| 授業方針・テーマ |
本講義では，マーケティング上の意思決定や課題解決を行う際に必要となるマーケティングデータを分析するための手法の概念やその活用方法について学習する．そして，手計算やEXCEL，フリーの統計ソフトウェアRを用いて実際にデータを分析することにより，どのように各手法がSTP戦略やマーケティング・ミックスなどを立案するために活用されるのかについて体験する．本講義を通じてマーケティングデータを分析するための手法の概念や活用法について理解することを目指す． |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
マーケティングの課題解決に必要となるデータ分析手法について理解できるように演習の時間を設定する．これらを通じてマーケティングデータを分析するための方法を体験し，学生が主体的にデータ分析を行うための能力を身に付けることを目指す．そして，マーケティング活動で生ずる課題を自ら解決できる能力を養うことを目標とする．また，マーケティングの実務では，数学的に客観性をもってデータを論証する能力も必要となるので，数学的な論証能力を身につけることもあわせて目標とする． |
授業計画・内容
授業方法 |
第1回 ガイダンス：マーケティング・サイエンスとは
第2回 市場反応分析
第3回 市場反応分析（回帰モデル）
第4回 市場反応分析（回帰モデル）の実習1
第5回 市場反応分析（回帰モデル）の実習2
第6回 市場セグメンテーションとは
第7回 市場セグメンテーション（クラスター分析）
第8回 市場セグメンテーション（クラスター分析）の実習1
第9回 市場セグメンテーション（クラスター分析）の実習2
第10回 市場の発見と知覚マップとは
第11回 市場の発見と知覚マップ（因子分析）
第12回 市場の発見と知覚マップ（因子分析）の実習1
第13回 市場の発見と知覚マップ（因子分析）の実習2
第14回 マーケティングミックス(4P)：ABC分析、デシル分析、トライアル・リピート分析
第15回 まとめ
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| 授業外学習 |
講義で扱ったデータ分析手法についての内容を復習するための課題として手計算，Excelやフリーの統計ソフトウェアR（RをGUIで操作するRコマンダーを利用予定）などを使った実習課題を設定する予定である． |
| テキスト・参考書等 |
Kibakoを通じてテキストや参考書の内容をまとめた資料を配布する．
（テキスト・参考書は購入しなくても受講可能です）
【テキスト】
島崎哲彦(編著)・日本マーケティング・リサーチ協会 (監修)・中山厚穂・大竹延幸・鈴木芳雄(著)「マーケティング・リサーチに従事する人のためのデータ分析・解析法」学文社，2020．
【参考文献】
[1] 照井伸彦・佐藤忠彦「現代マーケティング・リサーチ-市場を読み解くデータ分析」有斐閣，2013．
[2] 朝野熙彦「入門多変量解析の実際」, 講談社サイエンティフィク.2000.
[3] 古川一郎・守口剛・阿部誠「マーケティング･サイエンス入門」有斐閣アルマ，2011． |
| 成績評価方法 |
期末レポートと授業中に行う小課題や授業外学習としての実習課題の内容によって成績を評価する． |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
毎週，火曜曜日12:00～13:00をオフィスアワーに設定するので，質問等があれば事前にメールでアポイントメントをとるようにして下さい．これ以外の時間帯に担当教員に会いたい場合も同様に事前にメールでアポイントメントをとって下さい．またメールによる質問も随時受け付けます．
連絡先：atsuho@tmu.ac.jp |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
【前提知識】
履修にあたってはデータ解析や統計学Ⅰ・Ⅱの内容の知識は必要となりますが履修していなくても履修可能です．
今後、変更がある場合は kibacoを通じてお知らせします． |
| 備考 |
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シラバス照会