注目のストーリー
データサイエンス
バンダイナムコグループでマーケティング・ミックス・モデリング(MMM)を使って広告宣伝予算配分を最適化した話
はじめにこんにちは!バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でリードデータサイエンティストをしている原です。データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析PJTを進めています。今回はその中から、マーケティング・ミックス・モデリング(以下、MMM)を活用しているPJTをご紹介します。モチベーション2022年度において、バンダイナムコグループは売上高の5.7%にあたる(1)、約570億円を広告宣伝のために投資しています。投資効果を最大化するため、多数存在する広告宣伝施策に対し、予算配分を最適化することは非常に重要な課題です。今回のPJTでは、あるスマホゲームタイトルについて...
データストラテジストの本棚
こんにちは!ビジネスストラテジーセクションの大橋と申します。大橋は2022年9月よりバンダイナムコネクサス(以下BNX)にてデータストラテジストとして勤務しておりますが、「BNXの"データストラテジスト"って一体何者なの?」という所、皆様にとってなかなかに謎かなと思います。そこで本稿では、大橋が「この知見はデータストラテジスト業務に役立った」と感じている書籍群を抜粋してご紹介します。これを通じて、BNXのデータストラテジスト像への理解を深めて頂ければと思います。0. 業務内容をざっくりと大橋の所属チームは、主にバンダイナムコエンターテインメントの新規ゲームタイトル企画に対して、マーケティ...
バンダイナムコグループでリリース前ゲームアプリのダウンロード数を予測した話
こんにちは!バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でデータサイエンティストをしている原です。データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析PJTを進めています。前回は自動分析ダッシュボードの紹介をしましたが、今回は別の分析PJTである「リリース前ゲームアプリのダウンロード数予測(以下アプリDL数予測)」について紹介します。アプリDL数予測とは?PJTの概要は下記図のような形になります。IPに関するデータ, 市場に関するデータ, ゲームタイトル固有のデータを用いて統計モデルを構築し、リリース前ゲームアプリのリリース後1年間のDL数、売上を予測します。そしてゲームタイトル...
バンダイナムコグループでGCPを用いて自動分析ダッシュボードをゼロから開発した話
こんにちは!バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でデータストラテジストをしている田中です。データ戦略部ではグループ内事業の意思決定に貢献するために、様々な分析PJTを進めています。(データ戦略部についてはこちらの組織紹介もご参考下さい)そこで今回は分析PJTの1つである「自動分析ダッシュボード」について紹介します。自動分析ダッシュボードとは?自動分析ダッシュボードとは、以下のような分析を自動化する機能を持ったダッシュボードの事を指します。・総合評価機能:ゲームタイトルのKPI状況が一目で分かる機能・KPI比較機能:同系統の別ゲームタイトルとKPIを比較する機能・重要KPI機能:売上に本当...
バンダイナムコグループのデータ分析組織とデータ構想について
こんにちは!バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でゼネラルマネージャーをしている松浦です。バンダイナムコグループにはグループ横断でのデータ分析を行う専門組織があります。そこで今回は、分析専門組織であるデータ戦略部の紹介をします。また中長期で実現したいデータ分析テーマ(データ構想)の紹介もしたいと思います。バンダイナムコネクサスについて分析専門組織紹介の前に、我々が所属しているバンダイナムコネクサス(以下BNX)の紹介をさせて下さい。BNXは、バンダイナムコエンターテインメント(グループ内でデジタル事業を担う会社)の完全子会社になります。そしてBNXの事業内容は以下2つになります。 ・キャ...