ここ数年、IT技術の進歩にともなって、膨大なデータを収集しやすくなっています。
例えば、以前は数十万円が必要だったパソコンも、今では数万円でいいスペックのものが手に入ります。
さらにラズベリーパイに至っては、５０００円程度で買えてしまいます↓
こんなオモチャみたいのがちゃんと動くの？って思うかもしれませんが、性能もシッカリしていて、よっぽど重い処理をさせない限り、普通のパソコンと区別することなく使うことができます。
最近ですと、ラズパイで機械学習（ディープラーニング）をさせることも可能です。
このように、以前はできなかったことが、今では自分のパソコンの中でできるようになっています。
つまり、大量のデータを、小回りよく、マーケティングに活かせる時代になってきているわけです。
そこで今回は、「マーケティング」に「データ分析」を活用したいあなたために、おすすめの本をご紹介します↓
本記事の概要
合理的な「マーケティング」施策を、自分のパソコンから導き出す
大量のデータをパソコンに蓄えたら、そのデータから有用な知見を導き出すことができます。その手法である「データ分析」は、ビジネスで活用されています。
あなたのパソコンには、どんなデータが入っているでしょうか？
管理する立場のあなたなら、売上のデータや顧客のデータなど、自社ビジネスに重要な情報が入っているかもしれません。
これらのデータを活用することで、合理的なマーケティング施策を立てることが可能です。これらを眠らせておくのは宝の持ち腐れと言えるかもしれません。
加えて、データ分析では、他の情報もあわせて使うことができます。
例えば、ブログやＳＮＳの書き込みなどを収集して解析すれば、自社商品がターゲットにどのような印象をもたれているかを調べることができるかもしれません。良い点や悪い点がわかれば、新商品の開発や、既存商品の改善に使えます。
このように、パソコンの力を最大限に活かすことで、
広い意味で世の中の変化を定量化することができ、
これらの情報は自社のマーケティングに役に立てることができます。
収集したデータから価値を生み出すには、「データ分析」を使う
膨大なデータから、マーケティングに役に立つ情報を抽出するにはどうしたらいいでしょうか？
「データ分析」は、膨大な情報の中から、有用な知識を導き出すための方法です
データ分析は一連のプロセスを通じて、
「データを整理して、理解し、データの中に潜む特徴や規則性を明らかにする」
ことができます。
- といっても、データ分析ってどうやればいいの？
- どこから手をつければいいかさっぱりだなぁ～
と思われるかもしれません。
でもだいじょうぶです！
データ分析手法の複雑なところは、すでに他の人が作っておいてくれています。
なので我々はそれらを「うまく使える」ようになればいいんです。
どういうことかというと、たとえばパソコンをゼロから作れなくても、
その使い方を知れば、ネットも見れますし、通販ショッピングもできますよね？
そしてそれで十分という方も多いと思います。
それと一緒で、データ分析の詳細な仕組みは（とりあえず）脇においといて、
データ分析手法を、「使える」ようになればいいんです。
もうすこし具体的にいうと、
データ分析専門のプログラムがすでにあるので、
それをうまく「使いこなそう」ということになります。
データ分析ではそのプログラムにデータを与えると、
結果を返してくれるので、
その結果をしっかり理解して、活用すればいい、というわけです。
どうですか？思っていたよりもできそうじゃないですか！？
あなたがすべきことは、
- データ分析の目的を定める
- 適切なデータの準備
- 適切なデータ分析手法の選択
- データ分析プログラムにデータを与える
- 得られた結果の解釈
- マーケティング施策の立案
といったことになります。
あとはこれをデータ分析の専用プログラムを使って実行すればいいわけです。
意外とシンプルですよね？思っていたよりもハードルが下がったのではないでしょうか！？
「データ分析」には、フリーソフト「Ｒ」が役に立つ
データ分析は、専門のプログラムに任せればいいと書きました。
データ分析を行うためのプログラムというのは、世の中にたくさん存在します。
それぞれに長所短所があるのですが、中でもオススメなのが、
- 「Ｒ」という統計解析ソフトです。
データ分析といえば、Excelなんじゃないの？
と思われる方もおられるかもしれません。
マイクロソフトのエクセルはとても優れたソフトなので、データ分析もできないことはありません。
すでに Excel でデータ分析やってるよって方もおられるかもしれません。
でも、そんなあなたにこそ知ってもらいたい「Ｒ」を使う２つのメリットがあるんです。
①、「Ｒ」を使うメリットの１つ目は、まず「フリー（無料）」であることです
無料なので、パソコンにダウンロードしてインストールすれば、１０分後には使えるようになります。Ｒを使ってみて気に入らなければやめればいいだけで、そこにお金は一切かかりません。
ちなみに「Ｒのダウンロード」の詳細はこちらの記事にございます↓
「統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する②【Rをダウンロードしよう】」
②、もう１つのメリットは、解析のための手法が非常に多いことです
①のメリットはたいしたものではありませんが、２つめは非常に大きなメリットです。
統計解析ソフトのＲがどのように作られているかというと、、世界中の研究者や有志たちが、ボランティアで開発・維持しています。
研究者や技術者たちは、自分の研究や仕事のデータ分析でＲを利用し、論文を書いたり成果を出したりしています。
なので、Ｒには最先端の人たちが仕事として使っている分析手法が含まれていて、無料で同じ分析手法を使うことができます。
つまりＲを使えれば、最先端のアルゴリズムも、自分でプログラミングすることなく、数行の命令を与えるだけで、サクッと簡単に実行できてしまうわけです。
すごくないですか！？
第一線の研究者が行うような最先端の手法などを、簡単に実行できてしまう、それがＲの最大の魅力ではないでしょうか。
「Ｒ」を使えば、マーケティングの課題を解決する多くの手法が使えます
Rには最先端の手法が収められていて、誰でも無料で使えると書きました。
ちなみに最先端の手法だけでなく、鉄板といわれる誰でも知っておくべき基礎的な手法も、もちろん使うことが出来ます。
マーケティングでよく使われる鉄板の手法には、以下のようなものがあります。
たとえば、新商品を発売したら、それが市場でどのように受け取られているかを知りたいですよね。
これは販売データを分析し、売上の「クロスセクション分析」を行うことで可能です。
また、新商品の開発をするときには、どういったターゲットにどのような商品を供給するか、そして価格競争に巻き込まれないようにブランドを構築していく、などさまざまな課題があります。
これらには、どのブランドが互いに似ていて、どんな点が似ているのかなどを、「因子分析」などを使って、「ポジショニング分析」が有効です。
消費者の好みを知りたければ、どういった要素が好まれるのかを知る「コンジョイント分析」や、好みだけでなく競合他社を同時に考慮する「ジョイントスペースマップ」なども使うことができます。
消費者にはどんな人がいて、ブランドにはどんな種類があるのか整理分類することも役に立ちます。このためには「クラスター分析」や「決定木」、「潜在クラスモデル」をつかうことで客観的に理解することができます。
消費者はなぜこの商品を選択したのか？という疑問は、「ロジットモデル」、「潜在クラスロジットモデル」などを用いて解析することができます。また、「構造方程式モデリング」を行えば、さまざまな概念間の関連性を調べることができ、たとえば売上に貢献している要素がなんなのかなどを検証することができます。
ほかにも、最近爆発的にビジネス応用がされている「ディープラーニング（深層学習）」も、Ｒを使えば実行することが可能です。
このように、マーケティング分野において、Ｒでデータ分析をできることは大きなメリットとなります。Ｒは一度慣れてしまえば、最先端の高度な手法も手軽にサクッと実行できるので、職場などでも喜ばれるはずです。
Ｒはプログラミング言語という側面も持っているので、その気になれば自分でアルゴリズムを改良し、プログラミングして実行することも可能です。人が作ってくれた方法を使うだけでなく、自分で開発して他の人に使ってもらうことも可能なんです。
- といっても、どこからどう勉強すればいいかわからないなぁ～
- マーケティングでのデータ分析を基礎から学びたいなぁ～
- Ｒの使い方も学べたらいいなぁ～
なんて思われる方も多いのではないでしょうか。
そんなあなたには、「マーケティング」でよくつかう手法の理論と実践を、
「Ｒ」の使い方とともに、サクッと効率よく学べる１冊をご紹介します。
「Ｒ」を使って「マーケティング」の課題を解決したい
Ｒを使ったこともないあなたなら、Ｒの使い方の基礎から学びたいですよね。
マーケティングでどんな分析手法を使えばいいのか学びたいあなたなら、
目的の応じてどんな手法が使えるのか、
具体的な例をつうじてシッカリ学べる
とうれしいと思います。
そういったあなたに最適なのがこちらです↓
本書では、Ｒの基礎的な使い方を学んだうえで、マーケティングでよく使う手法を手を動かしながら学んでいける内容となっています。
実際のマーケティングの現場で遭遇するような例を参考にしながら手を動かすことで、現場での実践力も養える１冊となっています。
本書の構成は以下の通りです。
第１章 マーケティングデータ分析とＲ
１－１、マーケティングにおけるデータ分析
１－２、Ｒを利用するメリット
１－３、Ｒの操作上の注意
１－４、本書の構成
第２章 Ｒの導入
２－１、Ｒのインストール
２－２、Ｒでの命令の実行とRGuiメニューの利用
Ｒでの命令の実行
RGuiメニューの利用
第３章 Ｒの基本的使用方法
３－１、Ｒで計算する
３－２、ベクトルの演算
３－３、行列の演算
３－４、並べ替え
３－５、乱数とサンプリング
乱数
サンプリング
３－６、関数の定義
第４章 データを扱う
４－１、データの読み込みと書き出し
４－２、データフレームについて
４－３、ループと条件分岐
ループ
条件分岐
４－４、データフレームを用いた計算
４－５、複数のファイルに対する繰り返し処理
第５章 データハンドリングを学ぶ
５－１、データを抽出する
５－２、スタックとアンスタック
５－３、変数名の一部が共通しているデータをスタックする
５－４、データをマージする
５－５、行列を利用する
行列の要素同士の掛け算を利用する
バイナリー行列をつくる
併買行列を作成する
黒ネッカー積を使う
第６章 データを視覚化する
６－１、散布図・折れ線グラフを描く
６－２、複数の系列を同一のグラフ上に表示する
６－３、画面を分割してグラフを描く
６－４、各種のグラフを描く
第７章 効果を検証する
７－１、平均値の差の検定（ｔ検定）
７－２、比率の差の検定
母比率の検定
２つのグループ間での比率の差の検定
７－３、カテゴリー間の関連性の検証
７－４、グループ間での平均値を比較する
１元配置の分散分析
２元配置の分散分析
７－５、必要なサンプル数を求める
第８章 市場反応を分析する
８－１、相関と回帰分析
相関係数
回帰分析
８－２、回帰分析を利用して販売データを分析する
８－３、売上反応モデル
８－４、売上のクロスセクション分析
８－５、市場シェアモデル
第９章 ブランドポジショニングを把握する
９－１、類似度データを利用したブランドポジショニング分析（ＭＤＳ）
類似度データ
MDSによる分析
９－２、因子分析を用いたブランドポジショニングの分析
因子分析とは
因子分析を用いたブランドポジショニングマップの作成
コレスポンデンス分析を用いた同時マップ
第１０章 消費者の好みを理解する
１０－１、一対比較データの分析
１０－２、属性アプローチ
１０－３、実験の枠組みを考える（実験計画法）
１０－４、好まれる要素を理解する（コンジョイント分析）
１０－５、好みと競合を同時に理解する（ジョイントスペースマップ）
第１１章 消費者やブランドを分類する
１１－１、階層的方法によるクラスター分析
１１－２、kmeans法によるクラスター分析
１１－３、件買で＾田を利用したブランドの分類（クラスター分析）
１１－４、決定木を利用した分類
１１－５、瀬在クラスモデルによる分類
第１２章 消費者の選択行動を理解する
１２－１、ロジットモデルとは
１２－２、ロジットモデルの推定
１２－３、順位データの分析
１２－４、選択行動から消費者を分類する（潜在クラスロジットモデル）
第１３章 観測変数や構成概念の関連性を検証する
１３－１、構造方程式モデリングとは
１３－２、確認的因子分析
１３－３、構造方程式モデリングの実行例
第１４章 マーケティング意思決定に行う
１４－１、解析的方法による価格決定
１４－２、数値的最適化による価格決定
１４－３、非価格プロモーション時の最適価格
１４－４、選択確率のシミュレーション
参考文献
索引
となっています
このように、Ｒの使い方が丁寧に説明されており、マーケティングのさまざまな場面でつかえる多様な手法がシッカリ解説されています。
Ｒを使ったデータ分析の基礎からマーケティングへの応用まで網羅して、サクッと学べる１冊となっています。おすすめです。
マーケティング・データ分析の基礎 (シリーズ Useful R 3)
こちらもございます
Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
Excelで学ぶ営業・企画・マーケティングのための実験計画法
Excelで学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング―Excel2013/2010/2007対応版―
EXCELアドイン潜在クラス分析Ver.1.0
マーケティング・モデル 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス 13)
マーケティングの統計モデル (統計解析スタンダード)
マーケティングの数理モデル (経営科学のニューフロンティア)
現代マーケティング・リサーチ — 市場を読み解くデータ分析
Rによるデータ駆動マーケティング
他にこちらの記事もございます
「「データ解析」や「統計モデリング」を基礎から体系的に学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【データ 解析のための統計モデリング入門】 」
「Pythonでデータサイエンスをやってみたいあなた、手を動かしながらサクッと学べるこちらはいかがでしょうか【Pythonデータサイエンス：可視化、集計、統計分析、機械学習】」
「統計解析フリーソフト「Ｒ」で、楽しみながら統計を学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【Rで楽しむ統計 (Wonderful R 1)】」
「エクセル（Excel）で統計を学び、サクッとビジネスに活かしたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ビジネス統計学 原書6版】」
