外国為替証拠金取引

バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは

バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは
有村先生

物流事業の新規荷主獲得、新規顧客開拓の営業方法とは?

物流事業の新規荷主獲得、新規顧客開拓の営業方法とは?

新規開拓


では具体的に、どのように新規荷主や顧客を獲得していくのでしょうか。その方法を見ていきましょう。

新規荷主の獲得方法その1・既存の営業方法を活用する

やはりまずは、これまでの営業方法を継続、「足で稼ぐ」営業方法は基本です。しかしながら、どのようなお客様にたいして、営業すれば顧客になるのか?というターゲティングについて、しっかりできていることが前提です。
「どのようなお客様に対してアプローチすれば、自社の顧客になってくれるのか」 という問いは集客において最重要であり、かつ最も難しい問題です。
明確なターゲティングに基づいた、戦略策定の中で行う既存の営業方法は今後も、主軸として考えていきましょう。

新規荷主の獲得方法その2・紹介を活用する

新規荷主の獲得方法その3・物流のポータルサイトへ広告掲載する

物流ポータル「物流アウトソーシング・3PLパートナーが見つかる! ブツレボ」

その理由は、 物流はその業務範囲が広く、単純に倉庫スペックなどで比較が難しい ことや、そもそもユーザーの物流についてのリテラシー・知識量にばらつきが大きくターゲットが定めにくい等様々な理由があります。

物流ポータルサイト ブツレボ

キャククル運営元の全研本社では「物流アウトソーシング・3PLパートナーが見つかる! ブツレボ」というポータルサイトを運営しています。

「物流アウトソーシング・3PLパートナーが見つかる! ブツレボ」
運営会社

新規荷主の獲得方法その4・ポジショニングメディアの活用

ポジショニングメディア事例

ポジショニングメディア事例 詳細はお問い合わせください
ポータルサイトでは物流委託ニーズのあるユーザーが集まる中に掲載をして、自社に興味を持ってくれたユーザーから反響を得ることができます。しかし、物流を委託する中にはEC事業者であったり精密機器を扱うメーカーなどとさまざまな属性のユーザーが多くいます。

そこで、自社の市場に特化をしたポータルサイトを立ち上げることによってその市場内で自社と親和性の高いユーザーを集客する考え方があります。
ポジショニングメディアは 親和性高いユーザーの集客 はもちろん、 なぜその物流委託業者を使うべきなのかを理解した上で反響つながることが多数 のため、他の施策よりも成約率が高いのが特徴です。

キャククルを運営する全研本社のポジショニングメディアを導入した企業さまからは、 「客単価が2.5倍に上がった」「契約までのリードタイムが3分の1に短縮できた」「アポ率が3倍以上になった」 といったお喜びの声をいただいております。
SEO対策やリスティング広告、業界メディアへの出稿をしたが思ったように狙ったユーザーを集客できなかった、Webからの反響は受注できない…という課題であれば、その難題を解決することができます。
詳しくは以下をご覧ください。

新規荷主の獲得方法その5・自社公式ホームページを活用する

しかしホームページは、ただ情報を掲載しているのではなく見つけてもらわなければ意味がありません。 SEO対策などをしっかり行う ことで、確実に顧客の目に留まるよう工夫しましょう。

物流会社の荷主顧客獲得のための公式ホームページのポイント

欲しい情報が掲載されているか?

顧客がホームページを検索する場合、 価格やプラン、対応エリアなど知りたい情報が豊富にある はずです。そのような情報がしっかり網羅されているか、きちんと確認しましょう。

集客用SEOコンテンツと自社サービス紹介コンテンツの違いを意識する

コンテンツは全て同じ概念ではありません。集客用SEOコンテンツの場合、その名の通り目的はSEO対策です。したがって 検索に引っ掛かりやすくなるような、キーワードや段落設定が重要 となります。

変化の激しい時代に必要な「アンラーニング」とは? 実践の3ステップと手法を解説

Unlearning is not about forgetting what you have learned. On the contrary, it is about being aware of it and still having the バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは ability to modify habits or techniques in favor of personal or business evolution.

※出典はこちら

ビジネスパーソンこそ、アンラーニングが必要な理由

アンラーニングを始める上で注意したい「3つのポイント」

【4社の事例】アンラーニング実践の3ステップと手法を紹介

① 自己評価 – Self Assessment

マインドフルネスは、その身体的・心理的な効果に期待が寄せられてから、研修の一部として取り入れている企業もあります。最も有名なのは、Googleが2007年に開発したマインドフルネスプログラム「Search Inside Yourself」です。

マインドフルネスの効果って、よく世間では生産性向上やストレス低減とかって言われていると思うのですが、僕自身はもっと奥深いものだと感じていて。

(中略)

自分の状態を把握することで、ものの見方の解像度がぐっと上がるんです。そうすると、周りのメンバーやチームに対してもいい働きかけができますし、結果として良い仕事ができるんですよね。

記事はこちら:マインドフルネスって効果あるの?ヤフー社の、累計800人以上が参加した取り組みとは

もともと弊社では創業初期から360度フィードバックを導入していて、四半期ごとに全員が数名の同僚から「ストライク」と「ボール」をもらうようにしていました。ただ、私自身がフィードバックをもらう機会がなぜか少なかったんですよね

やっぱり思っている以上に、自分で自分のことって見えていないものなんです。耳が痛い意見もありましたが、ダイレクトにフィードバックをもらったことでとても心に響きましたね

記事はこちら:組織はなぜ変われないのか? 経営者こそ「360度フィードバック」を受けるべき理由

  1. 目標に向かって挑戦する力である「ストレッチ
  2. 内省や他者からの指摘などによる振り返りである「リフレクション
  3. 仕事に面白さややりがいを見出す「エンジョイメント

単純に経験を積むだけでなく、経験した内容を定期的に振り返って内省し、そこにある種の抽象化をかけて、エッセンスを抽出し、次の行動計画に落とし込むことが重要です。

バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは

(中略)

この「内省と抽象化のサイクル」を回していくことで人は成長していくわけですが、それを「やればいい」と言っても、誰もやらないんですよね。

たった一人で内省することは、簡単に見えても、それを習慣化するのが難しい。そのために、1on1を定期的に開催してもらっています。

1on1を使えば内省ができますし、抽象化に対する効果的な助言ももらうことができるからです。

記事はこちら:組織を変える第一歩は「人への興味」? 自走型の人材を増やす、Supershipの1on1活用

コーチングにおいても、まずは抽象的な問いかけをして、本人にタンスのすべての引き出しを開けてもらう。それから「何か違和感あるものがないか」「しっくりくるものはどれか」といった問いかけをして、本人に見てもらうんです。

すると、中には「ずっと着ていないんだけど、なぜかここにあるんですよね」といったものが見えてきます。そういった違和感そのものを、本人が向き合う課題やテーマとして設定をして、それに向き合っていく

(中略)

フィードバックにおいて僕が心がけているのは、事実を伝えることです。「正しい・間違っている」でも「良い・悪い」でもなく、「僕がこう感じた」という事実を伝える。それを受け取るかどうかはどちらでもいい、という前提で話をすることが大切です。

記事はこちら:今、多くの人が「ロードリーム」に陥っている。Sansanのオンラインコーチング実践法

マーケティング 【入門編】データ分析とは?ビジネスへの導入方法と活用事例

【入門編】データ分析とは?ビジネスへの導入方法と活用事例

2021/09/12

AIちゃん

有村先生

データ分析とは

データ分析の定義

データ分析とは

データ分析は、膨大で雑多なデータの中から、目的に沿った情報を抽出することです。 ITの発展により、アクセスできるソーシャルデータ(ソーシャルプラットホームから取得できるユーザーに関するデータ)が急激に増加しています。ところが、収集されたそれぞれのデータは関連性を持って存在したり、分類されたりしているわけではありません。
そのため、企業活動あるいは個人の目的に有益なデータとして活用するには、乱雑に存在する情報を組織的かつ系統的に整理し、分析する必要があります。

データサイエンティストの職業

データ分析の専門家として活躍する人々のことを、データサイエンティストと呼びます。彼らはデータ分析から得られた有用なデータを基に、ビジネスでの問題解決や状況改善のための施策立案も担っています。

データサイエンティストが活躍する分野は、「ヘルスケア」「EC」「広告」「アパレル」「電力」「金融」「Web」「IT」など広範にわたります。特にマーケティングに関わる企業、コンサルティング会社などではデータサイエンティストのニーズはより高いと言われています。

「データ分析」と「統計学」と「機械学習」の違い

データ分析とは、収集したデータの整理、分析を通じて、有用な判断材料を得ることを言います。そうすることで、組織の現状判断や次の企業活動の予測を立てることができるのです。 一方、統計学と機械学習は、データ分析のための具体的な手法を指します。

統計学とは、すでに蓄積したデータの集まりを基に、ある特徴や性質を明らかにする学問手法です。具体例としては、一学年全員の期末テストの結果から偏差値を算出することが挙げられます。
機械学習は、既存のデータ群から得られた特徴や性質を基に、新たに入手するデータの予測・分類を行う手法です。
統計学と機械学習に共通しているのは蓄積されたデータから、共通する特徴を見つけ出すという点です。しかし、機械学習は、さらにその先の、今後入手するデータの予測や分析まで行えるという点が統計学との違いといえます。

なぜ今データ分析が必要なのか

ビジネスにおけるビッグデータのトレンド

なぜ今データ分析が必要なのか

大規模なデータ群の中から価値の高いデータを拾い上げ、新たな知見や洞察を得ることが出来れば、大きなビジネスチャンスになり得ます。ところが、膨大なデータ量があるからこそ、個々のデータの価値は以前と比べて小さくなっており、ビジネスとして利用価値の高い情報を抽出するためにも、 企業が独自にデータ分析の精度や質を高めることが昨今では重要視されているのです。そのため、世界的に活躍する企業は、データアナリストの人材獲得に力を入れ、高額な給与を提示しているのです。

データ分析活用事例

【楽天】Eコマースで検索精度を改善

【ソフトバンク】データ分析を通じて繋がりやすい回線を実現

【スシロー】ICタグ導入で、新鮮なお寿司を無駄なく提供

AIちゃん

有村先生

データ分析に必要なスキルと学習方法

データ分析に必要なスキルと学習方法

データ分析を通じてビッグデータを活用するために、求められることとは何でしょうか。 それはプログラミングです。
なぜならデータ分析以前に、分析を行える環境作りとしてITシステム構築や運用といったスキルも必要になってくるからです。そしてITシステム開発を行うスキルは、基本的なプログラミングスキルを基としています。つまり、IT初心者の方であれば、第一にプログラミングスキルの習得を目指すほうがよいでしょう。

一つは大学でデータ分析を学ぶことです。実際のところ、日本ではデータサイエンティストが2020年に約29万人不足すると言われており、データ分析の専門家の育成が叫ばれています。
こうしたニーズを踏まえて、日本では、滋賀大学、 横浜市立大学ではデータサイエンス学部が設置されたり、東京大学や広島大学などではデータサイエンス研究科が増設されたりしています。

一方でWeb・ITの専門スクールに通うのも一つの手です。IT初心者の方であれば、基本的なプログラミングスキルの学習から、実践で使えるITスキルの活用まで学べることが強みです。また、企業が求めるデータ分析に関わるスキルとは、データ分析そのものだけではなく、分析を行うのに必要なITインフラの開発も含まれるため、幅広いITスキルを身につけたい方にオススメです。

インターネット・アカデミーでは、データ分析をはじめとする実践的なITスキルの習得を全面的にサポートする、Web・IT専門スクールです。 母体がWeb制作会社であるため、そのノウハウが還元されたカリキュラムで、実践的なITスキルを習得することができます。また、企業様のご要望に合わせたIT人材教育を実施することも可能です。 。数多くの企業研修やITコンサルティングを担当する講師陣が最適な研修プランをご提案いたします。
自社でのIT人材教育を検討されているご担当者様や、就・転職に活かせるITスキルを身につけたい方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

4P分析とは?マーケティングの基礎を支える手法を解説

4P分析とは?マーケティングの基礎を支える手法を解説

その製品・サービスのターゲットとなる層が、どのようなニーズを持っているのか。そして、自社製品・サービスは、ターゲットのニーズに対してどのように応えられるのか。それを明確にし、確実にユーザーに伝えることが大切です。これは、製品・サービスの種類や、特性によって違ってきます。
耐久消費財や機械工具であれば、いつでも同じ機能・性能を発揮することが、ユーザーの大きなニーズであるはずです。それなら、消耗部品の無償提供や長期間の保証、手厚いアフターサービスは、大きな魅力となるでしょう。生活日用品なら、使う度に楽しさを感じられるデザインやカラーバリエーション、パッケージデザインなども重要なポイントになります。
ターゲット層のニーズやウォンツに応え、どのように課題解決を図れるかを明らかにすることが重要となるのです。

原則を押さえた戦略的な価格設定にする

売値をいくらに設定するかは、なかなか難しい問題です。ですが基本は、自社の利益と競合の価格設定、それに市場の需要の3つの視点から値づけすることです。
十分な利益を確保しないと、薄利多売の戦略をとらざるをえませんし、競合の価格設定よりも高ければ、やはり売りにくいものになってしまいます。また、市場にはおおよその「相場価格」がありますが、たとえそこから大きくかけ離れていても、それだけの価値があれば売れないわけではありません。
十分な利益を確保でき、競合との差別化ができて、需要にも対応できる。そのような、戦略的な価格設定が必要です。

販売場所は多種多様にする

多種多様な販売場所の中から、どれを選ぶのか。その選択・設定にあたっては、需要のある層に確実に製品・サービスを届けるという面だけでなく、製品・サービスに対するイメージも考慮する必要があります。「コンビニに行けば置いてある物」と「デパートや専門店にしか置いていない物」とでは、物に対して人々が抱くイメージが大きく異なるためです。 バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは
また、大規模流通にはのせず、地域ごとに取引先を限定したり、代理店方式を採り入れたりして、選択的・排他的な販売場所を設定する方法もあるでしょう。この場合、戦略的な販売管理がしやすく、顧客とのコミュニケーションをとりやすいという利点があります。
クリアするべき販売量や販売エリア、市場でのシェアのほか、価格やブランドイメージのコントロールのしやすさなどを考慮して、販売場所を総合的に検討していくことが大切です。

訴求ポイントを絞った販促活動を行う

販促活動においては、訴求ポイントを絞ることが大切です。その内容は、「自社製品・サービスの強み」と「競合との差別化」、そして自社製品・サービスがどんな課題を解決できるかという「ユーザーが得られるメリット」の3点です。
たとえば、「こびりつかないフライパン」であれば、その機能性と他社製品を上回る優秀さをアピールすることに加え、「洗い物がさっと片づく」というような、そのフライパンを使うことでユーザーが得られるメリットを訴求したほうがいいということになります。
さらに、ターゲットにリーチしやすく、訴求ポイントが伝わりやすい媒体を選んで、効果とコストを勘案しながら使い分けていくことも必要でしょう。こうして販促戦略を練り上げ、形にしていきます。

バグハンターmageに聞くバグハンティングの方法とセキュアなサービス作りに必要なこと

バグハンターmageに聞くバグハンティングの方法とセキュアなサービス作りに必要なこと

馬場将次さん 専門学校を卒業後、印刷会社に入社しIT部門で研究開発を担当。自身が作ったWebサイトが攻撃を受けたことがきっかけとなり、セキュリティや脆弱性に関心を持つ。2013年にセキュリティ競技大会に参加し、本格的にバグハンターとして活動を開始した。その後、株式会社神戸デジタル・ラボに入社し業務としてセキュリティに携わるように。現在はセキュリティ診断・検査専門企業であるイエラエセキュリティに在籍する。世界的なCTF(Capture The Flag)競技会「DEF CON CTF」の常連チーム「binja」に所属し活動を続けている。

バグハンティングを犯罪にしないために必ず知っておきたいこと

──まず、バグを探すという行為の前提をお聞きします。好き勝手にバグ探しをすることは、ときとして犯罪と同一行為にも感じられます。バグハントにおける「犯罪」と「調査」の境界はあるのでしょうか。

馬場 個人で「犯罪」と「調査」を線引きするのは非常に困難です。そのため、好き勝手にWebサイトの脆弱性を探すのは避けるべきです。今はバグハントを支援するWebサイトがあるので、そこを利用するべきでしょう。例えば、HackerOneというサイトは、脆弱性を探してほしい企業とバグハンターのマッチングサイトとしての機能を持っています。実際にHackerOne内を探ってみれば、Twitterなどの大手企業が依頼を出しているのが確認できるでしょう。

──バグハント / バグバウンティにはHackerOneのようなサービスが欠かせない、と。

馬場 企業とバグハンターの間にHackerOneのようなバグバウンティのプラットフォームが存在することで、企業の「バグを探してください」という意思が明確になりますし、バグ探しのルールや報酬金額も提示されています。ルールを守る限り、問題になることはまずないでしょう。近年、バグバウンティに関するWebサイトが増えたことで、企業側の理解度も上がってきた印象があります。検証環境を用意してくれる企業も以前より増えてきていますので、バグハンター、企業の両者が安心してバグハントができるようになってきています。

──企業とルールをきっちり決めておけば安心してバグハントができそうですね。

馬場 それでも、企業とバグハンターのコミュニケーションは慎重に行うべきです。企業側はバグハントを受け入れた結果、生じるリスクを把握しきれていない場合もあります。調査目的で本番環境へのハッキングを依頼されるケースもあるのですが、意図せず機密情報データを取得してしまい、バグハンターは不正アクセスの罪に問われるリスクも想定されます。もちろん、企業にとっては情報漏えいリスクです。

SQLインジェクションとは?

外部から入力された値をSQLとして組み立てるプログラムに対して、悪意のあるSQL文を入力してデータの破壊や機密情報の取得を行う手法。以下の例では上段のコードに「--」を加えることによって「AND password」という条件をコメントアウトして無効化している。さらに「OR 1=1」という条件の追加によってどんな条件がついていても「すべて真になる」という結果になってしまう。

馬場 あるWebサイトがどのようなソースコードで動作していて、裏側でどんなSQLが組まれているのかはバグハンターは見ることができません。実装が分からないものに対して、攻撃のリクエストを安易に送るようなことはしてはなりません。

──調査行為と犯罪行為の境界、またリスクに関してはどのように勉強すればいいでしょうか。

馬場 経験を積むしかない、というのが正直なところですが、まずはガイドラインを読むことをおすすめします。ガイドラインはいくつかあり、どれが最も影響力を持つかには議論があり決められませんが、以下のIPAの資料は一度目を通しておくといいでしょう。

アクセス制御による制限を免れる目的ではなく、通常の自由なページ閲覧を目的として、日付やページ番号等を表すと推察される URL 中の数字列を、別の数字に差し替えてアクセスしてみたところ、社会通念上、本来は利用できてはならないはずと推定される結果が、偶発的に起きてしまった場合。(ただし、積極的に多数の数字列を変えて試す行為等は、制限を免れる目的とみなされる可能性があります。)
『情報セキュリティ早期警戒パートナーシップガイドライン2019年版』より抜粋。

つまり、URLのパスを バイナリチームという手法で稼ぐ方法とは /2019/04/01 から /2999/94/34 という風に変更してバグを引き起こしたとしても、不正アクセス禁止法には抵触しないと“推察される”と。このように、ガイドラインを読めば、意図せぬ犯罪行為を防ぐための、一つの指標にはなります。しかし、“推察される”の記述の通り、ガイドラインは絶対のものではないことは強調しておきたいところです。

──バグバウンティのルールを統一して定めることはできないのでしょうか。

馬場 それは難しいでしょう。企業によってセキュリティに対するルールや考え方も違いますし、バグには無数のパターンがあるからです。

馬場流バグハント手法「調査」「解析」「実証」。そして「普通はやらない」を無数に試す

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──馬場さんは普段どのような手順でバグハントを行っているのでしょうか。

馬場 私の場合、基本的には「調査」「解析」「実証」という流れでバグハンティングを行います。聞いたら拍子抜けするかもしれませんが、実はバグハントはエンジニアなら誰でもできるような簡単なことから行っています。

例えばURLのパラメータが ?name=value という値だったとします。パラメータを書き換えて ?name[]=value としたときに、 value を適当な値に書き換えた場合と異なるレスポンスが返ってくれば「このサービスの使用言語はPHPかもしれないな」と、あたりをつけることができます。

──バグハントでよく使うツールはありますか。

馬場 Burpなどのローカルプロキシツールを使います。こうしたツールを使えば、誰でも容易にリクエスト内容を変更でき、調査はできます。しかし、闇雲にリクエストを送っているだけでは何も分かりません。言語やフレームワークの知識を網羅的に持ち、初めて「脆弱性を見つけるためのリクエスト」の傾向が見えてきます。バグをつかむためには経験や知識が大事なのです。

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馬場 もうひとつ、HTTPのプロトコルが理解できていれば、そこから脆弱性を探ることもできます。例えばファイルアクセスをするリクエストを書き換えることで、本来見えてはいけないファイルにアクセスできてしまうケースがあります。ディレクトリトラバーサルという定番の攻撃手法ですね。

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──バグハントは地道な作業の連続なのですね。

馬場 Burpのスキャン機能等を利用できればもっと調査がしやすいのですが、多くの場合はサーバに負荷がかかるような脆弱性スキャンツールの使用は禁止されています。

──ツールを使わずブラウザから脆弱性を調査することもあるかと思いますが、こういった場合がどのようなアプローチをとるのでしょうか。

馬場 ここでも大事になってくるのは、「普通はやらない」を試すことです。ECサイトを調査するときを例にして考えてみましょう。ECサイトには商品の購入や決済が必ずあります。

──そうやって「調査」で得たものをどのように「解析」していくのでしょうか。

馬場 解析は調査と重なる部分が大きいのですが、フレームワークや言語が分かればソースコードを読むだけで脆弱性に繋がる挙動の見当がつきます。他にもHTTPレスポンスを見て分かったことを解析し、得られた情報によって様々なアプローチを取っていきます。解析では引き出しが多ければ多いほど有利になるので、初心者と経験者の差は「解析」で顕著に現れるかもしれません。

──バージョンアップは疎かになりがちなので、非常に身が引き締まる思いです。

馬場 油断した部分から脆弱性というのは生まれます。ツールやライブラリの過去の脆弱性は検索すれば多数出てきますし、仮にモダンな技術を取り入れていたとしても、古いコードが残っているとそこを攻められてしまう。いわゆる「秘伝のタレコード」なども危ういんです。

──「調査」「解析」に続く、「実証」とはどのような作業なのでしょうか。

馬場 「調査」「解析」はバグを探す作業ですが、「実証」はサービスの運用主に向けた作業です。報告をする企業に見つけた脆弱性がどれほど危険で、どんな驚異があるのかを理解してもらわなければなりません。

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