マーケティング・リサーチとデータ解析入門セミナー

マーケティング・リサーチ業務にはじめて携わる方々の道標となるセミナーです。

  1. リサーチや統計が学術的に確立されている部分を理解する
  2. リサーチや統計を実務に落とし込む際に注意すべきポイントを押さえる

がこのセミナーで習得できます。

開催概要

あなたはリサーチ業務やデータ解析業務を担当していて、このようなことを感じたことはありませんか。

  • 部署に配属されたばかりで基礎的な知識が不足していて、新しいことが提案できていない。前例踏襲ばかり行ってしまう
  • データ分析を通じて売上創出に貢献できていない。スキルが不足している
  • 調査を行ってはいるのだが、統計的に分析できる人材が社内におらず、外注で対応しているが、社内のことに詳しくないので食い違いが起こる。社内に分析担当者を育成したい
  • 営業やマーケティングの視点を持った技術者として成長したい
  • 顧客に対する調査が質・量ともに不足している。また、データ分析力が低く、得られた結果を応用できない
  • データの読み取り方や分析方法が、今の手法で十分なのか不安に思う




昨今、インターネット技術の進展やセンサーの発達、様々なリサーチ手法が考案されており、リサーチャーが扱うデータは量・質・種類、どれもが加速度的に増えました。
その結果、リサーチャーやデータアナリストの需要は年々増えており、今後数万人規模での人材不足が起こると言われております。


そのような中で、自社内でリサーチ業務を新しく担当する方も増えており、上記のような課題を持つ方は
増えております。
社内でのリサーチャーの育成は急務です。

もし、貴社内でのリサーチャーの育成が滞ってしまうと、このような事態が予想されます。

  • 自社が欲しいデータや情報を適切に拾うことができないため、顧客ニーズやトレンドを掴むことができず、自社商品/サービスが陳腐化してしまう
  • 増え続けるデータ処理に対して適切な解析や仮説提案が行えず、前例踏襲やカンコツに頼ったマーケティングに頼らざるを得ない
  • 深刻な人材不足のため、外部から専門家を雇うことは難しい。そのため、データ解析によるマーケティングを先んじて行っている他社との差は広がっていく一方だが、その差を埋めるための人材/手段がない




そのような中で、リサーチやデータ解析を担当している、もしくは興味を持っているあなたが優秀なデータアナリストとして育つことはとても大切なことです。

JMAでは優秀なリサーチャーの育成が日本企業の発展に不可欠と考え、15年前から「マーケティング・リサーチとデータ解析入門セミナー」を開催してきました。


優秀なリサーチャーの育成には、以下の2つが必要であると分かっています。

1.リサーチや統計が学術的に確立されている部分を理解する

リサーチや統計学は、数学的に研究が進んでいて、学問として確立されています。これは普遍的な知識であり、考え方の基盤ともなっており、まずこの部分を理解することで応用部分の理解も早くなりますし、自身で自主流に応用を効かせることもできるようになります。

2.リサーチや統計を実務に落とし込む際に注意すべきポイントを押さえる

とはいえ、学問と実務では異なる部分も当然あります。その部分を理解することで、はじめて自社の利益/成長に貢献できる生きた知識へ昇華することができます。




本セミナーはこの2つの習得をゴールとして毎年開催しております。


先日お会いした、食品関連の会社に勤めているリサーチャーの方はこのセミナーについてこのようにおっしゃっていました。

「セミナー参加のきっかけは、しっかりと分析について学んだことが無いという危機感が根元にありました。

本セミナーは、知識として私が持っていないところを学べましたし、具体的な事例を交えていただけたので、リサーチの流れを知ることができたのがとてもよかったです。

自社に戻ってからは新商品開発に活かせています。
消費者が考えていることをどのようにしてアンケートであぶりだすのか、それをしっかりと考えて設計することが大事で、そのアンケート結果を商品開発に活かすということができていますので、大きな収穫です。」



本セミナーの受講者は、リサーチの知識/スキルを学問の視点と実務の視点、両方から獲得し、社内で活かすために第一歩を踏み出しています。

本セミナーに興味のある方は、下記から詳細をご確認のうえ、お申し込みください。
あなたのご参加をお待ちしております。



プログラム3日間  10:00~17:00

※本セミナーは基礎編の2日間のみのご参加もできますが、3日間通しでのご参加をお勧めいたします

<基礎編>マーケティング・リサーチとはー何かその基本機能を理解する 1日目 10:00~17:00

【1】マーケティング・リサーチとは
 (1) マーケティング・リサーチの目的と種類
 (2) マーケティング・リサーチの効用と限界
 (3) 事実探索と仮説検証
 (4) 定量調査と定性調査
 (5) 調査手法の適用

【2】 定量調査の種類
 (1) 面接調査
 (2) 留置き調査
 (3) 郵送調査
 (4) 電話調査
 (5) 電子調査

【3】定量調査の設計
 (1) 一般的手順   
 (2) 仮説の構築
 (3) 調査の設計

【4】標本抽出と推計
 (1) 母集団と標本
 (2) 確率抽出法
 (3) 確率比例(2段)抽出法
 (4) 等確率抽出
 (5) その他の抽出法-多段抽出、層化抽出、割当抽出、タイム・サンプリングなど
 (6) 標本誤差
 (7) 非標本誤差

演習 標本誤差の計算

<基礎編>マーケティング・リサーチとは何かーその基本機能を理解する 2日目 10:00~17:00

【5】調査票の設計
 (1) 調査票作成の留意事項
 (2) 調査方法別の留意事項
 (3) 作成手順
 (4) 質問文・回答選択肢の設計
 (5) 回答形式の設計

【学習のポイント】
・質問票を作成するために、知っていなくてはならないことを理解する。
・調査は測定をしている。そこで測定をするということを具体的に理解する。

【6】調査の実施
 (1) 調査実施の手順
 (2) 調査資材
 (3) 調査環境の変化
 (4) 調査手法別の調査の実施
 (5) 調査票の点検
 (6) インスペクション

【学習のポイント】
・マーケティング・リサーチの一般的な手順を調査手法別に理解する。
・マーケティング・リサーチの今日的な問題点、傾向を理解する。
・調査の品質管理の方法と目的を理解する。

【7】集計
 (1) 集計作業の流れ
 (2) データの作成
 (3) 単純集計
 (4) クロス集計

【学習のポイント】
・データ集約の方法と手順、クロス集計表の見方を理解する。

【8】集計表と基本統計量の読み取り方
 (1) クロス集計表の読み取り
 (2) 分布の中心(平均値と中央値)

【学習のポイント】
・データ分析の最初であるクロス集計表の読み方を理解する。

【9】統計量
 (1) 平均値と分散(標準偏差)
 (2) 正規分布と歪んだ分布

【学習のポイント】
・量的データの集約方法と、陥りやすい間違いを理解する。

【10】報告書
 (1) 報告書の作成
 (2) 報告書の内容

【学習のポイント】
・報告書作成の手順と盛り込む内容を理解する。

<統計・データ分析>調査データ解析とは? 3日目 10:00~17:00

【11】比率に差はあるか(検定)
 (1) 検定の考え方
 (2) 検定の実際(X2検定)
      
【12】2変量間の関係を分析する
 (1) カテゴリーデータ間の関連
 (2) 数量データ間の関連(相関係数)

【13】多変量解析入門
 (1) 要因を分析する、予測する ・回帰分析、重回帰分析
 (2) 変数間の関連を分析する ・コレスポンデンス分析(クロス表の解析)
      
【14】多変量解析をマーケティング課題に適用する
 (1) 多変量解析の目的と分類
 (2) マーケティング課題と多変量解析

【学習のポイント】
・マーケティング課題に対応した多変量解析の分類、
 マーケティング課題ごとに使うべき多変量解析法を理解する。

※内容は、変更される場合があります。また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。
 あらかじめご了承ください。

講師

島崎 哲彦(2016年度)
東洋大学大学院 社会学研究科 客員教授
元 東洋大学 社会学部教授

  • 立教大学大学院社会学研究科博士課程前期課程修了。博士(社会学)。
  • 専門分野:マス・コミュニケーション論、メディア論、社会調査法。
  • 資  格:専門社会調査士
  • 主要著書・論文:
    『概説マス・コミュニケーション』(2002年、学文社、共著)
    『社会調査の実際』(2002年、同・編共著)、
    「Conjoint分析における価格属性の問題点」(2003年、東洋大学社会学部紀要、共著)、
    「地域コミュニティ型CATVの地域社会に果たす機能と将来の展望に関する研究」  (2002年、同上)、
    「インターネットを利用した調査法の検討」(2001年、同上)
    「マーケティング・リサーチに要求されるデータの信頼性とITの利用」
     (2001年、マーケティング・リサーチャー、単著)、その他。

大竹 延幸(2016年度、2017年度)
株式会社マーケッティング・サービス 代表取締役社長
東洋大学 社会学部 非常勤講師
明星大学 人文学部 非常勤講師

  • 立教大学社会学研究科博士課程前期課程終了。(社会学修士)。
  • アパレル業界を経て現在に至る。日用品から耐久消費財までの消費財、農業、工業生産財といった幅広い業界に対応するリサーチャー。マーケティング課題解決型リサーチの企画、およびCSI、ブランド評価といったマーケティング課題の統計モデル化を得意とするリサーチのスペシャリスト。
  • 資  格:専門社会調査士、専門統計調査士
  • 著  書:「社会調査の実際」 (学文社)
  • 主要論文:
    「Conjoint分析を利用した価格属性の問題点」(東洋大学社会学部紀要)、
    「支出意識に及ぼす消費目的の影響―確認的因子分析と多重指標モデルによる男女比較―」
     (東洋大学社会学部紀要)、
    「支出意識に及ぼす消費目的の影響~多重指標モデルによる時系列分析~」(東洋大学社会学部紀要)

中山 厚穂(2016年度、2017年度)
首都大学東京 都市教養学部 経営学系 准教授

  • 立教大学大学院社会学研究科応用社会学専攻
    博士課程後期課程単位取得満期退学。
  • 立教大学経営学部助手・助教、長崎大学経済学部准教授を経て、2010年10月より現職。博士(社会学)。
  • 専門分野:統計科学、行動計量学、消費者行動論
  • 資  格:専門社会調査士
  • 主要著書・論文:
    『Excelソルバー多変量解析-因果関係分析・予測手法編-』(日科技連出版社、2009年、単著)、
    『Excelソルバー多変量解析-ポジショニング編-』(日科技連出版社、2010年、単著)、
    『特許情報のテキストマイニング』(ミネルヴァ書房、2010年、共著)、
    「A Symmetry Test for One-Mode Three-Way Proximity Data」(2013、German-Japanese Interchange of Data Analysis Results、Springer、共著)、
    「Analysis of Conditional and Marginal Association in One-Mode Three-way Proximity Data」(2013、German-Japanese Interchange of Data Analysis Results、Springer、単著)、
    「Reconstructing one-mode three-way asymmetric data for multidimensional scaling」(2012、Challenges at the interface of Data Analysis、ComputerScience、and Optimization、Springer、共著)

対象

  • 企業のマーケティング部門、調査部門、商品企画部門、広告宣伝部門などのスタッフ、マネージャーの方々
  • 本テーマに関心のある方々

会期

開催日
開催時間
開催地
【基礎編】2017年3月7日(火)・3月8日(水)
【統計・データ分析編】3月9日(木)
10:00~17:00東京
【基礎編】2017年5月9日(火)・5月10日(水)
【統計・データ分析編】5月11日(木)
10:00~17:00東京
【基礎編】2017年10月4日(水)・10月5日(木)
【統計・データ分析編】10月6日(金)
10:00~17:00東京
【基礎編】2018年2月21日(水)・2月22日(木)
【統計・データ分析編】2月23日(金)
10:00~17:00東京
【基礎編 】第1日目 ・ 第2日目
【統計・データ分析編】第3日目

会場

日本能率協会・研修室(東京・千代田区・一ツ橋)
※開催会場は変更する場合があります。その場合は別途ご案内いたします。

定員

35名(5名に満たない場合は延期する場合があります)

参加料(税抜)

 
全日程(3日間)参加
基礎編(2日間)のみ参加
日本能率協会法人会員129,000円/1名89,000円/1名
上記会員外149,000円/1名99,000円/1名

・参加料にはテキスト、昼食費が含まれております。
・本セミナー開催最終日の消費税率を適用させていただきます。

受講者の声

  • 職場でアンケートを実施する際や分析・集計結果を読む際に活用します
    (食品 販促・開発 1年目)
  • マーケティングリサーチの全体像がとても分かりやすく、今後調査をする際の良い土台となりました
    (情報サービス 1年目)
  • 基本から体系的に学べる機会として非常に良いと思った
    (食品 商品調査 1年目)
  • マーケティング・リサーチを勉強して間もないが、最初にこのような内容を学ぶことができて、ためになった
    (素材 新規商品開発 1年目)
  • マーケティングリサーチ、データ解析の入門に最適です。基礎~初球の知識と今後につながるセミナーだと思います
    (食品 営業企画・戦略 2年目)
  • 普段、直感で対応している調査が、こんなに奥深いものだとは知らなかった
    (精密機器 商品開発 1年目)
  • 調査業務の基本、基本的なデータの見方、用語の意味等、基礎を総合的に学ぶことができてよかった
    (化学 マーケティングリサーチ 2年目)
  • クロス表の見方、考え方の部分が大変分かりやすく、すぐに業務に活かせると感じた
    (飲料 販促・開発 1年目)
  • 集計表の読み方、グラフ化など、これから報告書を作成する際に分かりやすく作成する方法を学ぶことができた
    (リサーチ 1年目)
  • マーケティング・リサーチとデータ解析入門セミナー

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