Excelで学ぶビジネスデータ分析 販売戦略とマーケティング活用編

下記は一例であり、これらに限定するものではありません。
・自部門/自社にあるデータを活用して、マーケティング課題設定から新たな課題解決施策の策定を行う方。
・数値データの結果から目標設定を検討したい方。
・基礎的な統計手法を活用し、データから現状や問題を“見える化”したい方
・取得したデータから新たな提案を行いたい方
・データ分析結果を土台とし、新たな視点を生み出すマーケティング戦略を行いたい方。
・統計手法を生かしたデータ分析に触れてみたい方

簡単なEXCELのシート関数や分析ツールを活用していますのであまり難しくはないと思いますが、一般的なEXCEL操作に慣れていると学習効果が高くなります。

当コースを修了した時点で、次のことができることを目標とします
・数字で把握する目的とデータ特性の理解する
・マイニングを行う際の注意点とステップを学べる
・データを活用した顧客視点のマーケティングを理解する
・購入者の購入金額向上の一手であるアソシエーション分析の考え方を説明できる
・Web導線を考慮した販売分析を理解する
・ピポッドテーブルを活用した集計分析が行える
・販売データから商品の購入特性把握の分析が行える
・目的を達成するために必要な視点の重要度を把握する重回帰分析を理解する
・POSデータから商品の販売傾向や併売傾向など現状把握に必要な分析手順を理解する
・POSデータの分析結果から生活スタイルなど、顧客購入意識などを想定し、販売戦略の施策案抽出が行える

データで把握することの重要性
　・数字で把握する目的
　・尺度の分類
　・位置を表す
データの性質把握
　・平均値・最頻値・中央値の違いを理解する
　・データのばらつき
　・Z得点
　・標本に基づく母集団の推定
　・分散を求める
　・標準偏差
　・平均値の95%信頼区間
　・5%平均トリム
　・尖度・歪度
データマイニング
　・マイニングを行う際の注意点とステップ
データを活用した顧客視点のマーケティング
　・事例
顧客セグメンテーション
　・データベースマーケティングの目的・ステップなど
　・LTV
顧客購買パターン分析
　・POS分析
　・RFM分析活用のステップ
アソシエーション分析(概要)
　・Web導線と販売分析の事例
　・顧客囲い込みのアンケート分析
分析手法
　・クロス集計
　・t検定(パラメトリック・ノンパラメトリック検定)
　・一元配置分散分析
　・相関分析(パラメトリック・ノンパラメトリック検定)
　・アソシエーション分析
　・重回帰分析
POSデータを活用した商品売上向上分析
　・レポート提出に必要な分析方法とコメントのポイント説明
　・分析作業
　・受講生途中段階の分析発表