マーケティングに役立つ統計の読み方

マーケティングデータの活用から仮説設定まで

データ根拠のあるマーケティング仮説の立て方を学ぶ

インターネットの進展とデバイスの高度化によって、誰でも簡単に、そして安価に、「価値ある情報」を収集できる時代が来ました。ただデータの見方を知らずにいると思わぬ落とし穴にはまってしまいます。

今回は特に専門的な統計手法を理解できなくても感覚的にデータを読み解くことができる手法を解説していきます。統計や数学が苦手な方でも活用できる内容となっております。

デフレ時代、多くの商品カテゴリーでコモディティ化が進展している中で、マーケター初級～中級の方を対象として、効率的なデータ収集の方法と分析方法を提供します。

【学びのポイント】実務ですぐに活用できるスキル・手法を習得します。
　□ データを読みとる統計の基本
　□ 価値あるデータの集め方
　□ 集めたデータを意味ある情報に変えるデータ分析スキル
　□ 分析結果から仮説を導き出す方法

【受講対象者】
□事業会社の、マーケティング／商品企画・開発／研究開発／営業企画／広告宣伝／販売促進／経営企画 など
□マーケティング支援企業（広告代理店、ネットリサーチ、SP、ITなど）の、営業や営業企画 など
業種・業態問わず、マーケティング関連業務に従事されている方を対象にしています。

ビッグデータ時代の情報活用

・ビッグデータ時代に収集できる情報の種類と特性

・基本的なデータの扱い方を知らないと落とし穴にはまる

・最低限の統計知識を駆使してデータを読み込むスキルを磨く

[Case Study] スマートフォンの普及率を予測。2012年末のアンケートデータと結果（2013年）を比較する

データ収集のポイント

・価値あるデータの種類と特性（demographics／psychographics／behavior）

・データの信憑性を見極める

（サンプル数／母集団の特徴を的確に捉えたサンプルを抽出／回収率）

・アンケートの回答者は嘘をつく（設問方法、選択肢、調査設計上の留意点）

・2次データ収集のための情報源

・価値あるデータの見つけ方

[Case Study] オフィス市場のFactを収集する

定量データ分析の基本

・数量データの扱い方の基本：代表値から集団の特徴を捉える

・カテゴリーデータの扱い方の基本：ボーダーラインを設けて全体の傾向を掴む

・データを読み込み、知見を見出すための分析法

（トレンド分析／ヒストグラム／比較分析／相関分析／パレート分析）

・グラフから直感的に意味するとことを読み取る（仮説設定に役立つグラフの種類と読み方）

[Case Study] 2020年東京オリンピックによる経済効果を考察する

定量データから仮説を立案する

・定量データを分析し、マーケティング仮説を設定する

・仮説作りの三大要素「Finding」「Focus」「Factor」

[Case Study] 国民健康・栄養調査から20代若者の特徴を仮説として捉える

仮説から課題を設定する

・課題とは解決しなくてはならない重要事項

・今何をやるべきか、やらざるべきか　意思決定のためのロジカルシンキング

・仮説から施策の方向性を考える

[Case Study] 定量データから食品メーカーの戦略展開を考える

さらなる学びのポイント＋質疑応答