Summary
より高い顧客満足に繋がる製品・サービスの提供を行うために、顧客の満足に影響を与える要因を統計学的に明らかにする方法をハンズオン形式で学びます。
近年では顧客が自社製品・サービスに対して、どの程度満足しているかをモニタリングするため、あるいはマーケティング上の課題を仮設検証するための顧客満足度調査が広く行われています。
本セミナーでは、顧客満足度調査のデータにおいてどのような要因が顧客満足のドライバーとなっているかを明らかにするための方法として、
線形回帰モデルを取り上げ、データの要約・回帰モデルの推定・推定結果の解釈方法・予測・モデル比較といった一連の分析フローの修得を目指します。
前半では、線形回帰モデルの仮定、推定方法、モデルの解釈、検定、予測などに関する理論的な導入を行います。
また、顧客満足度分析以外のマーケティング分析において、線形回帰モデルによる分析が役に立つ場面も紹介します。
後半では、仮想の飲食店における顧客満足度データの分析の演習を行います。
ここでは、分析フローに加えてモデルのデザイン方法についても言及します。
詳細
【プログラム】
線形回帰モデルの導入
- 仮定
- 最小二乗推定
- 検定
- 予測
顧客満足度データ分析
【キーワード】
- データドリブンマーケティング
- 顧客満足度
- マーケティングミックスモデル
- 売上向上
【対象者】
本セミナーでは、以下のいずれかに当てはまる方を対象としています。
- 学部中級レベルの統計学の知識がある方
- Pythonの利用経験がある方
- データドリブンマーケティングを学びたい方
- マーケティング業務に携わっている方、興味がある方
\受講プログラム/
約60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120分のセミナーとなっております。
顧客満足のドライバーを把握するための顧客満足度分析
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