数字も使いこなすマーケターになるための

データ分析実践講座<第3期>

経験と勘に頼らない戦略的データマーケティングを習得!

開催概要

実施形式
会場開催
開催日時
2019年6月25日(火)10:30~17:00
会場
東洋経済新報社 本社セミナールーム
申込締切
2019年6月20日(木)
受講料
49,950円(税込)

講座のポイント

(1)マーケティング課題を分析課題に落とし込める

マーケターが分析者に対して、どのように依頼して失敗するのか、ケーススタディと講師の経験を交えながら成功の秘訣を紹介します。自社のマーケティング課題を理解するために、これからのマーケターに必須なスキルです。

(2)マーケティング課題に合わせた分析ソリューションが迷わず導き出せる

各々のマーケティング課題に対して、どのような方法論(統計学、機械学習、最適化)で解決に導けるのか。数式満載の難しい分析の専門書を読まなくてもすぐに見つけられるように、課題別解決策を身につけます。

(3)数学が苦手でも、演習を通して分析手法の概要が理解できる

コンピュータの中で行われている複雑な計算は何をどう処理しているのか。単純なマーケティングの問題に置き換えた上で、カードゲームやExcelでの演習を通して体感しながら理解します。

プログラム

数字が苦手でも大丈夫!自社のマーケティングを進化させるプログラム

【基礎編】

  1. データの本質
  2. データの見方
  3. データソースの特徴

【応用編】

  1. STP(セグメンテーション/ターゲティング/ポジショニング)
  2. マス・マーケティング
  3. デジタルマーケティング

受講者の声

  • 非常に領域の広い講義で大変勉強になりました。(金融業/一般社員)
  • データ分析の実務をされていた方のお話で、内容がわかりやすかったです。(コンサルティング業/課長)
  • POSについて初めて学びましたが、自分の知らない分野で非常におもしろかったです。(インフラ/一般社員)
  • 正しいデータの収集と正しい解析の上での仮説・検証の大切さがよく理解できました。(製造業/一般社員)
  • アンケート分析について、項目設定など大変役に立ちそうです。(小売業/マネージャー)

講師紹介

吉永 恵一 氏

株式会社 分析屋本舗 代表取締役
事業会社(リクルート、サントリー食品インターナショナル等)にてシニア・データサイエンティストを歴任

吉永 恵一 氏

マーケティング実務経験者のデータサイエンティスト

マーケティング・コンサルタント、データ・サイエンティストを経て、2010年、株式会社リクルートに入社。住宅情報サイト『SUUMO』のマーケティング責任者として、売上の需要予測や広告予算の最適化、ウェブ・リコメンデーションなどの分析ソリューションを展開。2016年、サントリー食品インターナショナル株式会社に入社し、データマーケティングによる商品ポートフォリオの策定やマーケティング施策の投資戦略の企画・立案業務に従事。 2019年、株式会社分析屋本舗にて、マーケティング戦略のコンサルティングやクライアント企業の分析者育成、デジタルマーケティングや分析関連の講演・講座などを実施。また、東京都港区白金にて、飲食店『割烹 ちどり』を開業。 日本消費者行動研究学会学術会員。

開催概要

実施形式 会場開催
開催日時 2019年6月25日(火)10:30~17:00
申込締切日 2019年6月20日(木)
対象 【文系出身者や数学が苦手な方も大歓迎!】
商品企画、プロモーション、事業推進、経営企画など自社のマーケティング関連のデータを扱う部署全般のご担当者
※文系出身者の方や数学が苦手な方も、マーケティング分析の基礎から実践まで1日で体得できます。
会場 東洋経済新報社 本社セミナールーム
(東京都中央区日本橋 本石町1-2-1東洋経済ビル9階)
※会場での開催のみとなります。今回の開催にオンライン配信はありません。
受講特典 分析用演習Excelシート・演習用POSデータつき
受講料 49,950円(税込)
※2名以上同時申し込みで2人目以降10%OFF!
※当講義ではノートパソコンをお持込いただき、講義で使用いたします。PCレンタルご希望の方は、PCレンタルプラン(+5,400円)をお選びください。
※社内報告書テンプレートつき
主催 東洋経済新報社

プログラム詳細

【基礎編】

1.データの本質

データを統計的に扱う際に用いる「真の構造」と「偶然性」という考え方を、データマーケティングの知識のない方にも理解しやすいよう、身近な活用例にも触れながら解説します。

2.データの見方

データの特徴を表す基本統計量の中でも、マーケティング実務で使うものに絞って、注意すべきところや必ず確認しておくべきポイントをご紹介します。

3.データソースの特徴

「アンケートデータ」、「POSデータ」、「ID-POSデータ」、「アクセスログ」などデータソースの相違点や特有のクセ、データの限界を把握すると共に、判断をする際にどのデータが向いているのか、状況に応じて踏み込んで解説します。

【応用編】

1.STP(セグメンテーション/ターゲティング/ポジショニング)

カスタマーを分類し、自社の顧客へどのように自社商品・サービスを当てていくのか、その中で用いられる「セグメンテーション」や「ポジショニング」の手法を、陥りやすい過ちや注意すべきポイントと共にご紹介します。

2.マス・マーケティング

「顧客に支持される新商品・サービスをデータ分析を基に開発するには?」という具体的な課題を取り上げながら、その中で使われる分析手法や勘

どころを、事例や演習を通して体感します。

3.デジタルマーケティング

「リスティング広告」や「ディスプレイ広告」などのデジタル広告における売上を最大化させるポートフォリオの作り方から、教科書には載っていないリコメンドエンジンの具体的な作り方、カスタマージャーニーに合わせたロジックの組み合わせ方まで、デジタルマーケター必須の分析知識を演習を通して体感します。