データで読み解く顧客心理

《Rで学ぶ意思決定のためのマーケティング分析》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

●実際のマーケティングデータを題材に、R言語を使って顧客の心理や購買傾向を分析し、問題の原因を見極めて施策や意思決定に活かす方法を学びます。
●2日間でじっくりと学ぶことが出来ます。ご興味のある方の参加お待ちしております。

◆　はじめに

商品やサービスがあふれ、顧客のニーズが多様化・複雑化する現代のマーケティングでは、経験に加えてデータを活かす視点が求められています。

本講座では、実際のマーケティングデータを題材に、R言語を使って顧客の心理や購買傾向を分析し、問題の原因を見極めて施策や意思決定に活かす方法を学びます。

単なる分析手法の理解にとどまらず、「どのデータで」「何を知り」「どう活かすか」を考える実践的な思考を身につけることができる内容です。

Rの操作はコピー＆ペーストで実行できる形式のため、プログラミング未経験の方でも安心。データを活かして課題を整理し、問題解決へと導きたい方に最適です。

◆　受講後、習得できること

• マーケティングデータを分析するための基本的な考え方と手順
• 顧客心理や購買傾向を捉える分析手法の理解
• 問題の原因を特定し、施策や意思決定に活かすためのデータ活用ノウハウ
• 目的に応じた分析手法の選び方と結果の読み解き方
• R言語を用いたデータ分析の基本的操作
• データを活かした課題整理・問題解決の実践的プロセス

◆　受講対象者

• マーケティング業務に従事されている方、もしくは今後マーケティング業務に関わりたいと考えている方
• アンケートや売上などのデータを、マーケティングに有効活用したいと考えている方
• データサイエンスを活用したいが、どのデータで何の分析を行えばいいか分からず困っている方
• 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

◆　必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど

この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。

◆　講演中のキーワード

• データドリブンマーケティング
• 顧客心理分析
• 自社・競合ブランドのポジショニング分析
• 売れる商品の組み合わせを発見するアソシエーション分析
• 顧客ごとに最適化された”おすすめ商品”選出アルゴリズム
• 売上やアクセス数の未来予測

担当講師

和から株式会社　経営企画室　室長　兼　データサイエンティスト　岡埼　凌　氏

■略歴：
大阪大学基礎工学部修士課程修了。
和から株式会社経営企画室室長兼データサイエンティスト。
人工知能（AI）の画像認識モデル構築をはじめ、機械学習や統計分析の実務に携わった経験をもとに、現在はデータ分析や生成AI活用に関する社会人向け研修を企画・実施している。
製造・アパレル・美容・医療など多様な業界で、年間約30社の法人研修やデータ分析コンサルティングを担当。

■専門および得意な分野・研究：
統計学や機械学習をマーケティング業務で活かすための分析設計・実装方法を中心に講義を展開。Python/R/生成AI /Excel/BIツールなど複数の分析環境を使い分けながら、「業務で使える分析」をテーマに、初学者にも理解しやすい内容で指導を行う。

■本テーマ関連学協会でのご活動：
協会での委員活動は行っていないが、主な外部での登壇・講座実績は以下のとおり。
・澤田経営道場：統計/データ分析講座
・九州生産性本部：データ分析講座
・株式会社TAC：統計検定2級試験対策講座
・各種専門学校：データアナリスト養成講座

セミナープログラム（予定）

1. 顧客の潜在心理を浮き彫りにする因子分析
1） データドリブンマーケティングの考え方
2） R言語の基本的なデータ操作
3） 因子分析とは（因子得点、因子負荷量、適合度）
4） 因子分析の手順と結果の解釈
5） 【実践】アンケートデータから顧客の考え方やタイプの特徴を見つける

2. ブランドの立ち位置や競合との関係を”見える化”するコレスポンデンス分析
1） 次元圧縮によるデータの整理
2） コレスポンデンス分析とは（寄与率）
3） コレスポンデンス分析の手順と結果の解釈
4） 【実践】アンケート結果から、競合を含むブランドの関係性やポジショニングを可視化する

3. 購買データから隠れたパターンを発見するアソシエーション分析
1） パイプライン表記法によるRコーディング
2） アソシエーション・ルールとは（支持度、期待信頼度、信頼度、リフト値）
3） アソシエーション分析の手順と結果の解釈
4） 【実践】購買履歴から、よく一緒に買われる商品の組み合わせを発見する

4. 未来の売上や需要を予測するProphet
1） 時系列データ分析とは（トレンド、周期変動、不規則変動）
2） Meta(旧Fackbook)社開発の予測ツールProphet
3） 予測モデル作成の手順と結果の解釈
4） 【実践】売上データから、今後のトレンドや需要の動きを予測する

5. 一人ひとりに合った商品を提案する強調フィルタリング
1） レコメンドシステムの種類（ルールベース、アイテムベース、協調フィルタリング）
2） 協調フィルタリングとは
3） 協調フィルタリング実行手順と結果の解釈
4） 【実践】購買履歴から、その顧客に最適なおすすめ商品を提案する

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2026年2月6日(金)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
2026年2月13日(金)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

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については、こちらをご参照ください

受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 72,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 78,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき67,100円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

備考

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。

• 配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
  
• 準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
  （土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
• セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）

お申し込み方法

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