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マーケティング研修～データを活用する編（２日間）

マーケティング研修～データを活用する編（２日間）

目的やデータの内容に適した分析手法を学ぶことで、実務に活かせるスキルを獲得する

研修No.B MKT430-0300-3774

対象者

  • 全階層

・データ分析の基本的な考え方を身につけたい方
・マーケティング業務に携わる方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 多様化する消費者の価値観に合わせたマーケティングを行いたい
  • 経験や勘といった判断軸に頼ったマーケティングからの脱却をはかりたい
  • データを分析することで消費者のニーズをつかみ、変化に素早く対応したい

研修内容・特徴outline・feature

社内には、売り上げに関するデータやアンケートの調査結果など多数のデータがありますが、活用されないまま眠っているケースも多くあります。それらのデータは、正しく分析・活用すれば、売り上げ増につながる可能性が高い情報です。

本研修では、ビジネスの場面で活用できるデータ分析の基本的な考え方や、データ整理の仕方を学んだうえで、エクセルを用いた相関係数の計算や回帰分析の手順を習得します。さらに、仮説を立て、検証し、過去のデータから未来の需要を予測するスキルを身につけます。これらを新サービスや新商品の開発に応用していただくことで、全体的な組織力の向上をはかることを目的としています。

＊この研修ではＰＣを使用します＊

研修のゴールgoal

  • ①自組織内にあるデータの種類を掌握し、活用できる
  • ②仮説を立てることで、課題に対するアプローチを行える
  • ③エクセルを用いた相関係数の計算や回帰分析の手順を理解し、実践できる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．マーケティングのトレンド
    【ワーク】日々の業務で、マーケティングとどう関わっているかを共有する
    （１）マーケティング概念の変化
    （２）マーケティング手法の変化
    【ワーク】自社でできそうなマーケティングのアイデアを考える
    （３）マーケティングの実践に必要な５つのスキル
講義
ワーク
  • ２．マーケティングにデータを活用する
    （１）データを組み合わせて使う～データの種類
    【ミニワーク】社内データだけを用いてマーケティングを行った場合に生じる問題を考える
    【ミニワーク】例題を用い、定量データと定性データを活用する順番を考える
    （２）事例から考えるデータ活用
    【ワーク】ケースを読み、データ活用の視点でこれからとるべき行動を考える
講義
ワーク
  • ３．データ活用の流れ
    【ミニワーク】「活用の流れ」から外れる具体的なケースを考える
講義
ワーク
  • ４．仮説を立てる
    （１）仮説の立て方
    （２）仮説の検証のために必要なデータを見つけ出す
    【ワーク】ケースを読み、仮説を検証するために必要なデータを洗い出す
講義
ワーク
  • ５．データを収集する
    （１）データ収集の手段
    （２）ケーススタディ～新サービスの拡販に向けた調査
    【ワーク】30代の女性をターゲットにしたある商品の拡販に向けた調査をする
    （３）「情報量」の観点からデータの種類を考える
    【ワーク】社外データと社内データの分析方法を考える
    【ワーク】データ量以外の「ビッグデータ」の特徴を考える
    （４）データの収集方法の進歩
    【ワーク】自動販売機にどんな機能が加わればデータ収集ができるかを考える
講義
ワーク
  • ６．１日目のまとめ
    【ワーク】学んだ内容を踏まえ、今後マーケティングに活用することを書き出す
ワーク
  • ７．データを適切に読む
    【ワーク】例題を読み、どこがどのように間違っているか（正しいか）を考える
ワーク
  • ８．全体の傾向を把握する～平均値と標準偏差
    （１） 平均、標準偏差とは
    （２） エクセルによる平均、標準偏差の計算
    【ワーク】表のデータを使って、エクセルで平均値と標準偏差を計算する
    （３） グループ別に平均、標準偏差を計算する
    【ワーク】データから全体の平均を算出し傾向をみて、グループ別に平均を出す
講義
ワーク
  • ９．過去のデータから需要を予測する～移動平均
    （１） 移動平均による予測
    （２） 予測のベースとなる期間の設定
    【ワーク】データに対する移動平均の算出の仕方、翌月の需要を予測するために考慮すべき点を考える
    （３） 予測のばらつき（誤差）
    【ミニワーク】図のデータについて標準偏差を算出し、予測のばらつきを考える
講義
ワーク
  • 10．２つの事象の関連を表す「相関係数」
    （１） 相関係数とは
    （２） 相関係数の読み方
    （３） エクセルによる相関係数の計算のためのデータの並べ方
    【ワーク】店舗の来客数と売上の相関を知りたい場合のデータの並べ方を考える
    （４） エクセルによる相関係数の計算
    【ワーク】データを見て相関係数を算出し、結果の持つ意味を考える
    （５） 相関係数を使って資料を作成する
    【ワーク】例題を読み、背景に隠れた「第３の変数」は何か考える
講義
ワーク
  • 11．２つの事象の因果関係を表す「回帰分析」
    （１） 回帰分析とは
    （２） 回帰分析の結果の読み方
    （３） エクセルによる回帰分析の練習
    （４） 回帰分析の種類
    【ワーク】データを分析し、分析結果から読み取れることを共有する
    （５） 回帰分析を使って資料を作成する
講義
ワーク
  • 12．まとめ
    【ワーク】研修を踏まえ、データ分析をマーケティングにどう活かすか考える
ワーク

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全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

受講者の声／研修の感想・得た学びVOICE & learning

実施、実施対象
2018年5月　　　　　17名
業種
都道府県
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 自分の仕事や商品の背景にある多くのデータを活用して、クライアントに対してより簡潔な説明ができるようになりたいです。
  • これまで直感や経験に基づいて判断していた部分がありましたが、演習を通じて分析手法やマーケティングの基礎を学べたので、スキル向上に役立つと感じました。
  • 広報事業を担当しているので、まさに知りたかった情報を得られました。学んだ事を参考にして、広報の仕方を検討します。

受講者の声をもっと見る

開発者コメントcomment

例えば、飲食店では来客数の少ない曜日は仕入れを抑えたり、来客数の多い週末にはアルバイトを増やしたりしています。これは来客数のデータを分析してビジネスに活かした事例です。皆さまの業務にも多くのデータが活用できる状態になっていると思います。データを分析することで、以前は気づいていなかった要素同士の関連性が見えることや、ボトルネックを発見することもあります。本研修で、受講者の皆さまのデータ活用を支援できれば幸いです。

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