広告効果におけるデータ分析2（MMM編）

Summary

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や、Stanを用いたベイズ推定方法、推定結果の解釈の仕方を学びます。

広告施策の効果を推定・解釈するデータ分析を演習を通して学んでいただきます。

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。

【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取締役兼 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

\受講プログラム/

約45分間の講義動画を前編と後編に分けた2本立てとなっており、

合計で90分のセミナーとなっております。

MMM編

受講可能まで日

日登録後

\おすすめの講座/

この講座を閲覧しているあなたにおすすめの講座・シリーズ講座を紹介いたします。

広告効果におけるデータ分析1（概論編）

本セミナーでは、統計学の考え方に基づいて広告効果に関するデータ分析を行う方法について紹介します。

小林弦矢

¥11,000

状態空間モデルを用いたMMM分析と因果推論

SSM（状態空間モデル）とは、時系列データをモデル化する際に、直接見ることのできない「状態」とその状態から観測される「観測値」に分解してモデル化する手法です。

菅澤翔之助