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データ基盤意思決定、このように行います [月刊データリアンセミナー再視聴 | 2022年7月]

噂には聞いている「データドリブン意思決定」。他社はどのように行っているのかにご興味があれば、7月のセミナーにご参加ください!

  • datarian
3시간 만에 완강할 수 있는 강의 ⏰
Growth Hacking
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学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • データドリブン意思決定の意味

  • CSチームでのデータドリブンな意思決定事例

  • データインフラがない状況でのデータ分析事例

  • 意思決定に活用できるデータ例

📍お知らせ

  • 本講義は2025年6月2日(月)から無料講義に切り替わります。講義決済前に参考にしてください。
  • お問い合わせは右下の「お問い合わせ」ボタンをクリックして残してください。

累積申請者約2,600人!
話題のセミナーを映像で会いましょう。

📢受講前に確認してください!

  • この講義は2022年7月に行われた「データベースの意思決定、こうします」ライブセミナー録画映像(VOD)です。
  • ライブ発表中に登場するリアルタイムチャットへの回答が含まれています。

7月にはデータ分析実務の話を扱います!
月間データリアンセミナー🎤


7月のデータリアンセミナーは🔍

こんな悩みをしている方におすすめです✅

  • 組織内のデータに興味がありません。アナリストとしてどんなことができますか?
  • 「データベースの意思決定」という言葉を最近多く見るようになりますが、その意味が気になります。
  • データアナリストに入社しましたが、会社にデータもなくエンジニアもなくインフラもありません。
  • 脱走が答えでしょうか?データアナリスト4人が創業した会社はどのようにデータを積み重ね、データを分析していますか?
  • 今日または今後のデータ意思決定が影響を受ける範囲と可能性はどこまででしょうか。データ分析の見通しが気になります。

📺 8月にはデータアナリストの就職と採用について話します!

  • [8月テーマ]データアナリスト採用のすべて:履歴書から面接まで
  • 次のライブセミナーのニュースを見に行く: https://www.datarian.io/webinar

7月セミナータイムライン

パート1 - データファンデーションの意思決定、これを行う

✔「 CSチームでもデータで意思決定できますよ

  • スピーカーモアナ- 証券会社CSチーム教育コーチ/旅行会社を経て証券会社CSチームでデータを見ています。

プロダクトチームでのみデータ分析を行う必要があると思いましたか? CSチームでもデータ分析をします!

データインフラストラクチャなしでデータに成長するサービスを作成する

  • 講師ユン・ソンミ- 7年次データアナリスト/クパン、ハイパーコネクト、カカオを経てデータリアンで働いています。

データリアンのメンバーは4人、全部がデータアナリストです。そのうち2人はカカオ、クパン、リディなどよく構築されたデータインフラ環境で働き、2人は一番地にヘディングしてデータ積載から始めました。データリアンという会社を構え、前の2人は大きな悟りを得ました。データは地面から湧き出るものではなかったということです。データインフラがない状況では、データアナリストはどのデータを分析し、意思決定に反映していますか?アクションにつながるデータ分析に悩んでいるなら、スタートアップデータアナリストなら、データインフラがない環境でデータを分析しなければならないとしたら、「私の仕事にもデータを活用できるだろうか?」悩んでいる場合は、この講演を聞いてください。

#パート2 - 質疑応答

パート2で回答する辞書の質問を展開する

Ⅰ。データ分析環境

Q1.初期スタートアップのデータはどのように積載すればよいでしょうか?

Q2.サービスは古く、規模は大きいが、データはあまりない組織ではデータエンジニアの採用から要請すべきでしょうか?それとも、少なくても持っているデータで何でもできることを示すのがまずでしょうか?

Q3.最近はアンプリチュードやGAのような分析ツールが多く高度化されたと思いますが、実際のクエリやコーディングを利用する比重がどのくらいになるのか気になります。

Ⅱ。データ分析を始める

Q4.データ活用を初めてする時点で何から知っておくべきですか?全体の指標と大きな写真を見るのは大変ですが、どうすればいいですか?

Q5.データをどのように抽出して整理するのか分からない会社でデータを扱うには、まず何をするのが良いでしょうか?

Q6.極初期スタートアップで関連した資料が不足しているなどの理由でデータと数字を提示することが意味がないという指摘が多いのですが、これについてどう思いますか。

Ⅲ。 CSデータを活用する

Q7. CSチームでデータを見る最大の目的は何ですか?

Q8. CX KPIを確立するためのデータ収集方法がある場合はお知らせください。

Q9.顧客体験を判断するデータの種類は?

Q10。 VOCデータは問題を経験した顧客から収集するため、顧客全体を代表することは困難であり、パラメータ自体も顧客データ全体に比べて少ないため、信頼度でも物足りなさが存在します。そういえばCX責任者の立場でもVOCデータに対する疑いが生じたりもします。これを解決する方法はありますか?

Ⅳ。データ駆動型の意思決定を上手にするには?

Q11.データ駆動型の意思決定の過程で、組織のビジョンと目標を裏付けるためにデータが偏って収集または分析されることについてどう思いますか?どうやって解決できるのか疑問に思います。

Q12.データは報告用であるだけで、実務では上記で望む通りにしなければコンファームが出て進行になる企業を多く経験しました。データに基づいて意思決定をする経験を得るためには、離職だけが答えでしょうか?

Q13。データ駆動型の意思決定をうまく引き出すコミュニケーションスキルが気になります。特に意思決定者を説得することが重要ながらも難しいと思いますが、上の方々をよく説得できるノウハウがありますか?

Q14。データ分析の結果、意思決定者を説得する際に効果的にコミュニケーションをとるノウハウがあるのだろうか。

Q15。組織構造とデータ駆動型の意思決定は深い関係があることがわかっていますが、データ駆動型の意思決定の成功事例と組織構造が疑問に思います。

Q16。データベースで意思決定しなければならないことは非常に重要です。どうすれば適度にデータをよく見ることができるのか気になります。


7月セミナー
参加者紹介📖

モデレーター<ボミン>

ジョブプラネットデータアナリストを経てデータリアンで働いています。世界に存在しなかったデータを生み出すことから、データを利用したビジネス戦略提案やプロジェクトマネジングまで。データでできることのAZをすべてします。

パート1スピーカー<モアナ>

旅行会社を経て証券会社CSチーム教育コーチでデータを見ています。

第1部連写<船尾>

クパン、ハイパーコネクト、カカオデータアナリストを経て、今はデータリアン代表となりました。データリアンのメンバーと一緒に働きながらデータの力をもっと信じることになりました。

パネル<民主>

共有住宅スタートアップ創業、B2B物流スタートアップアナリストを経て今はデータリアン代表となりました。創業からエクシットまで経験のある青年創業者です。初めて創業した会社の頃からこれまで絶えずビジネスファンネルについて悩んでおり、今はデータリアンのファンネル設計と分析を行っています。

パネル<ヘジョン>

コンテンツプラットフォームでデータアナリストとして働いて、今はデータリアンCPOになりました。データリアンのオリジナルコンテンツを作成して分析するのに心からです。


予想される質問 Q&A 💬

Q.月間データリアンライブセミナーはいつですか?どこで申請できますか?

データリアンのウェブサイトで次の月のセミナー情報を見ることができます。申し込みもすぐできます!

Q. 聞く前に準備する必要がありますか?

いいえ:D誰でも聞くことができます!

Q. セミナーで使ったスライドを別々に見ることができますか?

スライドは下記リンクでご確認ください!
7月セミナースライド: https://bit.ly/3zxOWBd

今回のセミナーでは手書きで講演を聞くことができるようにノッション手書きノートを提供しますので、個人のノッションに複製したり、タブレットで手書きして視聴してみてください:)
ノッション手書きノート: https://bit.ly/3OC0qsF


ライブ参加のレビュー
気になるなら👏

セミナーの中で一番印象深かった内容は?

  • 実際の経験に基づいて率直に考えを分けてくださった部分、問題からとどまらず解決された部分が印象的でした。
  • NPSだけを見るのではなく、inbound、outbound、コール時間など、いくつかの指標を使ってどんな部分を解消するようになったか事例を聞いてくれたのが印象的でした。
  • CS部門で扱うデータの視点は印象的でした。
  • CSでもデータ解析を有効に活用できる点が興味深かった。
  • CSチームがなぜデータ分析に興味を持っているのか、データを活用するためのプロセスが現実的で良かったです。
  • データリアンを創業しながら、実際にどのパスでどのデータを確保しているかを教えてくれたことが良かったです。今後個人事業をするようになれば、私もそのようにすべきか、あるいは参考にして意思決定すればいいのかと思い、助けがたくさんなりました。
  • ちょうどセミナーで説明したデータ構築ができなかった会社で一人で働くデータアナリストなのですが、この悲しい現実でどのように対処すればよいか説明していただきありがとうございます。どのように進むべき最初のステップが明確になりました。
  • 本当に細かく体験を共有してくれて大変助かりました。実はこういう初創期ミスはみんな共有する負担になる話ですが率直に共有してくれて、すぐに適用してみることができる本当に意味深いセミナーになったようです。
  • データ分析はあまりありません!私たちはいつもしていました。一度やろう!と言うと勇気がありました。
  • データの規模が小さく、満足できないデータでも完璧主義を捨てて、一度活用せよ!
  • データがない状況で何をすべきか、そして多くのデータベースの意思決定をどのようにして実際に行うことができるかなど、今後の洞察になる非常に貴重な情報がたくさん得られました!
  • データ分析と意思決定を別々に見なければならないという点が印象的でした。単に客観的なデータだけが意思決定の正解だと考えることができましたが、このセミナーを通じて意思決定がデータと異なる場合があることが印象的でした。
  • セミナー内容が実際の現業で経験している困難をテーマに投げ、それに対する内容と共感することが多く、それによって多くの助けを受けました。進行方法 また、一人の方がおっしゃると、もう一人の方がまとめるコメントをいただき、さらに理解が上がる方法でよかったです。

データリアンにしたい一言!

  • 最近、データ分析を取った心配する後輩たちにデータリアンを強調しています。実務者の立場でもブログ文もとても役に立つ参考にしています。これからもよろしくお願いします!
  • 中間 必要な資料やリンクもすぐ共有してくれて、お得なセミナーでした。とても苦労しました!
  • データリアンの4人のメンバーがすべてデータ分析と経験したことを分けることに心からのことが感じられました。これからも期待になります。今日のセミナーをご用意いただきありがとうございます!
  • 4月のセミナーから着実にセミナーに参加していますが、今月のセミナーは本当に最高でした! (Inflearnにセミナー映像が出たら周辺にみんなオススメしたいくらいです!) セミナー運営がどんどん進化しているようで参加者としても嬉しいです。来月のセミナーもとても楽しみです!データリアンの繁栄をさらに応援してほしいです😊😊
  • たまにSNS広告に触れて初めてセミナーに参加してみましたが、本当に久しぶりに貴重な夕方でした。
  • データリアン最高!セミナーの内容もいつもあまりにも懐かしくて役に立ちます。本当に続けてください!
  • 良いブログ記事を書き続けてください〜楽しい時間を準備していただきありがとうございます。
  • いつも豊かで良いセミナーを運営していただきありがとうございます!
  • 毎月セミナーしてください~ 小さな経験の話も今後進む方向について勇気を与えていますよ。
  • ありがとうございます!マグマグおすすめです。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データドリブン意思決定の意味が知りたい方

  • データドリブン意思決定の実際の事例が知りたい方

  • データ分析の展望が気になる方

こんにちは
です。

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23

回答

4.9

講座評価

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講座

실무 경험이 탄탄한 현업 분석가들이 데이터 분석 교육을 기획하고, 직접 강의합니다.

데이터리안에 대해서 더 알아보고 싶다면

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6件 ∙ (2時間 9分)

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5件の受講レビュー

  • JISEON LEE님의 프로필 이미지
    JISEON LEE

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    5

    100% 受講後に作成

    좋은 것 같아요 !

    • Jang Jaehoon님의 프로필 이미지
      Jang Jaehoon

      受講レビュー 525

      平均評価 4.8

      5

      100% 受講後に作成

      좋은 강의 감사합니다!

      • 베윤정님의 프로필 이미지
        베윤정

        受講レビュー 2

        平均評価 4.5

        4

        67% 受講後に作成

        초초초기초입니다. 들으시려는 분들 참고하세요.

        • 윤엑스님의 프로필 이미지
          윤엑스

          受講レビュー 25

          平均評価 5.0

          5

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          잘들었습니다

          • 이윤주님의 프로필 이미지
            이윤주

            受講レビュー 1

            平均評価 1.0

            1

            100% 受講後に作成

            초초초초급자 대상이네요.ㅜㅜ

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