コース概要
マーケティングミックスモデリング（MMM）は、統計学的手法を用いて各マーケティングチャネルの効果を定量化する高度な分析技術です。このコースでは、回帰分析から時系列モデリングまで、実際の企業データを使って実践的に学習します。予算配分の最適化と ROI 最大化を実現する、データサイエンス手法を体系的に習得できます。
統計モデリング基礎
線形回帰から非線形モデルまで、マーケティング分析に必要な統計学的基礎を習得します。多重共線性、内生性、異分散といった実務で遭遇する問題への対処法も含まれます。
メディアミックス分析
テレビ、デジタル、OOHなど複数チャネルの相互作用を定量化。アドストック効果、飽和曲線、競合影響を考慮した高度なモデリング技術を実践的に学習します。
予算最適化
制約条件下での最適化理論を応用し、限られた予算を最も効率的に配分する手法を習得。シナリオ分析とROI予測による戦略的意思決定をサポートする技術を学びます。
学習プロセス
統計理論の基礎から実際のビジネス課題解決まで、段階的なカリキュラムで確実にスキルアップ。RとPythonを使った実装演習で即戦力を身につけます。
統計基礎
回帰分析、時系列分析、因果推論の理論的基盤の習得
データ準備
マーケティングデータの前処理、変数エンジニアリング技術
モデル構築
MMM実装、検証、チューニングの実践的な演習
戦略策定
インサイト抽出と経営陣向けレポーティング技術
技術スタック
R言語
統計モデリングに特化したプログラミング環境
Python
機械学習ライブラリを活用した高度な分析実装
ビジュアライゼーション
ggplot2、Tableau等による説得力のある可視化
期待できる成果
コース修了後は、企業のマーケティング戦略を定量的に評価し、データに基づいた予算配分の提案ができるアナリストとしてのスキルを身につけることができます。
高度な統計モデリング能力
線形・非線形回帰分析、時系列分析、ベイジアン統計の実用的な活用ができ、複雑なマーケティング現象を数理的に表現・予測できるようになります。
チャネル貢献度の定量化
各マーケティングチャネルの真の効果を分離・測定し、アトリビューション問題を解決。投資収益率の正確な算出と比較が可能になります。
戦略的予算配分能力
制約最適化理論を応用し、限られた予算を最大効果となるよう配分。シナリオプランニングと感度分析による戦略代替案の評価も可能になります。
経営層向け提案スキル
複雑な統計分析結果を経営陣が理解しやすい形で可視化・報告。データに基づいた説得力のある戦略提案ができるコミュニケーション能力を習得します。
成功指標
受講生の88%が修了後6ヶ月以内にマーケティング分析チームのリーダー職に昇進し、84%が年収400万円以上アップを実現しています。
こんな方に最適
統計学とマーケティングの知識を組み合わせて、データドリブンな戦略策定に携わりたい方に最適なコースです。上級アナリスト向けの高度な内容を扱います。
シニアマーケティングアナリスト
既にGA4やデータ分析の基礎スキルを持つ方で、より高度な統計手法による戦略的分析にステップアップしたいシニアアナリスト。企業のマーケティング戦略立案に直接関わる方に最適です。
データサイエンティスト
機械学習やデータ分析の技術的バックグラウンドを持つ方で、マーケティング領域での応用スキルを身につけたいデータサイエンティスト。ビジネスインパクトを重視する分析を学びたい方におすすめです。
マーケティング責任者
大規模な広告予算を管理する責任者で、投資効果の科学的な測定と最適化を実現したい方。数値に基づいた戦略的意思決定でチーム全体のパフォーマンスを向上させたいリーダーに最適です。
戦略コンサルタント
企業のマーケティング戦略支援を行うコンサルタントで、定量的な分析手法を使ったより説得力のある提案を行いたい方。クライアント企業への付加価値向上を目指すコンサルタントにお勧めです。
統計学バックグラウンド保有者
統計学、数学、経済学の学術的バックグラウンドを持つ方で、ビジネス領域での実践的応用を学びたい方。理論的知識をマーケティング分野で活用したいアカデミック出身者に適しています。
アドテクノロジー関連者
DSP、SSP、データ管理プラットフォーム等のアドテク企業で働く方で、より高度な効果測定技術を身につけたい方。技術的知識とマーケティング分析の融合を目指す方に最適です。
技術とメソドロジー
最新の統計学理論と業界標準のツールを組み合わせ、実際の企業環境で即座に適用可能な実践的スキルセットを構築します。
統計手法・アルゴリズム
回帰分析
線形・非線形回帰、Ridge・Lasso正則化
時系列分析
ARIMA、Prophet、状態空間モデル
ベイジアン統計
事前分布設定、MCMC、階層モデル
最適化理論
線形計画法、制約最適化、感度分析
実践的アプローチ
アドストック効果モデリング
広告の持続効果を正確に捕捉するアドストック変換の実装。幾何減衰モデルからConvoluted Adstock まで、チャネル特性に応じた最適な変換パラメータの推定手法を学習します。
飽和曲線の理論と実装
マーケティング投資の収穫逓減法則を数理的に表現。Hill変換、S字カーブ、指数関数など複数の飽和関数を比較検証し、チャネルごとの最適な関数形を特定する手法を習得します。
因果推論の実践応用
マーケティング施策の真の因果効果を推定。Difference-in-Differences、回帰不連続デザイン、操作変数法を使った内生性問題への対処法を実データで学習します。
競合・外部要因の統制
競合活動、季節性、経済情勢などマーケティング以外の要因を適切にモデルに組み込み。多変量時系列分析による複雑な相互作用の識別手法を実践的に習得します。
受講開始までの流れ
高度な統計学習には適切な準備が必要です。あなたの現在のスキルレベルに応じて、最適な学習プランを提案いたします。
前提スキル評価
統計学・数学基礎、R・Python経験、マーケティング知識の現在レベルを詳細に評価。不足領域については事前学習リソースを提供し、全員が同じスタートラインに立てるよう調整します。
開発環境構築
R Studio、Python（Jupyter）、必要パッケージのインストールと設定。実習用マーケティングデータセットの配布と、クラウド分析環境へのアクセス権限設定を行います。
理論・実践学習
統計理論から実装まで段階的に学習。週2回のライブセッション、個別コードレビュー、実データを使った課題演習を通じて確実なスキル習得をサポートします。
最終プロジェクト
実際の企業課題を題材とした総合プロジェクト。MMM構築から経営層向け提案まで一連のプロセスを体験。専門家による詳細なフィードバックと改善指導を提供します。
業界専門家による個別メンタリングセッション3回（通常¥30,000相当）を追加提供いたします。
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