これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
ほぼすべての企業が、マーケティング施策の一環としてデジタル情報を収集し、それを戦略の改善に活用しています。データサイエンティストは、こうした情報を用いて統計モデルを構築し、マーケティング担当者が自分たちの取り組みが成果につながっているかを判断できるよう支援する役割を担います。本コースでは、シンプルな市場レスポンスモデルを構築し、マーケティング施策と顧客反応のパターンを明らかにする方法を学びます。特に、価格やさまざまな販促施策といったマーケティング変数の影響を、集計売上データや個票レベルの選択データを用いて定量化する方法を身につけます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
集計データのレスポンスモデル
第1章では、市場レスポンスモデルの基本的な原理と概念を紹介します。ここでは、製品の売上に対するシンプルなレスポンスモデルの作り方を学びます。あわせて、売上レスポンスに対する線形モデルと非線形モデルの理論的・実務的な違いについても学習します。
2
拡張した売上レスポンスモデリング
効果的なマーケティング戦略は、製品の価値を伝えるために利用できる手段を組み合わせて活用します。重要なのは、売上拡大やシェア目標の達成に向けて、最適な組み合わせを設計することです。第2章では、広告や販促の効果を売上レスポンスモデルに組み込み、最も成功が見込めるマーケティング戦略を特定する方法を学びます。
3
個票レベルデータのレスポンスモデル
企業が市場で成功するためには、競合他社に対して製品の競争優位性を持つことが不可欠です。競争環境で効果的なマーケティング戦略を立てるには、マーケティング活動と顧客行動の相互関係を理解することが重要です。本章では、ロジスティックおよびプロビットのレスポンスモデルを用いて、一時的な価格変更が顧客のブランド選択に与える影響を説明する方法を学びます。
4
拡張した選択モデリング
レスポンスモデリングの主な目的は、マーケターが今日の施策の効果だけでなく、将来の効果も見通せるようにすることです。その将来の効果を評価するには、シンプルで信頼できる統計モデルが必要です。最終章では、ロジスティックレスポンスモデルの予測性能を評価する方法を学びます。
R
Rで学ぶレスポンスモデル構築
コース修了
