売れる仕組みはデータが作る！実践マーケティング分析講座
公開日
2025年3月9日
更新日
2025年3月9日
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。
例えば、ある企業が売上の減少に直面し、その原因を探るために顧客アンケート分析を行ったとします。
アンケートでは顧客の満足度や購買意欲に関するデータを収集しました。
しかし、このままではデータが複雑で、
「顧客の満足度を向上させるには？」
「顧客のニーズはどこにあるのか？」
といった問いに明確な答えを導くのは困難です。
そこで多変量解析の一手法である因子分析を用いると、多数の質問項目を少数の意味のある項目にまとめることができます。例えば、以下のように3つの項目にまとめることで、男性・女性ごとの特徴を把握することができます。
この結果から、
・男性 は「サービスの質」を高く評価しており、それが ロイヤリティの向上に結びついている
・女性 は「商品の質」への評価は高いが、「サービスの質」に不満を感じており、それがロイヤリティの低さにつながっている
このように、 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！
※こちらのセミナーは以下のセミナーの内容をボリュームアップし再編集したものとなります。
・顧客アンケートを活用して満足度アップ！因子分析によるアンケート分析講座
https://wakara.co.jp/course/93911
・アンケートから顧客の声を読み解く！コレスポンデンス分析によるマーケティング戦略実践講座
https://wakara.co.jp/course/94513
・マーケティングのためのアソシエーション分析体験講座
https://wakara.co.jp/course/91653
・データを用いた未来予測！マーケティングのための時系列分析-最強の予測ツールProphet入門-
https://wakara.co.jp/course/94105
・最適な商品提案で売り上げアップ！顧客に合ったおすすめ商品をあぶり出すマーケティング分析
https://wakara.co.jp/course/94512
・アンケート分析の新境地！共分散構造解析(SEM)で読み解く顧客ロイヤリティの仕組み！
https://wakara.co.jp/course/94403
受講対象
・お仕事でデータ分析にかかわる方（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
（数学、統計学が苦手な方でもご参加いただけます。）
セミナー内容
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
※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。
セミナー基本構成
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
◎PC
◎Googleアカウント
・（R言語による演習をGoogle で行うため）
・取得方法の動画はこちら(https://www.youtube.com/watch?v=oM-2S2sBxfI)
※新規アカウント取得はこちらのサイトよりご登録ください。
(https://www.google.com/intl/ja/account/about/)
◎講義開始から30分経っても参加者がいらっしゃらない場合、その日の講義は中止となりますのでご了承ください。その際は、講義内容と同じ復習用動画をご案内します。
▼セミナーの催行について
お申し込み人数が最少催行人数に満たない場合、セミナーの開催を【中止】とさせていただくことがございますので予めご了承願います。
【中止】の場合には開催日の7日前までにご登録のメールアドレスにメールにてご連絡いたします。
【中止】となった場合、お支払い済みの料金は全額ご返金いたします。
料金
・お支払い方法はお申込み後にメールにてご案内致します。
・会社名義や旧姓など、振り込み名が本人名義でない場合は事前にご一報下さい
・開催日程間際にお申し込みいただいた場合、初回開催日までにご案内が間に合わない可能性がございますのでご注意ください
定員
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
岡崎 凌(おかざき りょう)
＜講師略歴＞
「大人のための数学教室・統計教室」経営企画室室長
大阪大学基礎工学部修士。
人工知能（AI）の画像認識モデルを構築。
初学者向けの統計学や、機械学習や人工知能を含む高度な分析手法まで幅広く対応。
データ分析の目的やニーズに合わせてExcel、R言語やPython言語を含むプログラミング言語、BIツールなどソフトウェアを活用する講座を開発し、法人向け研修やセミナーを行う。
分析のコンサルティングも行っており、大手アパレルメーカーの売上分析などを手がける。
<<研修・外部提供講座>>
・澤田経営道場 統計学講師
・株式会社オンラインスクール「誰でも簡単！ビジネス統計学講座」
・株式会社TAC「統計検定® ２級 試験対策講座」
・スポーツ系専門学校 データアナリスト講師
・データ分析コンサルティング（製造、アパレル、美容、医療関連企業等）
他、年間約30社にて法人向け研修を実施。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
