マーケティングを成功させるためには、利用可能なツールの中から最も適切なものを選び出し、データに基づく意思決定と、競争優位を獲得するためのインテリジェンス(ビジネス上の示唆)が必要になります。
このコースでは、データドリブンなマーケティングへのアプローチについて、その原理と戦略、実社会での応用について学びます。
また、実践的なツールと技術を用いて、顧客やその購買意思決定に関するインサイトを得ていきます。
さらに、マーケティングや製品に関する意思決定の指針として、顧客生涯価値(LTV)の活用方法を学び、イノベーティブなマーケティング・アナリティクス(マーケティング分析)を実現するための四つのステップについても学習します。
このコースを終える頃には、マーケティングのフレームワーク、応用例、戦略を活用して、ROIを最適化しながら、顧客ライフサイクルを通じた効果的なマーケティング戦略を策定できるようになるでしょう。
コース修了後に獲得が期待されるスキル:
・アナリティクス(分析)に基づくマーケティング上の意思決定
・マーケティングのROIを最適化するための分析ツール、モデル、フレームワークの活用
・分析と実験の活用による競争優位性の獲得
・顧客獲得・顧客開発・顧客維持のためのマーケティング戦略立案
・組織における革新的なマーケティング・アナリティクス施策の創出
このプログラムは、積極的なデータ活用とデータドリブンな意思決定を行いたいすべての層に対応しています。
・ROIを最大・最適化を図るための戦略や方法が知りたいマネージャー
・セグメンテーションから各顧客への商品PR方法まで、データドリブンに行いたい担当者
・データに基づく企画開発・改善サイクルを定着させ、収益性を高めたいマネージャー
・自社商品およびサービスの魅力を、顧客データを元に細分化・ランキング化して、改善や次の商品企画のインサイトを得たい担当者
・営業戦略の決定や効果検証を、よりデータドリブンな方法で行いたいマネージャー
・顧客データの分析結果をもとに、各顧客に最適な商品を選定したい担当者
マーケティング・アナリティクスとは何か,そのユースケースや導入の手順について学びます。また、顧客獲得から顧客開発、顧客維持に至るまで、顧客ライフサイクルの全体を通して、ある顧客が企業にとってどれほどの価値があるのか「顧客生涯価値(LTV)」を使って判定していきます。
マーケティング・アナリティクスの中で最も発展しており、現代のビジネスインテリジェンスの基礎にもなっている分野、予測モデリングについて、2種類の基本的な回帰モデルの実行方法と、マーケティングインサイトを得るために予測モデルを構築する方法について学びます。
因子分析について深堀りしていきます。これは、マーケティングリサーチ、顧客セグメンテーション、ターゲティングに活用できる汎用的なツールです。Charles SchwabとBooking.comの二つのケーススタディを並行して考えることで、顧客セグメンテーションマップの作成、コア顧客に関するインサイト獲得、マーケティング戦略の土台作りに因子分析を活用する方法を学びます。
ビッグデータを活用して、マーケティング・アナリティクスをターゲティングとパーソナライゼーションに応用していきます。モバイル端末からのリアルタイムの位置情報をターゲティングに取り入れ、ターゲティングとレコメンデーションシステムを構築していきます。
プライシングの方法や理想的な価格の探し方について説明します。テック系スタートアップ企業で収集されたデータを用いて、プライシングのための調査方法についてベストプラクティスを紹介します。この手法は、特に商品開発に有効です。
マーケティング結果測定のための重要なツールであるA/Bテスト、すなわち実験について学びます。デジタル広告のケーススタディを通して、A/Bテストの設計から実装、評価まで、段階を追って説明していきます。このケーススタディでは、実験を行う際に考慮すべき課題を掘り下げ、自分でA/Bテストを設計できるように準備を進めます。
デジタル広告について、支払方法の種類、プログラマティック広告、オークション、品質スコアなど、重要な概念を説明します。また、実際のデジタル広告キャンペーンの事例を用いて、顧客セグメントごとにどの広告が効果的かを検証していきます。それによってマーケティングコミュニケーションの体験を個人単位でカスタマイズするに当たり、直面するであろう課題について学びます。
マーケティング・アナリティクス施策を成功させるための秘訣を学びます。データセキュリティやプライバシーに関するベストプラクティスをお伝えするとともに、マーケティング・アナリティクスの限界として、プロジェクトを管理する上での落とし穴や、それを回避するための戦略についてお伝えします。