本セミナーは、2023年6月9日に開催したアーカイブセミナーです。

このセミナーでは、Pythonの利用経験（基本的な文法を知っている）があることを前提としています。

【学習内容】

• 記述統計の実践例としてCRM分析、RFM分析、デシル分析のPythonでの実装を学べます
• 仮想的な顧客管理データを用いて、実際のマーケティング分析（特に、顧客管理データ分析）で必要なスキルを習得できます。

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【内容】

顧客管理データを適切に分析し優良顧客を把握することは、顧客満足度・売上の向上を図るうえで必要不可欠です。

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本セミナーでは、顧客管理データにおけるデータの要約と可視化といった記述統計を用いた実践例と、顧客をグループ（セグメント）に分けたときのグループ間の差を統計的に比較する方法を学びます。

前半の記述統計の実践例では、CRM（Customer Relationship Management）分析と呼ばれるマーケティング活動における顧客管理データの分析手法のうち、RFM（Recency, Frequency, Monetary）分析やデシル分析といったアプローチを例として扱います。

後半に扱うグループ比較では、統計的仮説検定という手法を解説します。

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仮説検定は、意思決定を行う際の統計学的なエビデンスを形成する重要な考え方です。

記述統計によるアプローチからさらに一歩踏み込み、データに基づく意思決定（データドリブン）を行うための方法を学びます。

本セミナーはハンズオン形式で講義を進めます。

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実際にPythonと実際のデータを想定した仮想的な顧客管理データを用いた演習を行うため、データドリブンな意思決定までの具体的な方法を確実に身につけることができます。

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【このような方におすすめ】

• 顧客管理データを活用して、顧客セグメンテーションやRFM分析を行い、効率的なマーケティング施策を実行したい方
• 優良顧客を把握し、営業戦略をデータに基づいて最適化したい営業チームのリーダーやマネージャー
• CRMデータの分析手法や記述統計に基づいた顧客分析の基礎を学び、システムの導入や活用に役立てたい方
• 顧客データを用いた実践的な分析手法を学び、データドリブンな意思決定を行いたいアナリストやデータサイエンティスト
• データに基づく意思決定を行い、企業の売上向上や顧客満足度改善のための具体的な方法を学びたい経営層や経営企画担当者

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【レクチャー】

• 講義動画
  • 前半：67分
  • 後半：54分
• 講義資料
  • 拡張子：PDF
  • 部数：1部
• 演習資料
  • 言語：Python
  • 部数：1部

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【講師】

川久保 友超（千葉大学 准教授）

[略歴]

東京大学大学院経済学研究科

統計学コース博士課程後期課程修了

千葉大学法政経学部講師を経て、現職に就任

主な研究分野は多変量解析など

[個人HP]

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【受講料金】

¥16,500

ベーシックプラン

お支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。

※講義動画のダウンロードはできません。