データ分析力養成講座（オンデマンド配信）

ビッグデータ時代の今こそ、データから意味を見出し、
戦略を発想する“人”のクリエイティビティが求められています。

開講の背景

顧客ニーズの多様化やインターネット、デジタルコンテンツの普及によって、現代のマーケティングで扱うデータ量は膨大になり、データ分析力のさらなる改善と向上が求められるようになりました。

マーケティングでは、日々の経験のみに基づく根拠のないストーリーは通用しません。さまざまなデータを分析して「市場で今何が起きているのか？」「その原因は何か？」「今後どうなるのか？」という仮説を立て、適切な戦略を構築することが大切です。しかし、それを正しく行うには多くの場合、統計的な知識が必要になります。

そこで、この「データ分析力養成講座」では、統計的な知識がなくても問題解決の糸口を見つけられるデータ分析のノウハウをレクチャーします。

マーケティング戦略や企画を考える上で、データ分析が必要になるタイミングは、分析のプロでなくても日常的に訪れます。例えば、月間の売り上げや年間売上高の推移、他社ブランドとの比較、市場規模の調査・算出などは、データ分析が必要不可欠です。つまり、現代のビジネスパーソンにとってデータ分析力は身につけておくべき必須項目の一つになっているのです。

マーケティング部門の課題

デジタルコンテンツの普及により、マーケティングに使用するデータの種類・量は昔に比べて飛躍的に増加しました。ソーシャルメディア上のやり取りはもちろん、サイトの閲覧履歴、クリック率、オンラインでの購入履歴などもマーケティング対象です。

また、スマートフォンに搭載されたGPSやBluetoothなどのさまざまなセンサーを利用して、位置情報、スマートフォン使用状況、移動状況なども分析されています。このように、マーケティング領域が複雑化している現代においては、タイムリーな提案を適切なチャネルを通じて行う必要があります。

特に近年はFacebookやTwitterなどのソーシャルメディアが普及することで、顧客同士が情報交換をする機会が増えてきました。企業の製品やサービスなどに対する顧客の声がソーシャルメディア上で拡散しやすく、顧客のロイヤリティを高めることが企業にとって重要な課題になっています。顧客ロイヤリティとは、顧客満足度よりもさらに企業と顧客の強い結びつきを示す言葉で、企業の製品やサービス、またはその企業自体に対する信頼度を表します。ソーシャルメディア上でやり取りされる情報は、企業にとって顧客のロイヤリティ分析を行うための重要な要素なのです。

そもそもデータ分析とは？

そもそもデータ分析とは、どのように行うのでしょうか？データ分析におけるステップやポイントをご紹介します。

分析の目的を固める

まず、分析の目的を固めることが重要です。目的によって、分析の手法や必要とするデータの種類が異なりますので、「何のために分析をするのか？」「分析後のアウトプットはどのような形式のものか？」といったイメージを最初の段階で固めておきましょう。

特に近年はFacebookやTwitterなどのソーシャルメディアが普及することで、顧客同士が情報交換をする機会が増えてきました。企業の製品やサービスなどに対する顧客の声がソーシャルメディア上で拡散しやすく、顧客のロイヤリティを高めることが企業にとって重要な課題になっています。顧客ロイヤリティとは、顧客満足度よりもさらに企業と顧客の強い結びつきを示す言葉で、企業の製品やサービス、またはその企業自体に対する信頼度を表します。ソーシャルメディア上でやり取りされる情報は、企業にとって顧客のロイヤリティ分析を行うための重要な要素なのです。

データ収集

次に、データの収集を行います。ただし、データの収集後すぐに分析に入るのではなく、データの背景や状況を確認する必要があります。その理由は、狙い通りのデータがすべて集まるというケースは少ないためです。そのデータの調査手法が「電話なのか、ネットなのか、路上調査なのか？」「調査の時期や時間帯はいつか？」「どのような名目で調査されたものか？」といったさまざまな背景を把握せずに分析を行うと、結果に大きなブレが出るおそれがあります。さらに、数値に異常を与える要因がないかチェックすることも重要です。そのような異常なデータの処理方法もデータの目的・種類によって決める必要があります。

データ分析

次分析は全体の概要を把握することから始めます。まず、分析の手法に応じて、調査のテーマと結果を大枠で確認します。こうして全体の概要をつかむことで、データの背景や状況を再確認することができ、アウトプットのイメージを深めることに役立ちます。

その後、データの中の「差」に注目し、発生した「差」がどのような要因で生まれたのかを仮説を立てて検証していきます。この「仮説を立てる」作業が非常に重要で、データ分析は「仮説力」で決まるとも言えます。また、「バラバラに見えるデータ同士に関連性はないか？」「複数のデータ同士に比例、もしくは反比例の関係がないか？」といった予測を立てて分析する手法もよく使われます。

結果の解釈

データ分析が終わったら、結果の解釈を行います。この場面では、総計の基礎への理解が求められます。平均値や相対度数（％）、標準偏差など統計で使われる基本的な値の意味、読み取り方法を理解しておきましょう。

その際、注意点があります。それは、統計的な結果をそのまま鵜呑みにするのではなく、実務的な観点から本当にその結果に問題がないかを確認する必要があるということです。例えば、商品Aと商品Bを比較して、AよりBのほうが評価が高いという「差」が出た場合、それが実務ベースで考えても「差がある」と判断できるのかどうか検証を忘れずに行いましょう。

講座のポイント

学ぶポイント

カリキュラム

時間	講義内容
135分	データ分析きほんの“き”基礎知識習得と分析プロセス ・仮説力がすべて ・いきなり情報収集しない！価値あるデータの収集法 ・最もシンプルな定量データの分析法 ・データから何を見出すかがポイント！ ・ケーススタディ ・マーケティングに役立つ7つの手法
145分	データ分析から仮説を見出し戦略構築への展開方法を学ぶ ・仮説設定の具体的な進め方 ・特異点を見出し深掘りすることでインサイトを抽出する！ ・ケーススタディ ・仮説から課題設定、戦略構築へ ・企画書をワンランクアップさせるグラフ作成法
115分	ビジネス成果を出すデータ活用法 ・傾向分析と近未来分析 ・これまでを把握する「傾向分析」 ・差の分析 ・関係性の分析 ・これからを見通す「近未来分析」 ・データを使った課題発見と課題解決 ・Excel操作編 ・Excelアドイン「データ分析」 ・店舗売上予測 ・顧客離反予測

講師紹介

蛭川 速氏
株式会社フォーカスマーケティング 代表取締役社長
大学卒業後、地方銀行を経てマーケティング専門のコンサルティング会社へ勤務。以来18年間、商品企画や販売促進などマーケティング支援を行う。2012年より現職。「マーケティングは仮説設定が全て」が信条。定量データから戦略仮説を見出す手法を考案。著書に「社内外に眠るデータをどう生かすか～データに意味を見出す着眼点～」（宣伝会議）「マーケティングに役立つ統計の読み方」「よくわかるExcelデータ分析入門」がある。

高橋 威知郎氏
株式会社セールスアナリティクス
代表取締役CEO/データネクロマンサー/中小企業診断士
中央官庁およびコンサルティングファーム、大手情報通信業などを経て現職。官公庁時代から約20年間、一貫してデータ分析に携わる。 手軽かつ安価に「ビジネス貢献するデータ分析」を学び実務で活用できるよう、株式会社セールスアナリティクスを設立。 大企業のみならず、中小企業やベンチャー企業、社長一人企業などにおけるビジネスデータ分析とその利活用支援や、ビジネス貢献するデータ分析者の育成支援、その学びの場の提供をしている。

※開催月、開催場所によって、講師は変更になる場合がございます。詳しくは下記ページの資料PDFをご覧ください

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