出版社内容情報
マスとデジタル施策を横並びで評価する手法を演習形式で学び、統計リテラシーを高める「ビジネス専門書」『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を用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。
データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書です。
『もともと統計学には無縁だった筆者は、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マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）を知りました。
それを学ぶために得た知識や分析スキルを共有するために、ExcelでMMMに付帯する分析手順を行いながら学べる書籍を作りました。それは本来、専門家によって提供される高度な分析サービスです。本書では統計学に初めてチャレンジ する方がそれを習得することを目指したものです。
本書は統計やデータマイニングを学びたくなったマーケターが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」を目指しました。』（著者の言葉より）
小川貴史［オガワタカシ］
著・文・その他
（株）社会情報サービス［シャカイジョウホウサービス］
監修
内容説明
日々の意思決定を求められるマーケターのために。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を用いた演習でマーケティングＲＯＩの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書。
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
ＡＰＰＥＮＤＩＸ 付録演習
著者等紹介
小川貴史［オガワタカシ］
（株）カーツメディアワークス執行役員兼デジタルマーケティング事業部長シニアコンサルタント。イベントの映像機器オペレーターから広告業界のキャリアを開始。イベントディレクター、プロデューサーを経てから、総合広告代理店で営業とマーケティングプランナー職の双方を経験し、２０１０年８月から電通グループのインターネット専業代理店で新規営業を担当し実績を積む。２０１１年１１月に（株）電通ダイレクトフォース（現（株）電通ダイレクトマーケティング）に転籍し、それ以降はマーケティングミックスモデリングなどの統計解析手法を学び、講演や営業活動を行う。２０１７年１月からデジタルマーケティングのコンサルティング及び実行支援を行うネットイヤーグループ（株）のアカウントマネージャー職としてカスタマーエクスペリエンスデザインを軸とした提案や支援を行う。２０１８年６月より現職（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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