PC実習+演習データ付き

売上要因をEXCELで徹底解明する講座

マーケティング

売上予測 ・ 顧客満足度 ・ 値引き ・ 競合の動向 ・ 季節変動 ・ 製品ライフサイクル

【本講座で分析していくこと】
 ・売上はどのような要因で構成されているか
 ・その要因は売上にどのくらいの影響を及ぼしているか
 ・今後の売上予測をした場合、どの程度の実績との差がありそうなのか

【講座で出てくる主なキーワード】
 
 相関分析/回帰分析/P値/t値/主成分分析/固有値/固有ベクトル
 多重共線性(マルチコ)、データの標準化(基準化)


講師紹介

講師紹介

講師イメージ

講師名 吉田 充(よしだ みつる)
所属 APMコンサルティング 代表取締役
略歴  明治学院大学法学部卒業後、大手印刷会社に入社。  営業・企画業務の実務を経て住友ビジネスコンサルティングにてコンサルタントとして活躍。 その後独立し、1999年に株式会社イードックを設立し、現在はAPMコンサルティングの代表取締役に就任。
経営戦略、営業活動において、Excelを活用した実践的な分析、計画策定に特に定評があり、印刷物の発注システムの開発や顧客データベースの活用を中心に企業コンサルタント、セミナー講師として活躍中。
コラム .文系でもわかる!マーケティグ・データ分析の基礎(共著)

セミナー概要

1.売上要因の整理こそ売上データ分析では重要

 1)単なる「生データ」「大量なデータ」の分析に終わっていないか
 2)データ分析することが目的になっていないか
 3)売上高分析の基本は「傾向分析」と「要因分析」
 4)データの相関関係と因果関係を区別する
 5)因果関係を整理するためには「要因分析」が必要
 6)統計的に正しい分析をしても、目的から外れることがある

2.Excelの分析ツールを活用した売上要因分析

 1)予測分析の目的と作業プロセスを理解する
 2)Excel分析ツールを活用した分析プロセス
 3)分析対象データを整理する
 4)データ全体を見て、バラツキをみる
 5)必要な場合は、データを標準化する
 6)「外れ値」を見つける
 7)基本は相関分析・回帰分析からの要因分析
 8)相関係数の読み方
 9)回帰分析の結果の数値の読み方
 10)誤差のとらえ方
 11)最適な回帰式を算出する 
 12)実務で使えるかをチェックする
 13)プロセスを事例で確認

3.複雑な説明変数の単純化が決め手!売上とマーケティング各施策の要因を分析する

 1)回帰分析だけでは要因分析を説明できない場合
 2)発生ベースで要因をタイアグラムで整理
 3)データを標準化して、説明変数を単純化
 4)説明変数間の係数で、要因関係を整理
 5)複雑な説明変数を主成分にして捉える
 6)最適な回帰式を算出する
 7)回帰式からの結果を精査する

4.事例研究 顧客満足度と売上高の関係を分析

5.事例研究 曜日と売上高の関係を分析

6.事例研究 値引きと売上高の関係を分析

7.製品ライフサイクルからみる変化要因

 1)成長期と衰退期の要因は同じか
 2)売上高を上げる主成分
 3)売上高を下げる主成分
 4)売上高の変化を数値で説明する

開催日時 本セミナーは終了しました。
同様のセミナーの開催が決定している講座もございます。
公開セミナー一覧をご確認ください。
会場 ヒートウェーブ パソコンルーム(東京都 新宿)  アクセスマップ
受講料 48,600円(税込)
セミナーNo. 0914101

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