SPSS、「データマイニングとマーケティング革新」テーマに 「SPSS Data Mining Day 2005」開催

~ Predictive Analyticsの実践に向けてデータマイニングを再考~

エス・ピー・エス・エス株式会社

2005-04-05 09:30

Predictive Analyticsを提唱するエス・ピー・エス・エス株式会社(以下、SPSS Japan)は、5月20日(金曜日)に新高輪プリンスホテル(東京都港区)で「データマイニングとマーケティング革新」をメインテーマにデータマイニングに焦点を当てたセミナーイベント「SPSS Data Mining Day 2005」を開催することになりましたので、お知らせします。
入場は無料、当日は1,500名の来場を見込んでいます。

 SPSS Japanは2002年より、データマイニングを中核に据えたPredictive Analyticsというより包括的な新しいスペースを定義し、従来よりもROI に直結したソリューションの提案活動を行ってきました。それから3年目を迎える今年の「SPSS Data Mining Day 2005」では、データマイニングのテクノロジーのみでなく、Predictive Analyticsの実践を理解できるようなコンテンツで構成されています。
 基調講演では、マーケティング戦略研究領域における第一人者、明治大学大学院グローバルビジネス研究科教授の上原 征彦 氏が「データマイニングとマーケティング革新」の演題で講演します。データマイニングの展開がマーケティングのありようを規定すると同時に、マーケティングの変革がデータマイニングを方向づける、という両者の相互依存関係について明らかにしていきます。
 SPSS Inc.社長兼CEOであるJack Noonanの挨拶、上原氏による基調講演と続くセミナー本編の前には、基礎的な知識を習得する場として、「データマイニング入門」と題するプレセミナーを設ける工夫をしています。
 恒例となっているユーザー事例セッションでは、まず、ニフティ株式会社企画部コーポレートマーケティングチームチームリーダーの友澤 大輔 氏が「安心・安全なインターネットライフの提案と提供~@niftyにおけるeCRMの実践例~」を演題として講演します。ニフティ500万会員の顧客満足度の向上を目的として取り組んでいるデータ分析やデータマイニングを活用した各種CRM活動の中から、実際に高い効果を発揮したマーケティングコミュニケーションプロセスの実践例の一部を紹介します。また、株式会社NTTドコモ 情報システム部情報戦略担当部長の久保田 明 氏は、「NTTドコモにおける戦略的情報活用」の演目で、代理店、電話受付、iモードサイトなどでの各種注文、ご要望、アンケート結果といった社内外に存在する「情報」を戦略的に活用し、進化し続ける携帯電話の顧客ニーズに合致した施策を展開するための手法を紹介します。
 SPSS Japanからは、上級副社長の村田 悦子がPredictive Analyticsのベネフィットを仮想企業のビジネスシーンを追いながら紹介します。
このほか、SPSS とパートナー企業各社による展示ブースのほか、シアターステージではPredictive Analyticsを3つのステップでわかりやすく紹介します。

なお、「SPSS Data Mining Day 2005」の概要は次のとおりです。
また、詳細な情報は、専用Webサイト< (リンク ») >で公開しています。

以 上

<「SPSS Data Mining Day 2005」の概要>
□ 名称: SPSS Data Mining Day 2005 ~データマイニングとマーケティング革新~
□ 主  催:エス・ピー・エス・エス株式会社
□ 日  時:2005年5月20日(金)  受付開始 午前10時45分
* プレセミナー 午前11時15分~正午
* セミナー 午後1時~午後5時25分
* 展示会 午前10時45分~午後6時30分
□ 会  場:新高輪プリンスホテル 飛天
       住所:東京都港区高輪3-13-1
□ 協賛:
* 茨城日立情報サービス株式会社
* 株式会社 インタースコープ・フロンティア総研
* 株式会社ジェイ・エム・アール・サイエンス
* 株式会社 ソフト・アンド・ロジック
* 日本アイ・ビー・エム株式会社
* 株式会社富士通ビーエス・シー
□ 定  員:1,500名
□ 参 加 費:無料
□ 申込方法:事前登録制。申込先= (リンク »)
□ 申込締切:5月13日(金)
□ セミナープログラム
10:45      受付開始
11:15~12:00 プレセミナー
SPSS Japan Inc.  プロフェッショナルサービスグループ 
シニアマネージャ 高野 知
テーマ:データマイニング入門
12:00~13:00 休憩
13:00~13:10   ご挨拶
SPSS Inc.、President & CEO、Jack Noonan
13:10~14:20 基調講演
明治大学大学院 グローバルビジネス研究科 教授 上原 征彦 氏
テーマ:データマイニングとマーケティング革新
14:20~14:45 休憩
14:45~15:25 SPSSソリューション
SPSS Japan Inc. 上級副社長 村田 悦子
テーマ:Predictive Analytics, anywhere, for anyone
15:25~16:15 ユーザー事例Ⅰ
ニフティ(株)企画部コーポレートマーケティングチーム
チームリーダー 友澤 大輔 氏
テーマ:安心・安全なインターネットライフの提案と提供~@niftyにおけるeCRMの実践例~
16:15~16:35 休憩
16:35~17:25 ユーザー事例Ⅱ
(株)NTTドコモ情報システム部情報戦略担当部長 久保田 明 氏
テーマ: NTTドコモにおける戦略的情報活用
□展示ブース(10:45-18:30)
出展企業
* 茨城日立情報サービス株式会社
* 日本アイ・ビー・エム株式会社
* 株式会社富士通ビーエス・シー
* エス・ピー・エス・エス株式会社
□ シアターステージ(各回15分)
データマイニングを中核とするPredictive Analyticsはビジネスを成功に導くプロセスです。シアターステージでは成功のカギを握るエッセンスを3つのステップに分けてご紹介します。
・ 顧客接点を最適化する─オペレーショナルシステムへの展開─
・モデルを構築する─ Predictive Analytics の頭脳データマイニング ─
・ データを補強する─ ビジネス価値の高いデータの収集 ─

□お問合わせ SPSS Data Mining Day 2005事務局
TEL 03-3231-5205 [受付時間10:00-17:00/土日祝日を除く]
FAX 03-3231-5233
Email jpdmd@spss.com

SPSSについて
SPSSが提唱するPredictive Analyticsは、現状および将来についての信頼できる結論を的確に描き出すように、データをビジネス上有効なアクションに結びつけることをいいます。
SPSSは、Predictive Analyticsソリューションの第一人者として、ソフトウェア製品と関連サービスを提供しています。SPSSが提供するソリューションは、企業・教育研究機関・医療機関・政府官公庁など、Fortune1000社の95%を含む幅広い導入されています。1968年に設立されたSPSS社の製品は、全世界25万人以上に利用されています。

以 上
本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。

【企業の皆様へ】企業情報を掲載・登録するには?

御社の企業情報・プレスリリース・イベント情報・製品情報などを登録するには、企業情報センターサービスへのお申し込みをいただく必要がございます。詳しくは以下のページをご覧ください。

ホワイトペーパー

新着

ランキング

  1. セキュリティ

    「デジタル・フォレンジック」から始まるセキュリティ災禍論--活用したいIT業界の防災マニュアル

  2. 運用管理

    「無線LANがつながらない」という問い合わせにAIで対応、トラブル解決の切り札とは

  3. 運用管理

    Oracle DatabaseのAzure移行時におけるポイント、移行前に確認しておきたい障害対策

  4. 運用管理

    Google Chrome ブラウザ がセキュリティを強化、ゼロトラスト移行で高まるブラウザの重要性

  5. ビジネスアプリケーション

    技術進化でさらに発展するデータサイエンス/アナリティクス、最新の6大トレンドを解説

ZDNET Japan クイックポール

注目している大規模言語モデル(LLM)を教えてください

NEWSLETTERS

エンタープライズ・コンピューティングの最前線を配信

ZDNET Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]