内容説明
購買履歴の評価からマーケティングミックスの最適化、ソーシャルネットワークのデータ分析まで
本書は、マーケティング分析を行う際の諸相それぞれに関するデータ分析手法について論じます。伝統的な統計手法から、現在注目されている最新の手法までを網羅しながら、入手できるデータをどのように分析し、料理するかのレシピとして活用されることを期待します。
本書の大きな特徴として、分析の方向性を定番的な手法で示した後、マーケティング視点での分析について紹介し、マーケティング分析において、各分析手法をどのように役立てるのかについて示します。
目次
はじめに
第1章 マーケティングにおけるデータ分析
1.1 マーケティングとマーケティング・リサーチ
1.2 POS システムとID 付きPOS データの登場と活用
1.3 インターネットとマーケティング
1.4 ビッグデータ時代のマーケティング分析技術
第2章 マーケティング分析のためのデータ
2.1 マーケティング活動と消費者行動
2.2 消費者の購買プロセスの捉え方の変化
2.3 尺度について
2.4 インタビュー調査，アンケート調査データ
2.5 購買データ：POS データ，ID 付きPOS データ
2.6 スキャン・パネル・データ
2.7 購買行動に関連するデータ
2.8 顧客の行動・発信データ
第3章 記述統計：データの集計と可視化
3.1 データのクリーニングと加工
3.2 表によるデータの集計
3.3 グラフによるデータの可視化
3.4 一変量のデータの代表的な値を表す統計値
3.5 一変量のデータのばらつきを表す統計値
3.6 二変量間の統計値
第4章 推測統計：確率分布と統計的検定
4.1 確率変数と確率分布
4.2 離散確率分布
4.3 連続確率分布
4.4 中心極限定理と大数の法則
4.5 区間推定
4.6 統計的検定
4.7 過誤と検出力
第5章 売り場の評価
5.1 集計による売上の評価
5.2 売り場の計数管理
5.3 ABC 分析による重要カテゴリの評価
5.4 吸引力モデルによる商圏分析
5.5 回帰分析による売上予測
第6章 商品の評価
6.1 経営的視点からの商品の管理
6.2 主成分分析による商品の評価
6.3 相関ルール分析
6.4 コンジョイント分析による新商品企画の最適化
第7章 顧客の評価
7.1 顧客のセグメンテーション
7.2 優良顧客の評価
7.3 因子分析・共分散構造分析による顧客の潜在的ニーズの構造分析
7.4 確率選択モデルによる購買行動モデル
第8章 顧客志向のアプローチ
8.1 ターゲティング戦略の策定
8.2 対応分析による売り場配分策定
8.3 顧客へのレコメンデーション
8.4 潜在クラス分析による顧客の多様性の評価
第9章 ウェブ・マーケティング，ソーシャル・マーケティング
9.1 ネットワーク分析による消費者間の関係分析
9.2 テキスト・マイニングによるクチコミの解析
9.3 アクセス・ログ・データをもとにした顧客のサイト内行動分析
付録A 統計分布表
A.1 標準正規分布表
A.2 t分布表
A.3 カイ2乗分布表
A.4 F 分布表
A.5 ウィルコクソンの符号順位和検定のための数表
A.6 ウィルコクソンの順位和検定のための数表
付録B 数理モデルの詳細
B.1 不偏分散の導出
B.2 最尤法
B.3 回帰分析の数理
B.4 多項ロジット・モデルの算出
B.5 主成分分析の数理
B.6 因子分析の数理
B.7 対応分析の数理
B.8 EM アルゴリズム
B.9 吸収マルコフ連鎖モデルの数理
参考文献
索引
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