実践マーケティング分析講座-データドリブンな意思決定で分析結果を施策に変える-

■データに基づく意思決定を行えるようになる

モノがあふれる現代では、ただ商品を作るだけでは売れず、マーケティングの重要性が高まっています。マーケティングとは、売れる仕組みをつくること。
これは専門部署だけの課題ではなく、商品開発・営業・広告など、多くの業務に関わるものです。

では、どうすれば効果的なマーケティングができるのでしょうか？
最新ツールの導入や成功事例の模倣も重要ですが、自社の市場や顧客を正しく把握しなければ、成果につながりません。そこで鍵となるのがデータに基づく意思決定（データドリブンマーケティング）です。
データ分析を活用することで、顧客の本質的なニーズを把握し、施策を適切に立案することができます。
本講座では、データ分析を単なるツールとして学ぶのではなく、「どのデータに対して」「どのような目的で」分析手法を使うのかを実務的な視点で学びます。実際のマーケティングデータを使い、 分析結果を意思決定につなげる力を身につけることができます。

実装は R言語 を使用しますが、プログラムはコピペで実行することが可能なので、プログラミング未経験の方でも安心してご参加いただけます。
データを活用してマーケティングの精度を高めたい方、ぜひご参加ください！

■よくあるお悩み
マーケティング施策の根拠をデータで説明できない
顧客アンケートや購買データを十分に活用できていない
分析結果をどのように意思決定へ結びつければよいかわからない

■研修・講座のゴール
顧客データを分析し、潜在的なニーズを把握できるようになる
複数の分析手法を目的に応じて使い分けられるようになる
分析結果をマーケティング施策の判断材料として活用できる
データに基づく意思決定の考え方を身につける

■監修・講師のこだわりポイント
「売れない理由、わかっていますか？」マーケティングを“勘”から“再現できる判断”へ変えることこそ、この講座の神髄です。初心者が陥りがちな失敗は、データを集めただけで満足してしまうこと。分析もそれっぽいものはいくらでもできますが、次の一手が見えなければ意味がありません。

本講座では、売上・アクセス・顧客データなど身近な数字を使い、「どこを見れば売れるヒントが見えるのか」を丁寧に解説します。数字が苦手でも、マーケティング初心者でも大丈夫です。

第1回 顧客の潜在心理を浮き彫りにする因子分析
・イントロダクション(講義の目的と進め方について)
・R言語の基本的なデータ操作
・因子分析とは（因子得点、因子負荷量、適合度）
・因子分析の手順と分析結果の評価方法
・【実践】顧客アンケートデータに基づく顧客心理分析

第2回 アンケートから顧客の声を発掘するコレスポンデンス分析
・データの次元圧縮
・コレスポンデンス分析とは（寄与率）
・コレスポンデンス分析の手順と分析結果の評価方法
・【実践】顧客アンケートデータに基づく商品ブランドのポジショニング分析

第3回 顧客の購買傾向を発掘するアソシエーション分析
・パイプライン表記法によるRコーディング
・アソシエーション・ルールとは（支持度、期待信頼度、信頼度、リフト値）
・アソシエーション分析の手順と分析結果の評価方法
・【実践】購買履歴データに基づく商品購買傾向分析

第4回 未来予測の革命ツールProphet
・時系列データの特性（トレンド、周期変動、不規則変動）
・Prophetとは
・予測モデル作成の手順と分析結果の評価方法
・【実践】売上履歴データに基づく未来の売上予測

第5回 レコメンドシステムの作成のための強調フィルタリング
・レコメンドシステム（ルールベース、アイテムベース、協調フィルタリング）
・協調フィルタリングとは
・協調フィルタリング実行手順と分析結果の評価方法
・【実践】購買履歴データに基づく顧客への個別的商品提案

第6回 アンケート分析の新境地！共分散構造分析（SEM）①
・回帰分析（回帰係数、決定係数）
・パス図
・パス解析とは（パス係数、適合度）
・パス解析の手順と分析結果の評価方法
・【実践】社内アンケートデータに基づく従業員生産性要因分析

第7回 アンケート分析の新境地！共分散構造分析（SEM）②
・観測変数と潜在変数
・共分散構造解析とは
・共分散構造解析の手順と分析結果の評価方法
・【実践】顧客アンケートデータに基づくロイヤリティ要因分析

・マーケティング・人事・販売管理
・ビジネスにデータサイエンスを導入したい経営者の方
・統計学やデータサイエンスを学びたい方
・機械学習に興味のある方