データを活かしたマーケティング活動を行うために必要なデータサイエンスの手法を短期間で習得 〜思いつきや経験頼みから脱却し、確実に成果を上げるマーケティング分析術〜

「データはあるが、具体的な打ち手や改善策をどうやってデータから導き出せばよいかわからないし、さらにそういった施策をどう評価したらいいかもよくわからない。」こういった悩みの声を様々な組織のマーケティング担当者から寄せられます。

Facebook、Airbnb、Netflix、Amazonといったシリコンバレーに代表されるテック企業のように、顧客の属性や行動データを有効に活用することで効率的なマーケティング活動を日々行っている企業も増えてきている一方、まだまだ多くの組織では、いざマーケティングの施策を検討しようとなると、思いつきや経験頼みという方も多いのが現実のようです。

また、どこかで聞いたことのある分析手法を自分たちのデータでも試してみたいものの、エクセルやBIツールでは対応できず、かといってPythonやRといったプログラミング言語には手が出せない、といったハードルのために、次のステップに進めないという方も少なくありません。

そこで、データサイエンスの民主化を推進するExploratoryが、マーケティング領域に特化したトレーニングの提供を開始いたします。

こちらのトレーニングは、効果的なマーケティング活動を行うために必要なデータ分析手法を、見込み顧客または既存顧客の購買、属性、行動に関するデータを使い、実際に手を動かしながら短期間で効率的に習得していただくものです。

マーケティングでよく使用される手法は理解が困難な場合があり、統計分析手法を習得して実践しても、その解釈が困難であるという課題があります。

本トレーニングでは、自然言語で分析結果を解釈できるExploratoryのアナリティクスのガイド機能を活用して、分析結果を理解した上で実際のアクションを考案できるようになります。

また、こちらのトレーニングは、データ分析や統計の前提知識のない方でも受講できるようにデザインされており、顧客セグメンテーション、マーケットバスケット分析、クラスタリング、対応（コレスポンデンス分析）等、マーケティングを考える上で重要な手法を体系的に習得できます。

さらに、施策の評価方法やリソースを割いたり、アクションを実行すべき箇所を特定するための要因分析についても学習できます。

このトレーニングを受講することで、データを元に顧客をセグメント分けし、それぞれの特徴に応じたマーケティング活動が行えるようになります。

また、既存顧客の嗜好、行動に関わるデータを元に、マーケット（市場）の隠れたニーズ、商品やサービスの最適価格をいち早く把握できるようになります。

さらには既存顧客の購買データを元に、一緒に購買されやすい商品の組み合わせを発見することで、効果的なマーケティング施策が打てるようになるだけでなく、実行したマーケティング施策の効果をデータを使って検証することで、マーケティング活動の改善のためのサイクルを高速かつ効率的に回せるようになります。

トレーニング終了後には、実際に自分たちのデータを使ってデータ分析を行っていく上で出てくる相談や質問に答えるためのフォローアップミーティングや、Exploratoryを使いこなしていくための伴走サポートであるオンボーディングセッションなど様々な形で、トレーニング参加者を継続的にサポートいたします。

データを使ってマーケティング活動で成果をあげたい方、マーケティング活動におけるデータの活用に課題を感じている方は、この機会にROIを向上させる数値に基づいたマーケティングのスキルを身につけませんか。

思いつきや経験頼みから脱却し、データに基づいた戦略的なマーケティング活動への転換を今すぐ一緒に始めましょう。

アジェンダ

09:00 - 09:30

• マーケティングデータの基礎知識

09:30 - 10:30

• 施策の評価 - 信頼区間 & A/B テスト

10:30 - 11:30

• コンバージョンの要因分析と予測 - 相関分析

11:30 - 12:00 / 13:00 - 13:40

• 一緒に購買されやすい商品の組み合わせの分析（マーケット・バスケット分析）

13:30 - 14:30

• 顧客セグメンテーション（K-Means クラスタリング）

14:30 - 15:30

• 市場調査 - PSM（Price Sensitivity Meter）分析

15:30 - 16:30

• 市場調査 - 対応（コレスポンデンス）分析

16:30 - 17:00

• 総括、Q&A

講師

西田 勘一郎 (CEO, Exploratory) - Twitter

2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な技術や新しい手法を、世界の全ての人たちが使えるようにするというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。

米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。

現在はExploratory, Inc.でCEOを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。

また現在、日経BPビジネスで「文系でもできるデータサイエンス」というオンライン・セミナーのシリーズを動画で配信中。データサイエンスの様々なトピックに関して、前提知識がなくてもわかりやすいように解説している。

村里 郁哉 (カスタマーサクセス, Exploratory)

2019年春、「データサイエンスの民主化」というミッションに共感し、Exploratory, Inc. に参加。

Exploratoryでは、導入支援や活用サポート、トレーニング・セミナー・ユーザー会の企画・運営、実践的なコンテンツの発信などを通じて、データサイエンスの普及に取り組む。特に、サーバーを活用した組織的なデータ活用の推進や、SaaS領域に関する情報発信に注力。

HP（Hewlett-Packard）では、eCommerceをはじめ、テレセールスやフィールドセールスなど多様なチャネルにおいて、8年間にわたりビジネス・マネジメントおよびプランニングを担当。マネージャーとして、社内外に蓄積された膨大なデータをもとに、ビジネス成長のための意思決定を推進。