ビジネス課題解決に強いデータサイエンティストへ　「ビジネス理論解説：マーケティング入門」

概要

ビジネス課題解決に強いデータサイエンティスト・コンサルタントを目指す勉強会です。
学生・社会人どなたでも参加可能です。

DX・データサイエンス時代における経営戦略・マーケティング・組織論などをテーマに、今後も勉強会を開催予定ですのでコミュニティをフォロー頂けると嬉しいです。

【目次】
・はじめに：広報・マーケティング・セールスの役割の違い

・マーケティング初級入門
　ー市場調査
　ーセグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング
　ーマーケティングミックス
　　　ー製品・サービス（Product）
　　　ー価格（Price）
　　　ー流通チャネル（Place）
　　　ープロモーション（Promotion）
　ー市場投入とモニタリング

・古典的マーケティング理論と現代のデジタルマーケティング
　ー機械学習を用いるメリット
　ーよくある機械学習のマーケティング適用例
　　　ー商品の見せ方を変える：サムネイル・タイトルの個別最適化、ケンブリッジ・アナリティカ事件
　　　ー収益最大化：ダイナミックプライシングによる価格変動
　　　ーLTV最大化：離反防止・退会防止

・メタバースで変わる世界：セールスがすべてマーケティングになる日（仮説）
　ー通信速度の向上と社会変化
　ーメタバース≒人工生活圏
　ー遠い未来ではなく今現在の話
　ーセールスがすべてマーケティングになる日

※注：Webマーケティング関連の話はありません。マーケティングの根幹的話がメインです。

お願いしたいこと：参加申し込み時のアンケートにて、"興味関心・学びたい分野"をぜひ回答頂ければ幸いです。今後開催する勉強会テーマの参考にさせて頂きます。

また、ご学友・ご同僚・SNSなどで拡散頂けると励みとなります。

タイムスケジュール

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

高木 宏明

データ分析コンサルタント
フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 代表

慶應義塾大学大学院 経営管理研究科（ビジネススクール・MBA）修了
国立 高松高専専攻科 機械電気システム工学専攻 修了

うどんの国香川県出身、ビジネスよりのデータ分析者。
ビジネス理論から機械学習アルゴリズムまでわかりやすく解説することが得意です。

（大学講師歴）
慶應義塾大学大学院 経営管理研究科  「データサイエンス」非常勤講師 (2019年度1学期～2022年度1学期)
青山学院大学 社会情報学部  「データマイニング」「データマイニング演習」 非常勤講師 (2018,2020,2021年度)

参加対象

• データサイエンティストやエンジニアの方でビジネス面に強くなりたい方
• データ分析コンサルタント・DXコンサルタントを目指している方
• ビジネス力を高めたい方
• 勉強したい学生・社会人の方はどなたでも参加可能です

参加費

無料

前回参加者の感想（アンケートのご協力ありがとうございます）

• 丁寧に初歩からの説明で大変勉強になりました。
• 非常にわかりやすく、楽しんで聞かせていただいた マーケティング理論は一度学んだことはあるが、具体事例を交えながら説明いただくことで、改めて学ぶことで理解が深まった
• 勉強会の開催ありがとうございました。 マーケティングは２０年程前に本を読んだのみでそれ以降まったく勉強していませんでしたが、データサイエンティストに興味があり受講させていただきました。 マーケティングとデータ分析との関係の重要性を知ることが出来大変勉強になりました。
• 現代のデジタルマーケティングの部分で、リアルタイム性という部分。 （他の２点はわかっていたが、）シンプルに機械学習の今後の可能性を感じることができた。 ⇒会社でも何かを分析や検討する際の材料は、少し前のものであったり、 今すぐに検討したいと思っても、材料を集めるのに時間がかかり、対応策を練るのに遅れている感じがあるため
• 消費者が画一的な価値観をもっていた過去の古典的マーケから、情報が拡散しあふれている現代にライフスタイル、価値観に合わせたOne to Oneマーケへの変遷、それを実現できるテクノロジーの出現等、時代背景や消費者の価値観と共にマーケティングが形を変えてきた事が、丁寧な説明によりよく理解できました。 また、各説明に対して一般市場の事例も絡めた説明をして頂く事で、複層的な理解に結び付きました。
• 後半の仮説のお話が非常に興味深かったです。テックの伸長と、伴う、コンテンツの無限増殖の可能性。そしてその状態やコンテンツの消費者受容性の変化の可能性等、講義を拝聴しながら今後の未来について少し想像を膨らますことができました。
• 昨年よりSEからマーケ担当になりました。STP、４P、４Cなど関係性や自分で説明できるような解釈が必要だな。と痛感しました。
• データサイエンティストはマーケティングの面での応用も可能ということが学びとなりました。（本来はこちらがメインだと思いますがあまり意識していませんでした） 私はメーカーで働いており、どちらかというと製造面でのデータ分析しか視野がありませんでしたが、新技術や新商品のためにはマーケティング＆データ分析を活用して行ければと気付きの場となりました。
• データをいかにビジネスにつなげるかマーケティングの基本を押さえながら頭の整理が出来て大変良かったです。

注意事項

• リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
• キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください。
• 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
• 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。
• フレイAT勉強室（運営：フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社　https://frey-at.com/）