キャンペーン終了まで

割引情報をチェック!

すべての動画をフルで見よう!

初回登録なら7日間無料! いつでも解約OK

いますぐ無料体験へ

デジタルマーケティング基礎 小売業の事例で学ぶデータ活用編

  • 0h 34m (6sections)
  • マーケティング
  • 実践知

このコースについて

これまでデジタルマーケティングに携わったことがない方でも、基礎から学ぶことができるシリーズです。この動画では、データ分析の基本的知識と、実務におけるデータ活用の考え方について解説していきます。小売業の事例を見ながら、データの見方や解釈について基礎から学んでいきましょう。

<アウトライン>
1.データ分析とは
2.データの見方・考え方
3.データの可視化(データビジュアライゼーション)
4.データ解釈の注意点
5.データ探索の実例
6.まとめ

講師プロフィール

河口 友紀 株式会社My Market 代表取締役

1994年ジャスコ株式会社(現:イオンリテール株式会社)に入社。同社では、食品売場担当から食品販売課長、GMS店舗店長等の営業と、本社での事業戦略スタッフ等の経験を経て、同社のデジタルマーケティングのマネージャーとして、オムニチャネル施策やデジタルビジネスの企画運用を推進した。2017年に同社退職後、株式会社My Marketを設立。小売業での実務経験を活かした生活者向けマーケティングやデータ分析実務支援を中心に活動中。
2012年 グロービス経営大学院卒業
(肩書きは2023年6月撮影当時のもの)

コース内容

  • データ分析とは
  • データの見方・考え方
  • データの可視化(データビジュアライゼーション)
  • データ解釈の注意点
  • データ探索の実例
  • まとめ

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

84人の振り返り

  • isanem_01

    販売・サービス・事務

    データを見る機会は増えたが、データの収集・見方・活用方法など詳しく学ぶことができた。企画書を作成する際に現状分析→課題の特定→方向性を考えることはあるが、データ分析においても同じことが言えるのだと学んだ。

    ・データ分析の目的は、何かの意思決定ができるレベルまで解釈を深めていく活動。
    ・目的を明確にすること。数値解釈の仕方がバラバラだと課題が特定できない。
    ・相関と因果関係の違いに注意する。(背後にある因果要素を単純に解釈してはダメ。)
    ・棒グラフを作るときは必ず0から始まるようにする。

    2023-10-26
  • t-takechi

    営業

    マーケティングは難しいですね。
    最後の報告書作成ポイントだけ理解しました。
    3つの分析方法で見る、確認することが勉強になりました。

    2023-11-06
  • saguchi1134094

    営業

    データ分析に必要な外れ値やグラフ化、また基準値の設定など理解出来ました。

    2023-10-29
  • chiisai-kiba

    人事・労務・法務

    データ分析手法及びデータ表示手法について基本的な内容が網羅されており、とてもわかりやすいコースでした。分類上は「実践知」とありますが、入社2年目(入社早々は難しいかも)程度の方々でも十分に内容を理解できると思われます。

    実践として私たちの業務に適用するためには、一工夫が必要です。
    日常業務(私は営業ではないの)で、果たしてどういったデータをどのくらい入手もしくは調査しているでしょうか? なんとなく多そうだとか、何人かにインタビューしただけで傾向をつかんだ気になっていたかもしれません。 しっかり振り返って、見やすく、誤解が発生しない客観的なデータにする。また、それは一過性ではなく、これから継続して積み上げ、場合によっては弛まぬ改善が必要かもしれません。
    例えばバックオフィスなら、当社の場合、経理伝票の入力方法が10月から変わりました。これに伴い、例えば伝票処理時間(経理部門以外の人がインプットで滞在する時間。それも入力各画面事)の統計をとり、想定時間よりかかっていないかどうか(絶対評価)、人によって処理の時間に大きな差が発生していないか(不慣れな人に対するマニュアルの適切性)、経理チェックでミスが発生していないか(操作性他)といった数値を把握する等、定量化できるものは業務に活用できるのではないでしょうか?
    活用することで、その業務効率を客観的に測定し、更なる改善を図ってゆきたいと思います。

    2023-10-23
  • niro

    販売・サービス・事務

    売上不振要因を考えた後にそれを可視化する時にどのグラフがいいのか参考になった

    2023-10-27
  • sphsph

    メーカー技術・研究・開発

    データがあふれる中、どう収集、分析、評価するか?
    非常に重要な業務です。
    それぞれの特殊性も勘案しながら、スピード感を持って対応したいと思います。

    2023-10-22
  • rm_bass89

    営業

    あらかじめ、データ分析の因数分解のパターンを整理、標準化しておくことが、組織力向上に寄与すると思いました。

    2023-10-31
  • koji_wada

    マーケティング

    DX推進の第一歩は、データに疑問や仮説を持って向き合うこと。

    2023-10-23
  • hiromi1989

    マーケティング

    データ分析は苦手でしたが、一つ一つあるべき姿を整理して、実際の値から課題を算出、現状を認識して、原因(仮説)を立て、対策を検討していくことが必要だと学びました。

    2023-12-22
  • i-toshi

    メーカー技術・研究・開発

    金属素材産業に勤務しているため、e business の展開十分できていない。お客様からのクレーム実績はある程度電子化されているため、まずそのあたりから分析に着手すべきかと考える。

    2023-12-03
  • tramp

    マーケティング

    人間味のある解釈がとても面白いと思った。
    AIがデータを解釈する場合、それは売上を上げる観点しか持ち合わせていない。
    我々の生活を本当に健康的で良いものにするためには、人間の感情や共感性、未来への期待や希望を含めた解釈をする必要があると感じた。

    2024-03-17
  • seleson

    IT・WEB・エンジニア

    データは見てはいますが、自ら仮説をたててデータ取得、分析を行う事は、なかなかハードルが高く感じられます。

    2024-05-18
  • mike42

    マーケティング

    データの意味を、お客さまに思いを馳せながら考える。これは、AI時代に人間が担うべき仕事の一つの真実だと感じました。

    2024-02-24
  • yudedako

    営業

    具体的なデータ分析の手法の基礎がよく理解できた。そもそもの予算の立て方(ロジック)と、結果分析のロジックは異なっていても問題ないのかが気になった。

    2024-07-16
  • kousui

    マーケティング

    データの解釈が最も大切だが、それを正確に実施するためのデータの収集やビジュアライズ方法など勉強になった。

    2024-02-26
  • yonesaki

    メーカー技術・研究・開発

    データを分析するために色々なデータを予めもっておくことが必要。マーケティングに限らず、科学的な要素が多い当社の製造部門においてはもっと数値化することが必要と思った。

    2023-12-12
  • borzoi

    マーケティング

    データを細分化して見ることで、原因を正しく把握することが重要だと感じた。
    また、数字のみを追うのではなく、その裏にある顧客の意図や背景を常に意識することが大切だと思った。

    2024-06-08
  • 172-0207616

    マーケティング

    すごくためになりました。さっそく、手法をいかした分析を行ってみます

    2023-12-15
  • 3rac1e

    販売・サービス・事務

    平均値、中央値、最頻値、標準偏差は今からでも活用したいと感じた。

    2024-05-08
  • yasu_ichi

    メーカー技術・研究・開発

    データ分析をすることで、何が分かるのかを考察して検証する事が重要であると分かりました。

    2024-07-13
  • haai

    資材・購買・物流

    たまにデータ分析をしたりするが、やっぱりなんの目的で行うのかが大事だなとする度に感じる。そういう事実があるというのがわかったりするが、それを改善にそのように活かしていくのかは解釈する力や関連性を見つける能力だったりするので、幅広く学びたいなと思う。

    2024-06-25
  • kenjiazuma

    マーケティング

    データを取って満足しているケースは往々にしてあったように思います。活用の仕方を体系的に学べたので参考になりました。

    2024-02-28
  • takasanta

    営業

    データの運用とともにお客様に想いを馳せる事を忘れないようにします

    2024-06-05
  • 715kabukabu

    営業

    データは取得するだけでなく、どう分析してどう活かすのか?を考える。
    結論や対策ありきの考え方をやめて、柔軟に対応できるように素直に予算とのギャップの原因を追及し、予算達成を実現したい。

    2024-04-18
  • spino

    その他

    データの解釈が立場により変わるところは興味深かったです。またグラフの作り込み次第で解釈が異なる危険性も面白いところです。
    データから得られる客先ニーズをそのまま利用するのではなく、さらにその先の、健康的な生活への提案というのもとても興味深かったです。参考になりました。

    2024-07-08
  • atsushi_th

    その他

    複数回視聴して理解を深める必要がある。

    2023-11-15
  • hideyuki-t

    販売・サービス・事務

    データは見方と使方が大事

    2024-01-19
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2024-02-14
  • knc95

    マーケティング

    得られたデータから因数分解をしてどこに原因があるか、そしてそれはなぜか考えられると良い

    2024-01-20
  • y_okmt

    営業

    最後は解釈や考えること、仮説を人が立てることが大切というのがとても納得できた。提案するときは見え方や、解釈のされ方にも意識した資料作りを意識したい

    2024-05-19
  • shin_ozaki

    営業

    客観的な数字を見て、仮説を立てる

    2024-07-16
  • yoshio1982

    営業

    データ分析、予想以上に因数分解すること、データから提案を考えることが求められるのか

    2024-07-10
  • tamuraya

    マーケティング

    データ活用は小売業以外のBtoBビジネスでも同様に活用できると思います。どんな事例があるでしょうか?

    2023-12-23
  • koueno

    マーケティング

    データは「結果」ではあるものの、なぜそういった結果となったのか、
    考えていかなければ、間違った方向に進む可能性があることが理解できました。

    2024-01-11
  • kawaguchimas229

    IT・WEB・エンジニア

    分析にはいろんな方法がある

    2024-01-21
  • jkum

    マーケティング

    グラフの種類や外れ値の解説が参考になりました。

    2024-04-05
  • ms-sa

    マーケティング

    データを活用して事業活動のパフォーマンスを評価検証して次のアクションに繋がることがマーケティングの基本ではあるが、解釈や判断においては事業理念や顧客への提供価値視点で選択肢を選び、作っていくことが大切だと感じた。データの活用については杓子定規に機械的な活動にせず、顧客視点を活用していくことで人間がこれからも関与する価値が生まれると感じた。

    2023-12-20
  • kajikoutarou

    販売・サービス・事務

    データ分析の重要性をしっかり理解する

    2024-07-19
  • hr-sakai

    その他

    データ収集は大切だが収集したデータをクリーニングして生きたデータにして分析する。活用していきます。

    2024-04-11
  • gachagacha

    マーケティング

    小売業では購買データを活用し、売り上げの要因・因数分解を行うことが重要。
    落ちている要因は客数なのか客単価たのか、どのカテゴリーが原因でなぜ客単価が落ちたのか。などデータから読み取り改善を考え対策をうつ

    2024-07-04
  • yuta88888

    マーケティング

    データの取得はあらゆる角度から行えるようになったと感じます。
    その一方で、解釈は多様な切り口で、聞き手に納得感ある形へ提示できるかが、データ分析者の腕の見せ所だと思いました。
    日頃からの課題意識を持ち、仕事の自分ゴト化を行い、独自の解釈が生み出せる土壌を育てていきます。

    2024-01-02
  • ih091705

    金融・不動産 関連職

    マーケティングは難しいですね。
    最後の報告書作成ポイントだけ理解しました。
    3つの分析方法で見る、確認することが勉強になりました。

    2023-12-22
  • ke1101

    その他

    内容に合わせたビジュアルで、より課題の深掘りができるようにしていきたい

    2024-04-17
  • syusa-hitohana

    その他

    大変勉強になりました。

    2024-05-24
  • naokiizaka

    その他

    あるべき姿を描いて、データを活用したいと考えます。

    2024-05-17
  • arisa-kozu

    営業

    お客様の行動パターンや背景が推察できる購買データが出たとしても、その商品をより買ってもらうことが正しいというわけではないと学んだ。現時点でそれを買うしかない、であったり、そこにあるから買っているだけで、より最適な商品の紹介やレイアウト変更で顧客満足度をさらに上げることができると気づいた。

    2024-03-17
  • marina_u

    マーケティング

    マーケティングにおいて、絶対に欠かすことのできないデータ。
    活用方法や可視化方法が良くわかった。
    積極的にデータ活用していきたい。

    2024-02-01
  • sonear

    営業

    目的別のグラフ分析活用方法を理解できた

    2024-03-04
  • syusa-hitohana

    その他

    実例に基づく説明が多かったので、わかりやすかった。業務に活かしていきたいと思う。

    2024-02-12
  • okuribito

    営業

    日常の業務において、デジタル施策を実施、データを分析することが多くなり、その施策がきちんとあるべき姿通りの結果となっているのか考えるいい機会となった。データ分析にあたって、絶対でみる、相対で見る、傾向でみることデータの可視化など視覚的に解釈することが基本的なことを今一度振り返ることができた。

    2024-03-19
  • emi_go

    コンサルタント

    店舗へのコンサルティングにおいてデータ分析をする際に、活用できる

    2024-01-04
  • naoto_yamakami

    資材・購買・物流

    <<データとは>>
    データ=情報の集まりのこと

    データ分析=何らかの意思決定ができるレベルまで解釈を深めていく活動
    ①トレンドやパターンの発見
    ②課題発見と対策の検討
     (課題とは、①あるべき姿(目標)と②現状の③差
      ⇒ ④原因、⑤対策)

    ※良い分析のためのポイント
    ・目的を明確にする
    ・適切なデータを使う

    <<数字を見る3つの視点>>
    ①絶対でみる(その数値そのもの。データの全体的なサイズや範囲を理解する)
    ②相対でみる(何かと比較する。市場データ、前年比較、多店舗比較)
    ③傾向でみる(トレンドでみる。過去数か月の傾向)

    <<データ解釈の注意点>>
    ・データの品質を確認すること
    ・思い込みの解釈になっていないこと
    ・相関と因果関係の違いに注意すること
    ・グラフの軸や作り方が適正であること
     (棒グラフは0から始めること)


    2024-05-22
  • ab0110

    専門職

    分析することは分かっているがうまく判断できるかは経験も必要だと思った。

    2024-02-29
  • t_taku20

    営業

    データ分析を因数分解し、何に原因があるかを突き止める、基本であるができていなかった。

    2023-11-12
  • fumiechaan

    営業

    データは単体では意味をなさず、分析を行うことで活用できるアイテムになるこを改めて理解した。
    売上の振り返り・課題分析・今後の施策を検討する際には、データ取得~データ分析~分析結果を基にした仮説建てを行い、実行しようと思う。

    2024-06-23
  • wataru2004

    マーケティング

    たくさんデータが取得できるようになっても、人間が考えることをやめては真の顧客満足は得られないというのはその通りだと感じた。

    2024-03-05
  • yoshizap

    メーカー技術・研究・開発

    データの分析に苦手意識を持っているが,因数分解は面白そうに思った。私の部門には様々な背景を持った社員がいるが,挙がってくる質問や発生した逸脱を丁寧に分析することで,ぴったりと合った対策ができると感じました。

    2023-11-23
  • miyuki_enomoto

    クリエイティブ

    普段の業務でもデータ取りそれを元に次の動きを決めていくことがよくありますが、数字だけではなぜそういう結果になったのかは見えず、季節など色んな条件を元に想像力を駆使して要因を探っています。データは重要ですが、結局その解釈は人に委ねられるところが大きいということを改めて感じました。

    2024-04-24
  • yyano2

    IT・WEB・エンジニア

    データの切り口について非常に勉強になった。別な視点で切り込めるよう、普段利用しているデータも改めて考えてみたい。

    2024-03-17
  • fbj04190

    営業

    データ収集と分析を行う事で、取引顧客の傾向が分かり、新たな提案すべき内容が見えやすくなると思います。

    2024-03-18
  • ymoh

    マーケティング

    データ分析の考え方を実例を持って勉強でき、大変有益でした

    2024-01-16
  • egon

    マーケティング

    データをAIなどのツールに任せる領域と自分で確認して今後のアクションに活かすことが大事だとおもいました。

    2024-05-27
  • kouchi1976

    IT・WEB・エンジニア

    小売業の事例であったが、各業界で活用できるような内容であった。データ活用~データ分析の基礎が学べるとても良い動画でした。
    データビジュアライゼーションなどは改めて全体を説明頂け、今後の業務に活かせそうでした。前年比、予算比、他社(他者)比など、目的をセットしてから分析しないと、見る人によってとらえ方が変わってしまうというのは、これまで意識してこなかったので、分析前にまずはここから行う事を意識しようと思いました。

    2024-06-09
  • coji1980

    マーケティング

    AIと人の棲み分けの一部が理解できた。

    ある数字を分析するのはAIの方が圧倒的に早くベターな解を出せる。
    では人の役割は何か。その分析に対して企業理念と照らし合わせてもっと顧客をハッピーにできる提案を新たに提案していくこと。

    非常に勉強になった。

    2023-12-31
  • taro0705

    販売・サービス・事務

    ・お客様がより良い暮らしや生活ができるためにはどうしたらいいのか!?
    の追求をやめてはいけない。
    ・今売れているからこれを伸ばそう&ダメだからやめようと単純な思考ではダメ

    2024-01-12
  • mmmmiii

    マーケティング

    データ分析についてここまで詳細に分析したことがなかったので勉強になりました。

    2023-11-10
  • yuk_o

    人事・労務・法務

    集計できるまで大変だと思うけど、できたら自動化して便利にはなるけど、自動化できない部分もあるから、含めてマーケティング難しいと思います。

    2024-01-27
  • yamasansansan

    メーカー技術・研究・開発

    自身だけでなく様々なメンバ同士でデータを基に議論を進めるために、目的に応じたグラフ表示方法を選定することが重要であると感じた。単なる数字の列挙だけでは分析の目的を見誤る可能性があることを理解した。

    2024-01-10
  • toshi-iwai

    経理・財務

    データの見せ方ととらえ方は参考になりました。

    2024-06-18
  • yu_wisteria

    マーケティング

    自社店舗のデータ分析は客数、客単価によるものが中心であったが、複数の分析軸を持つことが課題解決のヒントになる点が理解できたので、実務に応用したい。また、外れ値の扱いや中央値、偏差の併用など、基本的な指針はチーム内で共有したい。

    2024-03-03
  • cs1960

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2024-06-10
  • ta-minami

    営業

    集計したデーターをどうゆう切り口で分析し、仮説を立てていくかの必要性を感じました。

    2024-05-14
  • arai_yoshiaki

    IT・WEB・エンジニア

    データ活用は目的があり、トレンド把握が重要である。分析におてい異常数値による誤った判断を行わないよう注意する必要がある。

    2024-06-06
  • 003027

    その他

    データの解釈をしやすくするためグラフの活用は効果的(可視化することで理解が促進する)
    加えて、なぜそうなっているのかを考えながら探索することがとても大切。

    2024-06-28
  • 23fumi23

    営業

    データ活用について学ぶことが出来ました。どう正確なデータを作るか、そこからどんな分析が出来るか意識したいと思います。

    2024-07-05
  • s_tsuchi

    クリエイティブ

    データ分析を行う際にいきなり取り掛かるのではなく、初めに構成要素を分解したり、必要な数値を算出してから分析を進めていくことが必要だと感じました。

    2024-01-13
  • user_0001

    マーケティング

    最後の、お客様の嗜好と会社理念を掛け合わせた営業戦略の話は、人間だからこそ達成できるワビサビだな、と感じました。
    お客様に寄りそった仕事をしていきます。

    2024-04-10
  • 1880nmb

    その他

    目的を持ったデータ分析をする必要があり、ぶれないようにしたい。

    2024-06-05
  • yagumasa

    経営・経営企画

    ビジュアル化の必要性など共感する部分もあったが、最後の顧客の嗜好にかかわらず顧客のことを考えて商品を提案する、という部分は理解できない。間違っていると思う。

    2024-06-22
  • k_6611

    IT・WEB・エンジニア

    小売業など業種による部分はあるかもしれないが、単純なデータの相関と因果関係を確認する。また相関だけではなく、データを解釈することが大切。

    2024-01-16
  • 960004

    クリエイティブ

    データの分析→報告書の作成をもっと簡単にやりたい

    2024-04-23
  • fujitar_06

    IT・WEB・エンジニア

    データ活用について事例を基に学ぶことができました。

    2023-12-07
  • shokokkk

    営業

    データ収集・分析方法について理解はできたが、実際のデータ適用や分析手法についてはさらに深堀して多角的に検討を進めることが要。

    2024-05-31
  • hide-ama

    メーカー技術・研究・開発

    データを色々な切り口で分析することを、数学用語の「因数分解」を使っているところだけ、引っかかってしましました。

    2024-01-30

関連動画コース

新着動画コース

10分以内の動画コース

再生回数の多い動画コース

コメントの多い動画コース

オンライン学習サービス部門 20代〜30代ビジネスパーソン334名を対象とした調査の結果 4部門で高評価達成!

7日間の無料体験を試してみよう

無料会員登録

期間内に自動更新を停止いただければ、料金は一切かかりません。