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7.4 データアナリスト(販売編)

サブタイトル

~顧客および売上のデータ分析~

研修成果

    • 顧客ニーズや売上データを分析することで、感と経験ではなく客観的情報に基づくマーケティング戦略について学習する。また各パートではエクセルを用いた演習を行い、実践的なデータ分析能力も習得する。

前提知識

Excelの操作(簡単な関数入力、絶対参照、コピー&ペースト、グラフ作成)ができること

カリキュラム

1日間

1.顧客満足の向上
 (1) 顧客アンケートの作成
顧客満足を構成するCS要因を理解した上で、顧客アンケートの設計や調査手法について学習する
 (2) 顧客満足の要因分析
顧客満足を高める或いは低めている要因について、回帰分析を用いて定量的に明らかにする手法を学習する

2.顧客の分類
 (1) ABC分析による優良顧客の抽出
売上データから顧客コードをキーとしてABC分析を行い、優良顧客を抽出する手法を学習する
 (2) RFM分析によるターゲットセグメンテーション
売上データから顧客コードをキーとしてRFM分析を行い、営業ターゲットを明らかにする手法について学習する

3.売上の多次元データ分析(CUBE)
 (1) ディメンジョンとメジャーの設定
売上データをデータベースから取り出し、多次元的に分析できるようなデータ構造に変換する手法について学習する
 (2) ダイス、ドリスダウン、スライス、
エクセルのピボットテーブルを用いて基本的な分析手法となる、ダイス、ドリスダウン、スライス等について学習する

4.関連購買(バスケット)分析
 (1) 購買データをダミーデータに変換する
     過去売上データを買い上げ品目情報に変換する
 (2) 相関分析で関連性を見る
     アイテム(品目)総当りの相関分析を行う
 (3) 共起頻度を求めて一般購入率と比較する
     2アイテム(品目)間の共起頻度を求めて、一般購入率と比較する

必要備品

受講生PC: OS:Windows10 マイクロソフトエクセル

価格(ノンカスタマイズの場合、上記いずれも)

講師料:15万円(税別) × 日数
テキスト代(および演習用データ代):3,000円(税別) ✕ 研修参加人数

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