広告効果におけるデータ分析2(MMM編)

MMMに焦点を当てStanを用いたベイズ推定方法、推定結果の解釈の仕方を徹底解説

【内容】

データ分析とマーケティングを仕事にしたいけど、何から始めれば良いのかわからない。

マーケティング分析や広告分析をExcelやなんとなくではやってみたけれども、もっと詳しく分析をしていきたい。

統計学や機械学習の応用先を詳しく学んでみたい。

こんな思いをお持ちではありませんか?


本セミナーでは、マーケティングミックスモデル(MMM)に焦点を当て、統計モデルの中でアドストックの表現方法、Stanを用いたベイズ推定方法、推定結果の解釈の仕方について紹介します。

また、売上予測に基づく費用対効果の評価、予算配分の最適化や、階層モデル、複数地域モデルへの拡張、時系列モデルへの拡張等を取り上げます。

本セミナーは3部構成のシリーズになっており、こちらは第2部「メディアミックスモデル編」となります。


本講座を受講することで、広告主やマーケターの皆様にとって極めて重要な要素を体系的かつ実践的に学ぶことができます。

ぜひ、広告活動のパフォーマンスを向上させる機会としてください。

【このような方におすすめ】
  • 基本的なExcel操作や一般的な広告分析を行っているが、統計モデルを用いてより高度な分析手法にステップアップしたいと考えている方
  • 特に売上予測や費用対効果に関心があり、データ分析や広告の効果測定に対して、統計モデルやベイズ推定などの専門的な手法を学び、実際の業務に活用したい方
  • 理論だけでなく、実際のマーケティング活動に直接適用できる実践的な知識やスキルを学びたいと考えている方
  • 経験者でありながらも、最新の手法や高度な分析方法について学び、スキルアップしたいと考えているプロフェッショナルな方

【講師】

菅澤 翔之助(慶應義塾大学 経済学部 准教授、株式会社Nospare 取締役CRO)

[略歴]

東京大学経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了

統計数理研究所特任研究員、東京大学空間情報科学研究センター 准教授を経て

現職に就任

主な研究分野はベイズ統計学 / 状態空間モデル / 時空間統計学

個人HP

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