Excelで学べるデータドリブン・マーケティング [単行本]

Excelで学べるデータドリブン・マーケティング の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  マーケターが確かな意思決定をするために。顧客特性を理解する「クラスター分析」、ＴＶＣＭやインターネット広告などの施策における効果推定・予測を行う「ＭＭＭ（マーケティング・ミックス・モデリング）」を、Ｅｘｃｅｌでデモデータを使って学べる実践書。

• 目次

  第1章 演習をはじめる前に
  第2章 顧客データ(質的データ)をクロスセクションデータとして分析
  第3章 アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備(データをチェック)
  第4章 Excel分析ツールを使って回帰分析
  第5章 残存効果などを加味して予測精度を上げる
  第6章 予算配分最適化シミュレーション
  第7章 ECとコールセンター 2つの売上への影響を加味した予算配分最適化
  第8章 補足解説(演習を終えた方へ)
  付録演習
  
  第1章では、マーケターの意思決定の多くを占める効果検証法や、データ分析の種類を整理します。
  第2章では顧客データ(質的データ)をクロスセクションデータとして分析します。
  第3章～第4章では、アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備をします。
  第5章では、残存効果などを加味して予測精度を上げていきます。
  第6章では、予算配分最適化シミュレーションを行います。
  第7章ではECとコールセンター、2つの売上に対する影響を加味した予算配分最適化シミュレーションを行います。
  第8章では補足解説として、ここまでの演習を終えた方向けに、モデル選択視点や統計的因果推論の知識について簡単に解説します。
  
  ぜひ、データ分析の感覚を身につけてください。なお、演習ファイルは本書サポートサイトからダウンロードできます。
  
  ・備考
  本書の演習では、Excelのほか、「エクセル統計(体験版)」も使用します。「エクセル統計」はWindows版Excel上で動作し、Excelのメニューに統計解析の手法を追加する統計解析ソフトです(※Macには対応していません)。

• 出版社からのコメント

  クラスター分析やMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）をデータを触って学べる

• 内容紹介

  ※本書は2018年刊『Excelでできるデータドリブン・マーケティング』の改訂版で、基本的な構成は前著と同じです
  ※Windows版「エクセル統計(体験版)」を使用します（Macに非対応）
  
  『これからのマーケターは、グラフの見た目よりも「因果推論」に注意すべきである』
  「統計学が最強の学問である」著者の西内啓氏推薦！
  
  マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか？　Excelを用いた演習でクラスター分析やMMMにチャレンジしながら、統計や因果推論の知識を知るためのビジネス実践書。データ分析演習をわかりやすく解説するほか、統計リテラシーをさらに高められる付録動画を用意！
  
  『もともと統計学には無縁だった筆者ですが、広告会社でTVCMなどのマス広告とデジタルアドの全体最適、予算配分の最適を目指すため、時系列データ解析によってオフライン施策とオンライン施策を横並びで評価できるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）を知り、マーケティング・アナリストとして独立するまでになりました。著者自らが得た知識や分析スキルを共有するために、Excelでデータを触って学び、分析の内容を感覚的に理解していただける書籍を作りました。本来、MMMは投資判断の精度を上げるための高度で提供価値の高いサービスです。しかし本書は、データ分析の前提知識がない方がMMMのような戦略を導くために重要な分析を理解することを目指しています。難解な数式やプログラムコードを書くような「専門書」で学ぶ前の、基礎的なデータ分析の感覚を共有する「ビジネス専門書」です。』（著者の言葉より）
  
  ●演習内容
  第1章 演習をはじめる前に
  第2章 顧客データ(質的データ)をクロスセクションデータとして分析
  第3章 アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備(データをチェック)
  第4章 Excel分析ツールを使って回帰分析
  第5章 残存効果などを加味して予測精度を上げる
  第6章 予算配分最適化シミュレーション
  第7章 ECとコールセンター 2つの売上への影響を加味した予算配分最適化
  第8章 補足解説(演習を終えた方へ)
  付録演習
  
  第1章では、マーケターの意思決定の多くを占める効果検証法や、データ分析の種類を整理します。
  第2章では顧客データをクロスセクションデータとして分析します。
  第3～4章では、アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備をします。
  第5章では、残存効果などを加味して予測精度を上げていきます。
  第6章では、予算配分最適化シミュレーションを行います。
  第7章ではECとコールセンター、2つの売上に対する影響を加味した予算配分最適化シミュレーションを行います。
  第8章では補足解説として、ここまでの演習を終えた方向けに、モデル選択視点や統計的因果推論の知識について簡単に解説します。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  小川 貴史(オガワ タカシ)
  （株）秤代表取締役社長。マーケティングアナリスト。ＤＡサーチ＆リンクと電通ダイレクトフォース（現・電通ダイレクト）でマスとデジタルの最適化をテーマにした分析と改善に注力。デジタルマーケティング支援会社のネットイヤーグループでコンサルティング経験を積み、２０１９年１２月に法人設立。マーケティング・アナリストの役割で複数の企業で活動中

• 著者について

  小川貴史 (オガワタカシ)
  ●著者プロフィール
  
  マーケティングアナリスト。DAサーチ＆リンクと電通ダイレクトフォース（現・電通ダイレクト）でマスとデジタルの最適化をテーマにした分析と改善に注力。デジタルマーケティング支援会社のネットイヤーグループでコンサルティング経験を積み、2019年12月に法人設立。マーケティング・アナリストの役割で複数の企業で活動中。
  
  本書の前身にあたる『Excelでできるデータドリブン・マーケティング』では、時系列データ解析による効果検証のMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）をExcelで行う方法など、マーケティング意思決定に役立つ分析を体系化して紹介した。また、2024年6月には『その決定に根拠はありますか？　確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング』を出版。
  
  （株）社会情報サービス (シャカイジョウホウサービス)
  ●監修者プロフィール
  
  株式会社社会情報サービス
  1982年創業。日本の医薬品市場調査会社のパイオニア。同社内ブランド『BellCurve』にて統計解析ソフト『エクセル統計』、アンケート集計ソフト『秀吉Dplus』の開発販売や、Webサイト『統計WEB』の企画運営を行う。

Excelで学べるデータドリブン・マーケティング の商品スペック