジャーバリューごとの色付け・シートの交換)
自分が仕事をやっていて役に立ったり、知って驚いたTipsをご紹介します
① 積み上げ折れ線グラフ（積み上げない棒グラフ）の書き方
参照元：https://tableautableau.hatenablog.com/entry/2016/08/18/075718
メニューバーの「分析（A）」から、「スタック マーク（M）」を 「オン（O）」にします。エリアチャートになった後、グラフタイプを折れ線に変更します。
棒グラフも同じ要領で、「スタック マーク（M）」を 「オフ（F）」にすることでできます。
② メジャーバリューごとに色を付ける
（1）メジャーバリューに色を入れます
（2）グラフタイプを「四角」にして、色にあるメジャーバリューの▼をクリック、「別の凡例を使用」を選択します。
③ ダッシュボードでのワークシートを交換
ダッシュボードにある交換したいシートを選択します。代わりに挿入するシートの交換マークを選択します。
ふわっと理解しているビジネス単語を整理してみた
突然ですが、「販売仲介業者を意味する単語は何？」と聞かれたら、皆さんは何を思い浮かべますか。
おそらく「代理店」、「問屋」、「卸売」、「商社」、人によっては「ディストリビューター」や「エージェント」といった単語を思い浮かべると思います。
お気づきだと思いますが、販売仲介業者を意味する単語はいくつも存在しています。では、それぞれの単語にどのような違いがあるのかご存じでしょうか。
結論から申しますと、日本語の「代理店」、「卸売」、「商社」、「問屋」などには明確な違いがありません。なぜならそれぞれの言葉に明確な違いが定義されておらず、言葉を使う人や場面によって意味合いが異なってくるからです。
いっぽう英語では、販売仲介業者を意味する言葉として「セールスレップ」と「ディストリビューター」という２つがあります。そしてこの両者には明確な違いがあります。
「セールスレップ」と「ディストリビューター」の違い
「ディストリビューター」と「セールスレップ」の違い、それは売る製品の「所有権をもつ」か「所有権をもたない」かという点のみになります。
実は先ほど挙げた、日本語の「代理店」、「問屋」、「商社」や、世の中にある「○○マーケティング」、「××販売」･･･などなどは、どんな名前がついていても、どちらかに分類されます。
自社で購入し所有した状態から再販するのが、「ディストリビューター」。自社では製品を購入せず、販売の代行だけして成功報酬の手数料をもらうのが「セールスレップ」になります。
ディストリビューター
ディストリビューターはメーカーから製品を買い、いったん自分のモノとしたのちに、それをエンドユーザーである顧客に再販します。その再販した時の販売価格と、メーカーからの購入額の差額がディストリビューターの利益となります。（※実際にはメーカーからの購入額以外にもコストはかかりますが、ここでは割愛）
メーカーの立場からみると、ディストリビューターに製品を売って代金を回収した時点で、取引は終了します。ディストリビューターが、最終的に誰にいくらで売ったのかという情報はメーカーには入ってきません。 仮にメーカーからディストリビューターに売った価格の何倍もの価格で、エンドユーザーに販売していることが分かったとしても、それに対してメーカーは、ディストリビューターに何か言える権利はありません。その一方でメーカーにとっては、早期に確実な売上がたつことがメリットになります。
セールスレップ
それに対してセールスレップはメーカーから製品を買うわけではありません。その代わりに成果報酬の約束をメーカーと交わします。よくある成果報酬は、売上や販売価格に対して％を設定するやり方です。
セールスレップは、製品を自社のモノとせず、販売活動を”代理”として行います。そうして商談がまとまった後、代金はエンドユーザーからセールスレップを経由せずに、メーカーに直接に送られます。その後メーカーは代金受け取り後に「セールスレップに約束通りの、成功報酬振り込むのです。
ポイントとしては、一連の取引の中で、セールスレップはメーカーの商品を自分では一度も所有していないということです。彼らは、販売の代行だけをして、その成功報酬をメーカーから受け取ります。ディストリビューターのように自分が買って誰かに売り、その差額で儲けるわけではありません。
終わり
このように「売る製品の所有権をもつか、持たないか」がディストリビューターとセールスレップとの違いになります。
今後は、クライアント先の担当者が「代理店」、「卸売」、「問屋」、「商社」などの単語を使っているときに、その単語をディストリビューターを意味して使っているのか、あるいはセールスレップを意味して使っているのか、考えながら話を聞いてみるとよりビジネスの理解が深まると思います。
上野
ForecasrFlowで銀行の定期貯金口座開設を予測！ マーケティングキャンペーンの最良策を見つける⁉（データ準備編）
ForecasrFlowで定期貯金のダイレクトテレマーケティングの結果の予測をします！そして、次のキャンペーンでは、どの客層をダーゲティングすればいいのかを明らかにしていきたいと思います！
今回のコンセプトは、どれだけ簡単にモデルをつくれるかです。なので、手間がかかりがちなデータ整形、特徴量の作成は行いません。
データは、kaggleの「Bank Marketing Dataset」を使いました。下記サイトからダウンロードできます。 https://www.kaggle.com/janiobachmann/bank-marketing-dataset
目次
- データ準備（本記事）
- モデル作成の準備
- モデル作成
- つくったモデルを見てみよう
データの概要
ダッシュボードしたcsvファイルを開くと以下のようになっています。17列11163行でした。 
それぞれの列の意味は以下になります
Age：年齢
Job：職種
Marital：婚姻状況
Education：教育水準
Default：債務不履行の有無
Balance：年間平均残高（€）
Housing：住宅ローンの有無
Loan：個人ローンの有無
Contact：顧客へ最後に連絡した時の連絡方法
Day：最後に連絡をとった日付
Month：最後に連絡をとった月
duration：最後の連絡を時の接触の長さ（秒）
campaign：現キャンペーンで銀行が連絡した回数
pdays：前キャンペーン最終連絡日からの経過日数
previous：前キャンペーンで銀行が連絡した回数
poutcome：前回のキャンペーンの成果
deposit：定額預金申し込み有無
今回は、定期貯金口座開設したのかを知りたいので、「deposit」が正解ラベル（予測するもの）となります。残りの16行は特徴量（正解ラベルを予測する材料）となります。
データの準備
モデルを構築するには、どうしてもID（重複しない数値、文字列）が必要です。そこでIDを付けました。
（これはExcel の機能を使えば一瞬でできます。R2に1を入力し、フィルハンドルを右クリック、その後、連続データを選択して完了です） 
これでデータの準備は完了です！
Tableau ～ヒストグラムのビンの幅と個数の調整～
数値データで、ヒストグラムの幅や数もカラムごとに調整したくなる時があります。今回は、この調整方法をご紹介します。
使用したデータセットは、kaggleの「Bank Marketing Dataset」です。 下記サイトからダウンロードできます。https://www.kaggle.com/janiobachmann/bank-marketing-dataset
Job、Age、Durationごとで人数（IDの種類数）の分布をみていきます。それぞれのカラムのデータ型は、Job(文字型)、Age(数値型)、Duration(数値型)となります。数値型では、ヒストグラムの調整が出来ます。
完成図は以下になります。
（1） カラム（Job, Age, Duration）を選択するためのパラメータと計算フィールドの作成します。
（2）ビンの幅と数と調整するためのパラメータを作ります。
(3) ビン調整のための計算フィールドをつくります。
ABS(INT(［カラムの選択］)) >= 0は、選択されたカラムが数値型か判定しています。
(4) 列にIDの個別のカウント、行にカラムを置きます。パラメータを表示させたら完成です。
