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 Python で学ぶ 明日 からできる
 MMM超入門
 ※MMM:マーケティング・ミックス・モデリング

  - 広告・販促効果を見える化し最適化しよう! -

【日時】7/16(土) 10:30-18:00
【会場】オンライン(ZOOM予定)
【価格】税込み20,000円






100%
返金保証
付き

その広告・販促、どのくらい売上に貢献したか、知りたくないですか?

~ MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)で明らかになります ~

MMMの出力例

売上貢献度
(上記は年間売上に対する貢献度を割合で算出した例)

マーケティングROI
ROI=(売上-コスト)÷コスト

当セミナーはマーケティングや営業で活躍する
データサイエンティストを養成するセミナーです

特徴

現場で活用されている
MMMを学ぶ

広告・販促売上貢献度や、費用対効果などを見える化し、最適な投資配分へ導くMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)の考え方と具体的手順を習得していきます

Pythonで明日から使える
MMM構築技術を習得

フリーの分析ツールPythonで、手を動かしながら、MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)構築方法を習得していきます

現場活用し易い
実テーマベースで学ぶ

売上データ広告・販促データを使った実ビジネス事例で、具体的に実務でどのようにモデル化し活用しているのかを学びます

現場活用し易い
実テーマベースで学ぶ

売上データ広告・販促データを使った実ビジネス事例で、具体的に実務でどのようにモデル化し活用しているのかを学びます
  • 少人数のため、きめ細やかな対応が可能です
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます
  • 小難しい理論よりも、ビジネスへの実践にこだわっています
  • 単にデータ分析手法を学ぶだけでなく、いかに活用するのか、その勘所を学びます
  • 個々の分析手法が、どのように関連しあっているのかを体系的に学びます
  • 理論と演習(Pyhton)を繰り返すため、理論の定着と実践力が促されます
  • 古典的なMMMである線形回帰MMMから、時系列モデルによるMMMまで扱います
  • AdStock(キャリーオーバーモデルや飽和モデル)を組み込んだMMMを構築す方法が学べます
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます

手を動かして構築するMMM
(マーケティング・ミックス・モデリング)


主に5種類を想定しています
  • 重回帰 MMM
  • Ridge回帰 MMM
  • 主成分回帰 / PLS回帰 MMM
  • SARIMAX MMM
  • 時系列特徴量 Ridge回帰 MMM

MMMのAdStock(キャリーオーバー効果モデルと飽和モデル)

キャリーオーバー効果(Carryover)モデル

広告などには通常、キャリーオーバー効果もしくはラグ効果、残存効果と呼ばれるものがあります。効果が遅れてくる、もしくは、効果が後々まで残っている、というものです。

飽和(Saturation)モデル

ある広告にコストをかければかけるほど、売上の上昇幅は鈍くなります。経済学でいうところの収穫逓減が起こります。売上は飽和し、いくらコストをかけても売上が伸びなくなります。

具体的には以下のような

AdStockを組み込んだ
MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)


の構築方法を習得していきます

セミナー内容

1

イントロダクション

1-1 本日、皆さまに持ち帰って頂きたいこと
1-2 本日の概要と進め方
1-3 自己紹介

2

Python環境の構築

2-1 Pythonインストール
2-2 必要なライブラリーのインストール
2-3 ちょっとした操作例

3

線形回帰モデルで構築するMMM

3-1 AdStockなし線形回帰MMM
3-2 AdStock付き線形回帰MMM(AdStockモデルのハイパーパラメータは手動設定)
3-3 AdStock付き線形回帰MMM(Optunaで最適なAdStockモデルを自動探索)

※線形回帰:重回帰だけでなくRidge回帰などの正則化項付きのモデルも含まれます

4

主成分回帰・PLS回帰で構築するMMM

4-1 主成分回帰とPLS回帰とは
4-2 AdStock付き主成分回帰MMM
4-3 AdStock付きPLS回帰MMM

5

時系列モデルで構築するMMM

5-1 AdStock付きSARIMAX-MMM(AutoARIMA×Optunaで自動構築)
5-2 時系列特徴量の生成(カレンダー変数やラグ変数、ローリング特徴量など)
5-3 AdStock付き時系列特徴量Ridge回帰MMM

6

ケーススタディ(ある小売チェーンの例)

6-1 特徴量エンジニアリング
6-2 広告・媒体の評価(売上貢献度・マーケティングROI算出)
6-3 売上予測(施策案ごとに売上とROIを予測)

7

フィナーレ

7-1 本日の振り返り
7-2 やるやるシート
7-3 Q&A

1

イントロダクション

1-1 本日、皆さまに持ち帰って頂きたいこと
1-2 本日の概要と進め方
1-3 自己紹介
講師 高橋威知郎 Marketing & Sales Data Scientist
開催日 7/16(土) 10:30-18:00
開催場所 オンライン(Zoom)
参加料 20,000円/1名(税込み)

 ※テキスト・資料等含む
 ※ノートPCはご準備ください
定員 6名 ※満席になり次第、締め切らせて頂きます
主催 株式会社セールスアナリティクス
開催場所 オンライン(Zoom)
check!

参加特典

【1】同講座のテキスト一式
 ・約200ページの詳細テキスト
 ・演習で利用したデータ(CSV形式)
 など
 
【2】講師の書籍 ※希望者のみ
 ・好きなの1冊
  データドリブンセールス、
  文系のためのデータサイエンスがわかる本、
  営業生産性を高める! 「データ分析」の技術、など

【3】データ分析・活用の相談(80分)※希望者のみ
 ・別途日時を調整し、貴社にお伺いします
  (もしくは、東京23区内のどこか)
 ・場所は、東京23区内に限らせて頂きます

【4】同講座の再受講(無料)※希望者のみ
申し込み期限: 2022年7月15日(金) ※定員に達し次第、締め切り

講師紹介

高橋威知郎

ビジネスデータ分析コンサルタント

Marketing & Sales Data Scientist

大学卒業後、約20年間一貫して「実践」にこだわり「データ分析」に関与してきました

  • 官公庁時代、米国国防総省の高官からデータ分析のパワーと要諦について力説され衝撃を受けました

    このとき、データ分析に魅了され、データ分析の世界でに生きていくことを決意しました
     
  • 私が身に着けたデータ分析は、学問的なものではなく、実践的なものです

    安全保障の世界のデータ分析は、生きるか死ぬかの世界です

    例えば、統計学的に正しいかどうかよりも、生きるか死ぬかを重視するということです

    学問的に正しい分析をしても、国が滅んでしまっては意味はありません

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職

    主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました

  • 今までのコンサルティング経験をもとに、使えるデータのみで効率よく収益を拡大する仕組みである「DELTA法」を考案

    売上数兆円の大企業から社員数人程度のベンチャー企業のコンサルティングまで実施し、企業の大小問わず収益拡大を実現してきました

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職

    主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました

著書の一部

【日時】7/16(土) 10:30-18:00
【会場】オンライン(ZOOM予定)
【価格】税込み20,000円

 ※ノートPCはご準備ください

申し込み期限: 2022年7月15日(金)※定員に達し次第、締め切り

当社主催セミナーは100%返金保証
内容にご不満の場合、開催後2日以内にお申し出くだされば、理由を問わず全額返金いたします

主催企業概要

会社名 株式会社セールスアナリティクス
代表者 高橋 威知郎
住所 東京都渋谷区円山町5番5号 Navi渋谷V 3階
HP https://www.salesanalytics.co.jp/
問合せ先 📩 info@salesanalytics.co.jp
住所 東京都渋谷区円山町5番5号 Navi渋谷V 3階