出版社内容情報
※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。
内容説明
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
ＡＰＰＥＮＤＩＸ 付録演習
著者等紹介
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（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。
