398668_ja-JP

liliconcom

MaxDiff ベイクオフ調査: 数十の製品の中から最も好ましいものを見つける (2021-US-45MP-804)

招待ペーパーオンデマンド受賞者

 

レベル: 中級

 

アイソメトリック ソリューション担当マネージング ディレクター、Rob Reul 氏

エイミー・アンダーソン氏、AA Insights, LLC プリンシパル

ブラッドリー・ジョーンズ、JMP 特別研究員、SAS

 

MaxDiff 調査は、現在市販されている同様の製品のグループに対する消費者の好みを順序付ける方法です。 比較する製品の数が増えると、回答者の認知的負担が増大し、調査を完了する人がほとんどなくなる可能性があり、潜在的なバイアスにつながる可能性があります。 私たちのケーススタディでは、36 個の製品の好みを注文するという任務が与えられました。 私たちは、まず 36 個の製品を 9 個の製品からなる 4 つの相互に排他的なグループに分割し、それぞれについて別々の MaxDiff 調査を行うことでこの問題に対処しました。 「ベイクオフ」は、4 つのグループのそれぞれから最も好ましい製品を比較する新しい MaxDiff 調査で構成されました。

JMPを用いた研究の分析結果を紹介します。 また、当初の 36 製品の提供を、大幅に少数の優先製品グループに合理化することで得られる経済的節約も示しています。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	成績証明書
ジョーダン・ヒラー	行く。
ロブ・ルール	JMP Discovery カンファレンスでは、ポートフォリオと製品の最適化について話します。
	この画面は今日の講演全体の伏線であり、この消費者がオンライン、デパート、その他ギフトカードが販売されている多くの場所で何を探しに行くかというこの問題を解決しています。
	同社のチーフ分析コンサルタントであるエイミー・アンダーソン氏。そして私、Isometric SolutionsのマネージングディレクターであるRob Reulです。
	そこでエイミーがブラックホークについて少し話します。
エイミー・アンダーソン	そこで私が Blackhawk を紹介されたのは 1 年ちょっと前で、実際に Subway ですべてのギフトカードを担当している私の同僚が、カード ポートフォリオを手伝うために Blackhawk に誘われたのです。
	ほとんどの人はブラックホークについて聞いたことがありません。 彼らは舞台裏にいますが、実際には世界最大の民間ギフトカードです
	会社。彼らは、デジタル ギフト、電話、デビット、インセンティブ カードをオンラインおよび小売業者の世界的なネットワークを通じて提供しているため、自らを決済ブランドとして位置づけています。
	ロブが数枚前にスライドを見せてくれたものについて考えてみると、それはターゲットです。 おそらく食料品店に行ったことがあるでしょう。
	チェックアウトしていると、オプションがあるカードが表示されます。 それが彼らのビジネスの主な焦点です。それは97％です。 彼らはオンラインでも存在感を示しており、成長し始めています...
	Giftcards.com およびその他の Web エンティティを通じて。 それで、ブラックホークが私のところに来たとき、彼らは挑戦をしました。 ギフトカードについて考えるとき
	最初のスライドにあるギフトカード モール全体には、釘がたくさんしかありません。
	そしてそれぞれのペグを賃貸物件として考えてください。 したがって、そのペグに乗るためにはお金を支払わなければなりません。 したがって、ギフト カードを作成する企業は、どのカードが成功し、そのペッグに加わるに値するかを理解する必要があります。
	ブラックホークはいつも、
	どのカードを発行するかを推測して、財務情報が入ってくるかどうかを確認するために 12 ～ 18 か月待つことになります。
	それは多くの時間を無駄にすることになるので、彼らは私たちのところに来て、ほとんどの顧客にアピールするにはどのカードをペグに置くべきかを考えるためのより良いアプローチはないかと尋ねました。
	そこで私がロブを連れてきたので、それをロブに渡して、これにどのようにアプローチするかについて話すつもりです。
ロブ・ルール	はい、そしてそして...
エイミー・アンダーソン	そこに行く前に、申し訳ありませんが、よろしいでしょうか
	トライとテストについて話しますか？
ロブ・ルール	そうですね、それがあなたの構築のベースになっているので、その方が良いでしょう。
エイミー・アンダーソン	とにかく、ロブと私が話したことの 1 つは、私たちも笑い、そしてマーケティングの同僚の多くも同様に笑いました。
	ブラックホークはいわゆるトライを行うことで有名です。 つまり、トライはテストとはまったく異なります。よく考えてみると、それは...
	彼らは何かを世に出し、それがうまくいくかどうかを確認していました。 そして、私たちはしようとしています...私たちはしようとしています...私たちは彼らと協力して、よりテスト的なことを念頭に置いて物事に取り組んでいます。
	トレードオフ。 そして、私たちが彼らのために設計したこのテストでは、本当にオールラウンドな選択が可能です。なぜなら、何かを試して 18 か月待っても、それが失敗だったと気づくには遅すぎるからです。
ロブ・ルール	確かに。 それで、エイミーがブラックホークの推測について話したとき、彼らは実際に推測するのがかなり上手でした、そうです、しかし、彼らの市場の規模とカードの数
	かなり、かなり大きくなったので、すぐにそれがわかるでしょう。 そこで、テストまたは実験を行うという観点から、次のものを作成しました。
	彼らは... 113 枚のカードを持っていて、それらのペグを争っていたと思います。そして、もちろん、課題はトライアルをデザインすることでした。
	あるいはそれを可能にする実験。 そしてこれは、それが最終的にどうなったかのスナップショットです。 私たちがどのようにしてそこにたどり着いたのかを見ていきます...私たちはそこに到達しました
	すぐに説明しますが、ここでいくつかの重要な点がわかります。これについては、計画された実験のトーナメント設計として説明します。
	帰属はまずクリス・ナハツハイム博士に伝えられ、次にブラッド・ジョーンズ博士と緊密に協力して、基本的に最初にコンセプトを決め、その後実際にそれをどのように行うかについて検討します。
	そして、それは Max Diff の実験になりました。これは、もちろん、今では私にとって JMP において常に使用する重要なプラットフォームです。
	そして、この特定の研究では、5 つの異なる Max Diff スタディを実行することで、実際にテストを行っています...4 つは相互にフィードし、1 つは最終結果を取得するためのものです。
	私たちがそこに至るまでの過程を通して。 それではまず、カードについて少しお話しましょう。 つまり、113 枚ほどと競合他社のカードという壁が見えてきました。 それがターゲットだった。
	ブラックホークのシナリオを検討したとき、消費者に対応できる実験的なデザインを構築することは考えられませんでした。
	そして、妥当な時間内にそれを完了することを期待します。 これは 9 分を意味します...9 ～ 12 分です。
	私は再びナハツハイム博士と疲労と選択実験のモデリングについて多くの研究を行いました。
	約 12 分後、人々は質問に答え始めますが、内部矛盾が発生したり、全員が同じ場所で答えたり、アンケートを終えなかったりします。
	そしてもちろん、私たちはそれをまったく望んでいなかったので、最も重要なセットに絞り込む必要があり、その最初の努力の結果、
	カードは36枚。 いくつかある、もっとある、そして残りがある、そうですよね。 これが最終的な 36 枚のカードのセットのようなものでした。
	さて、ほとんどの研究者が、エイミーや私のような詳細な調査分析を導入せずにこのような問題を解決する従来の方法は、次のようになります。そして、これは実際に私が以前に話したものです
	JMPカンファレンスにて。 しかし、古典的な評価の質問では、各行が評価対象の 1 つであり、この場合、高さは 36 行になります。
	そして、購入する可能性がどれくらいあるのか、またはどのカードがお気に入りのカードなのかを把握していても、しばらくすると、収集したデータがどれほど役に立たないことがわかり、想像できるでしょう。 あなたは得るでしょう
	分析できるという点で、存在の分離が非常に悪く、したがって評価は確かに外れでした。
	私たちの分野で通常見られる次のアプローチは、誰かです...まあ、それらをランク付けしましょう。なぜなら、彼らは独立してではなく相互依存的に考える必要があるからです。
	それはより良い方法ですが、私たちのように長いリストがある場合、回答者にとって一連の課題が完全に悪化し、膨大な累積的な認知的負担が発生します。
	そしてそれは基本的に無理です。 そしてもちろん、修正はあります。これがメソッドの構築です。これが Loviere のメソッドです。
	最良と最悪のスケーリング。 Max Diff はそれを知る方法であり、ユーティリティとして知られる魔法の統計を提供します。 カード1枚の価値はいくらですか
	別のカードの上でね？ そしてそれが私たちが最終的に追い求めているものなのです。 ここで私たちの実験です。 これが私たちがやろうとしていたことだ、そして私はただ JMP を破るつもりだ...
	そこでの議論。 私は私の中に入るつもりです
	JMP デザイナーが実際に行った実験を示します。それがここにあります。
	もらえますよ。
	そしてそのデザインを作ります。
	このデザインについて強調したいことがいくつかあります...(もしそれが私に気に入ったら。 ちょっと待って。）
	見えますか、エイミー？
	よし、よし。
	ここでも 36 枚のカードがあったので、これを扱いやすい部分に分割するには、
	最終的には、9 つの異なるグループ化で 9...または 5 のブロック サイズを使用し、別の実験で 18 の選択肢を提供することになりました。
	こんな感じのデザインでした。
	そして、それをプログラムしたところ、実際には美しいものであるインシデント マトリックスが得られました。
	したがって、私たちの世界では、すべてのカードを他のすべてのカードと確実に比較することが非常に重要です。
	また、あるカードが別のカードに勝つという仮定を立てないでください。なぜなら、そのカードは、他のカードのいずれかが勝った、または勝てなかったカードを上回ることになるからです。
	そして、このバランスの取れた不完全なブロック デザインで得られたものは、すべてのカードが他のすべてのカードに対して正確に 2 回テストされた、美しく効率的な実験です。
	そこで、この実験をプログラムします。プログラムが完了すると、これがどのように見えるかを今お見せしたいと思います。これは、一種の美しいことでもあります。
	に戻ります
	ここでの私の実験。
	そこで私たちは、
	計画された実験をインターフェイスに組み込んだところ、調査の途中、約 4 分ですべての回答者が
	と頼まれました...どこに行ったのですか？ ちょっと待って。 ごめんなさい。
	もう一度試してみてください。 これにつきましては申し訳ございません。
	彼らは実験に紹介されました
	それから私たちは彼らに見せました
	ランダム化されたグループ化または選択セットでは、各カードを評価するように求められます。 それで、これが一番好きなら
	そして私はこれが一番好きではありません。
	そして、これを数回繰り返してもらいました。
	この設計に基づいて、正確に言うと、実際には 18 回です。
	そしてそのたびに、途中で彼らをいわばゲームに参加させ続けるように促しました。
	18人全員を通過させることができました。
	私たちはセットを持っていました。 そこで私たちは実験を 9 つの異なるものに分割しました...
	それぞれ 9 人ずつ 4 つの異なるグループに分け、回答者の集合体を用意し、ユーティリティ スコアがトップの勝者を最終ヒートに投入しました。 しかし、我々は再びそれをやり遂げたので、彼らを決勝まで勝ち進めました。
	そして...
	ここに戻らせてください。
	少し乱雑です、申し訳ありません。
	という実験がありました。
	そして、Danny McFadden の研究と JMP にある分析プラットフォームに基づいて分析しました。
	繰り返しになりますが、ここで重要なのは、彼が本文の最後で根本的な懸念についてコメントしていることです。
	人間の選択行動を理解すること、そして何が議論されているか、回答者が何に影響されたのかがわからないために解釈できない交絡的な影響がない環境でそれを行うことです。
	これは限界効用についての考察です。 これが、実験を分析した結果判明した最初のカットです。 すべてのカードを正確に示しているわけではありませんが、アイデアは理解していただけると思います。
	陰性、中央では統計的に有意ではなかったもの。 このように 36 枚のカードからなる大きな配列ができました。
エイミー・アンダーソン	ロブ、ここでとても重要なことを言ってもいいですか？ ロブが先ほど述べたように、多くの調査研究者はただ「これは好きですか?」と尋ねています。それを 1 から 5 までランク付けします。これが、Blackhawk のすべての研究へのアプローチ方法です。 それで、これを見せたところ、
	当社の製品マーケティング担当者はショックを受け、理解できませんでした。 彼らは、ちょっと待って、なぜハッピーパパが赤字なのか、というのは、つまり、上位 2 ボックスがあったからです。
	そうですね、違いは、選択肢を与えずに「これが好きですか？」と尋ねれば、彼らはそれを好むかもしれませんが、もっと良いものがある場合はどうなるでしょうか? それで、これはまさに
	なぜなら、彼らは自分のカードポートフォリオをそのように見たり、研究にそのようにアプローチしたりしたことがないからです。
	だから続けてください、ロブ。 それで、私はそれを明確にしたかったのです。なぜなら、彼らにとって、彼らはただ...彼らは選択について考えたことがないからです。 それは、例えば、
	そうですね、選択肢がたくさんあるのでそうする必要があるのは明らかです。
ロブ・ルール	そして彼らにも壁があります。選択肢はたくさんありますね。 はい。
	このデータはありましたが、エイミーが私にそれは方程式の一部に過ぎないことを思い出させたのは正しかったので、彼女にもう一度話してもらいたいと思います。
エイミー・アンダーソン	はい、はい、ありがとう、ロブ。 先ほどもお話したと思いますが、ブラックホークは、ほとんどの企業がそうであるように、財務面に非常に重点を置いており、つまり、確実に利益を上げていることを確認する必要があります。
	しかし、お金を稼ぐというのは結果であり、事後のことです。 だからこそ、私たちはこの研究を調べる必要があったのです。 それで、親和性インデックスは素晴らしいものですが、気に入っていますか? しかし、あなたも理解する必要があります
	わかりました、それは素晴らしいです、私はあれよりもこれの方が好きですが、
	買うつもりですか？ そして、もし買うとしたら、いくらくらい積めるのか。
	したがって、これを調査の一部として行うことで、消費者が伝えていることと、消費者がこれから行うこととの間のギャップを埋めるのに役立ちます。
	そして、時間の経過とともに、これはクライアント向けのスコアカードの開発に役立ち、クライアントが消費者のフィードバックを早い段階で取得し、最終的には見積もりを行うことができるようになります。
	その情報に基づいて行動すると財務はどうなるのか、それが調査の一環としてこれら 3 つの指標すべてを取得することが非常に重要である理由です。
ロブ・ルール	そこで、これらを組み合わせることで、今後のビジネスブックの予測モデルを作成することができました。
	そして、エイミーが彼らのために設定できたのは、後で戻ってそれを確認する方法であり、要するに、もしあなたが...
	これらのカードを市場に投入すると、6 か月または 12 か月以内にこの種の収益が見込めるようになります。
	次の画面は、最終的にクライアント向けにそれをレイアウトすることができた方法を示しています。 そこで私たちは、
	親和性スコア、そして基本的に実用性に基づいてランク付けされた各カードをここで見ることができれば、それが購入される可能性がわかります。
	そして、負荷値がわかります。みんなに「いいですか、それがあなたのお気に入りでした」と尋ねたからです。
	いくら...そのカードを購入する可能性はどのくらいですか?また、それにいくら使いますか? そして、彼女が話したこの調整された値を作成することができました。
	そして、この軸に沿って、すべてのカードを相互に相対的にスケール ランク付けできます。これは、基本的に負荷の可能性に対するユーティリティです。 そして、私たちは何らかの分離を作り出すことができ、そして彼らのために見つけることができますか
	まさに最高のカードであり、この場合、明らかにこの Visa カードが圧倒的な勝者でした。
	そして最終的にその理由を理解することができました。それについては後ほど説明します。 それは幅広い魅力と、そのカードが使用できるブランドの数に関係しています。
	しかし、これが私たちがその分離を生み出すことができた方法です。 それが私たちが行うことができた最初の主要な作業でした。 これから次のレベルの分析に移ります。エイミーがギフト カードの構造について少しお話します。
エイミー・アンダーソン	それで、ポートフォリオの最適化を調べたので、どのカードが多かれ少なかれ成功するかについてのランク付けができました。
	そして...しかし、2番目の部分は、おそらく中間にあるいくつかのカードがあり、捨てる必要はありませんが、それらを最適化する方法を考える必要があります。 今
	ギフト カードについて考えるとき、このビジネスにたどり着くまで、私はギフト カードのすべての構成要素についてあまり考えていませんでした。
	そして、彼らがハッピーカードと呼ぶこの特定のポートフォリオには、好みを促すものがたくさんあります。
	カードの負荷が原因である可能性もありますが、ギフトカードや誰かへのギフトをいくらで購入できますか? それが条件かもしれません。 では、カードを使用するにはどうすればよいでしょうか。
	パーソナライゼーション。 お母さんや娘などに合わせてカスタマイズしてもらえますか？ カードにはブランドがあり、次にカードのテーマや機会があります。
	したがって、カードを最適化するためにどこに焦点を当てるべきかを理解するという点で、これらの要素のどれが優先度を高めるために重要であるかを理解することが次のステップでした。
	つまり、基本的にテーマ、宗派、パーソナライゼーションのオプションの数は無制限でした。
	そして、これらのカードを考案していたブラックホークが彼らがカードキュレーションと呼んでいるものを通常行う方法は、コロナウイルス以前の会議室に座って、
	そして文字通り過去の財務状況をすべて調べて、うーん、このブランドを持っていたのでこのカードのパフォーマンスが良かったと思います。
	ああ、このブランドをカードに入れていないので、取りたいと思います。 そしてそれはとても、とても、
	彼らは優れたビジネス背景を持っていますが、カードを作成する方法を理解するアプローチという点ではやや主観的です。
	したがって、この研究により、何がその好みを駆り立てるのかを理解することができました（そして、今は賞を差し上げるつもりはありません。ロブにそれを実際に見てもらいたいからです）
	しかし、クライアントにとっては非常に素晴らしいツールが開発されました。
ロブ・ルール	うまくいきましたね。
エイミー・アンダーソン	とてもうまくいきます。
ロブ・ルール	選択プラットフォーム。 そして
	ここで私たちが探しているのは、今見た解剖学に基づいて、重要であることがわかっているものを実際に提供し、トレードオフできる離散選択実験です。
	そしてそれは、右側に示されている実験で具体化されました。
	これは画面のライブ画像であり、明らかにエクスプローラーの JMP とデッキの間を行ったり来たりするのは、視聴者にとって最適ではありません。
	ここではそれについてだけ話します。 したがって、4 つの主要なテーマまたは属性があり、属性内にはいくつかの異なるレベルがありました。 解剖学に基づいて主にテストされたのは、人々にカードの購入を強いるテーマは何かということでした。
	誰に贈り物をするか、それが大きな要素であることが判明するからです。 カード上のスポンサーまたはブランド、および使用条件。 そのため、有効期限がある場合や、オンラインでカードを登録する必要がある場合があります。
	右。
	場合によっては、オンラインでしかカードを引き換えられないこともあるため、基本的には、入場料のようなもので、そのうちのどれが最もおいしいかを判断するという考えでした。
	そして、エイミーがほのめかしていたように、その結果、非常に強力なモデルが得られたことがわかりました。しかし、たとえば、変数の 1 つが外れてしまったのです。 でも、はっきりとわかります...そしてエイミーはそうするつもりでした...
	彼女は手を傾けて、カードの好みの 57% はすべてカードに含まれているブランドに基づいていると伝えようとしていました。
	ブランドが重要であることは知っていましたが、それほど重要であるとは知りませんでした。もちろん、他の要素も同様に重要です。 右側にプロファイラーが表示されます。
	最初の変数の種類は消えてしまい、統計的に有意ではありませんが、明らかに、この研究では、これに関してさまざまな属性をうまく分離できました。 そして、これらはすべて名目上の属性であり、
	移動するときは注意が必要なので、さらに面白くなります。 つまり、それがメインの...メインの出力でした。
	そして、私たちには...難問がありました、そうです、なぜなら、彼らはカードに253のブランドを持っていたからです。
	さて、私たちが示した最初の研究では、36 枚のカードがあり、それを理解するために 5 つの Max Diff 実験を使用しました。なぜなら、それについて尋ねられたときに人間に処理させることができたからです。
	ここでは離散選択実験を行いました。 12 の画面があり、各画面には 3 つの選択肢があり、個人がじっくり考えるには簡単な実験ではありませんでした。 しかし、どうやって解決すればよいのでしょうか
	ブランドの数とブランドの仕組みは? こうして、計画された実験という概念全体が始まりました。これは、計画された実験ではありませんでしたが、ただ試してみるよりもはるかに優れた、より意図的なものでした。 それで、私たちが実際に最終的に作成したのは、この夢のカードデザイナーの概念でした。
	そして、人々に離散的な選択実験をさせ、彼らの選択肢を示されたものに限定した後、
	私たちは彼らに、自分が望むものを確認するために独自のカードを選択して作成するように依頼しました。 そして、その構造に基づいて、同じコンポーネントが生き生きとします。
	したがって、これにより私たちはまったく異なる方向に進みました。 繰り返しになりますが、私たちが解決しているのは、どのブランドをカードに盛り込むべきかということです。
	そして、2,000 人の回答者から寄せられたこの調査の感想を解決するには、実行に約 3 日かかった計算量が判明しました。
	253 のブランドの中から 1 つだけ、または最大 9 つまで選択できるのは、膨大な組み合わせでした。
	カードが誰に贈られるかに加えて、額面を希望するかどうか、その額面がどれくらいであるかなども含まれます。 想像できると思いますが、それは巨大なものでした。
	しかし、それが生み出すことができたのは、このような素晴らしい成果物でした。それについては、エイミーに話しましょう。
エイミー・アンダーソン	そこで、この情報を他の調査の結果とともに取得し、いわゆるカード最適化ツールに組み込みました。
	これにより、クライアントがこのツールを使って新しいカードをデザインするときに参照できるようになり、複数のブランド カテゴリにまたがるブランドを持つことに意味があるのではないかと言うことができます。
	そして、この結果からわかったことは、消費者は大量の多様性を望んでいないということです。なぜなら、多様性を求めるなら、Visa カードを手に入れることになりますが、それでも消費者は、単一ブランドのカード以上のものを求めているからです。 それで、それは中間のものでした。
	通常、私たちがブランドを持っていたとき、消費者はこの演習を行うとき、ブランドのカテゴリー内にとどまっていました。 つまり、最初に選んだブランドが小売ブランドだった場合、
	彼らは、主に小売業向けにカードのデザインを完成させていました。 QSRも同様で、デジタル、ビッグボックスなどでも同様でした。
	ブランドを横断するケースがいくつかありましたが、それは小売店、そしておそらくレストランの場合でした。
	ショッピングモールでの体験のようなものだと考えてください。つまり、それは少し異なるものでした。 しかし、ここには...と呼ぶべきブランドがあります。
	そしてこれはキュレーションチームの共感を呼びました...私はそれらをデータ化可能なブランドまたはデータ化できないブランドと呼んでいます。 そして、デート可能なブランドとは、多くのブランドが組み合わせられているものです。
	これは、これらのマルチブランドのカードを作成するのに非常に良い前兆でした。 しかし、24 時間フィットネスやアラモ、アルバートソンズなど、時代遅れのブランドもあります。 まるで…彼らは独り立ちしているようだ。
	それで何が起こるかというと、これらのブランドがブラックホークに来て、プレーしたい、これらのカードに参加したい、それが彼らにとっての収入になるからです、
	これはカードをデザインするだけでなく、「ほら、こう言う」という交渉を手助けするツールでもあります。
	プレイしたい場合は、料金を支払わなければなりません。なぜなら、あなたのブランドは誰ともうまく組み合わせられないからです。 そして、あなたは何を知っていますか？ 私たちの消費者
	他のブランドを好みます。 そして、その影響力を持っていることは、彼らが実際にカードをデザインするための洞察を得ることができ、さらに、ブラックホークとのビジネスの観点から、これらのブランドと交渉することもできるという点で、本当に素晴らしいことです。
ロブ・ルール	まさに、まさに。
	これにはもう 1 つ問題があり、それは次のことに関係しています。
	カード
	工事。そして最初に、どのカードがキーパーであり、どのカードがキーパーではないかについて話します。
	先ほど話しておかなければならなかった事の一つは、あの予選ラウンド、あの4ラウンドを設定するときのことでした。
	私たちは前年のカードからの収益に基づいてそれらのラウンドを決定しました。 そしてもちろん、その収益はカードが使えるブランドの魅力の結果です。
	そして、カード上のブランドの実際の組み合わせについて考え始めると、エイミーは条件付き確率を示してくれました。
	私たちは今、それをさらに一歩進めようとしていました。 右端に上位 50 ブランドがリストされています。
	同じカードに集まったブランドを購入する可能性が高い、ターゲットにできる消費者セグメント。 これは、私たちが理解しようとしている分析作業の次の層です。
	性別、年齢、その他の心理学的タイプのものに到達できるほど大きなターゲットはありますか。そうすれば、適切なブランドを使用して適切なテーマを設定することで、キラーカードを洗練できるようになります。
	これが研究の現状のようなものです。 私たちは、Blackhawk のほぼ 1 年半にわたる堅実な研究について説明しました。
	そして、すべての重労働の 90% は JMP の力によって行われ、そのおかげで完了したと言えます。 それが私たちの話です。
	ご質問があればライブでお答えいたします。 10月6日までに上映されると思います。 そして、トーナメント設計の技術リソースであったブラッド・ジョーンズ
	と分析がそれに同行します。 それでは、今のところ、ご関心をお寄せいただきありがとうございます。カンファレンスが良いものになることをお祈りしております。 ありがとう。 バイバイ。

サミットのベスト起こるデータの視覚化エネルギー省