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マーケティングデータ分析の第一歩:ChatGPTで数値を結論に変える実務ルーチン

マーケティング実務者が抱える「データはあるが結論が出せない」という問題を、問題定義→分析→解釈→1ページレポートへとつながる実務ルーチンとChatGPTの活用によって解決できるよう支援します。

6名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

Excel PowerQuery
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EDA
EDA
Data literacy
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ChatGPT
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Excel PowerQuery
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EDA
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Data literacy
Data literacy
ChatGPT
ChatGPT

受講後に得られること

  • ChatGPTを活用して、データに基づいたマーケティング課題を定義することができる。

  • Listly AIでウェブデータを収集できる。

  • エクセルパワークエリでデータの前処理ができる。

  • ChatGPTで探索的データ解析を行うことができる。

  • ChatGPTでテキストデータ分析を行うことができる。

  • ChatGPTで統計的仮説検定とA/Bテストの分析を行うことができる。

  • 実務ですぐに提出可能な「1ページ・マーケティング分析報告書」を作成できる。

マーケティングデータ分析の第一歩:ChatGPTで数字を結論に変える実務ルーチン


  • 「漠然とした第一歩」を終わらせ、データでビジネスの問いに答え、「1枚のマーケティング分析レポート」で意思決定を支援できるレベルまで引き上げられるように設計されています。

  • 講義を終えると、核心的なインサイトと実行提案を盛り込んだ1ページの報告書を自ら作成し、チーム長や経営陣の前で自信を持って説明できるようになります。

講義を受けた後、このような成果物を作ることができます

統計的仮説検定の結果

T検定による性別スコアの平均差分析

テキストデータ分析:感情分析の結果

肯定的/否定的なレビュー数の分布

探索的データ分析:ボックスプロットの結果

年齢別のスコア分布

テキストデータ分析:テキスト長分析

テキストの長さに関する分布

1ページ結果報告書

銀行アプリのレビューに基づいたテキストデータ分析結果

役員報告用1ページ結果報告書

オンライン広告ベースのA/Bテスト結果

  • 講義を受講した後は、データ分析に関する基礎的な理解ができ、自ら分析を行うことができます。


  • データに対する恐怖心がなくなり、データに基づいた問題解決ができるようになります。

学習内容

セクション (1) 講義紹介

講義の全体的な流れとツール(Excel・ChatGPT)の役割を理解し、すぐに実習を始められる準備を整える。


セクション (2) 問題→分析課題への転換

マーケティング課題を測定可能な分析の問いと仮説(A/Bの観点)に変換し、分析が意思決定につながるように設計する。


セクション (3) データの収集および前処理

  • 問題定義に必要なデータを選別してウェブ/VOCデータを収集し、分析可能な形で確保する。

  • 欠損・重複・形式エラーを点検・修正して信頼できる分析用テーブルを作成し、繰り返しの前処理を自動化する。


セクション (4) EDA

分布・特性・パターンを可視化で探索し、データの構造を素早く把握して、核心となる問いを精緻化する。


セクション (5) 仮説検定とA/Bテスト

偶然と実際の差を区別する統計的判断によってA/Bテストの結果を解釈し、結論を出す。


セクション (6) テキスト分析

レビュー/VOCからキーワード・感情・トピックを抽出し、顧客の声を構造化して改善課題を導き出す。


セクション (7) インサイト・レポート

分析結果を「状況→発見→解釈→勧告」に凝縮し、1ページのレポートで意思決定までつなげる。


受講前のご案内

実習環境

  • OSおよびバージョン:Windows、macOS

  • 使用ツール:Excel 2016バージョン以上およびChatGPT Plus


学習資料

  • 提供する学習資料の形式(Excel、CSV、PDF、プロンプトテキストなど)

  • 実習データのダウンロード: Google ドライブ

前提知識および注意事項

  • 学習難易度を考慮した必須の事前知識:ExcelおよびChatGPTの使用経験


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データは見ているが結論を出せない、マーケティング・営業実務3〜7年目の担当者

  • エクセルは使えるけれど「分析」となると途方に暮れてしまう会社員(初級分析者/データ担当)

  • 報告を受けているのに「判断根拠」がなくて、もどかしさを感じているチーム長・リーダー

  • ChatGPTは使っているが、データ分析は初めての実務担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 生成AIを使用した経験があると望ましいです。

  • 授業ではデータ分析ツールとして、主にChatGPT Plus(有料版)を使用します。

  • 授業でデータの前処理部分にエクセルのパワークエリを使用します。

  • 授業でウェブデータ収集のためにListly AIを使用します。(無料会員登録)

こんにちは
datamindcoachです。

データに基づいたビジネスコンサルティング専門機関であるバリューバイン(ValueVine)の代表であり、データアナリスト、マーケティングコンサルタント、コラムニストとして活動している。

マーケティング専攻の経営学博士であり、情報処理技師1級とビッグデータ専門家1級の資格を保有している。

主な著書に『AIパーソナルブランディング』(2025)、『ChatGPTで始めるデータリテラシー』(2025)、『AIデータ分析』(2024)、『データマインドを養う習慣』(2024)、『職のない時代のブランディング』(2022)、『今すぐマーケティングを勉強せよ』(2019)、『マーケティングリサーチ』(2017)、『韓国型ポジショニング』(2003)などがある。

国家公務員人材開発院、韓国金融研修院、韓国生産性本部、サムスン電子、農協、BNK金融グループ、コスコム、韓国水資源公社などで、データリテラシー、データに基づいた問題解決、ビッグデータ分析、マーケティング、ブランディングに関する講義を行っている。

『統計の窓』にデータリテラシー関連、『ブランドニュース』にローカルブランド関連のコラムを連載している。

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カリキュラム

全体

21件 ∙ (6時間 34分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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