デジタルマーケティングマーケターのためのデータ分析研修デジタルマーケティングからデータ分析のプログラミングまで

期待できる効果
  • デジタルマーケティングについての理解を深める
  • 自社サイトの分析や検証の精度を高め、適切な施策が打ち出せるようにする
  • DX時代に必要なマーケティング知識・データリテラシーを身につける

マーケターのためのデータ分析プログラミング研修では、集客に欠かせないデジタルマーケティングの基礎知識に加え、Pythonを用いたデータの収集・加工・分析について学習します。さらに、AIを用いたプログラミングについても学習するため、データ収集や加工を効率化し、分析やマーケティング施策へのリソース投入がしやすくなります。

さまざまな企業から選ばれています

Before

  • データ収集や入力・集計などの業務を手作業でおこなっており時間がかかっていた
  • プログラミングの知識がなく、システムが関係するマーケティング業務への理解が浅かった

After

  • プログラムでデータ収集や集計を自動化することで、分析や施策の立案に時間をさけるようになった
  • プログラミングの仕組みを理解することでマーケティング施策の幅が広がった
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マーケターのためのデータ分析プログラミング研修の特徴

  • 特徴1実務に直結するスキルが身につく
    実務に直結するスキルが身につく

    研修では、自動化のためのPythonコーディング演習を行うため、研修後もすぐに実務で活用することができます。

  • 特徴2研修のカスタマイズができる

    貴社の業務上の課題感や目的に合わせて、カリキュラムや研修スケジュールを柔軟にカスタマイズできます。お気軽にご相談ください。

  • 特徴3研修の成果が確認できる

    学習管理システム(LMS)での進捗管理はもちろん、日報、理解度テストの結果、開発した成果物など、様々な角度から研修効果を測定できます。

研修カリキュラム

マーケターのためのデータ分析プログラミング研修

マーケターのためのデータ分析プログラミング研修では、Web広告、SEO、アクセス解析、SNSマーケティングなど、デジタルマーケティングを構成するツールや技術について学習。さらにデータの取り扱いに優れているプログラミング言語Pythonを使用して、社内外のcsvやエクセルデータを読み込ませて、加工、集計、グラフ化するシステムの構築方法と、分析方法について学習します。

研修では、Pythonで売上や顧客情報などの業務データを取り込む仕組みや、取り込んだデータを集計したり、店舗ごとなどの条件を指定して抽出する仕組みを構築。取り込んだデータから仮説を立てて問題分析する演習も行いますので、データを実務に活かせるようになります。

さらに、AIの機械学習分野に必要なオープンソースのライブラリを活用し、Webサービス等でよく見かける商品のレコメンド(推薦)、ニュース記事のカテゴリ分類、画像のカテゴリ分類といった機能を実装方法も学習するため、AIを用いた自社サイトの設計ができるようになります。

対象者

  • 自社のデジタルマーケティングに携わるWeb担当者や広報担当者の方
  • データ収集や分析業務をプログラミングで効率化したい方
  • マーケティング部門が利用するシステムを組むエンジニアの方

研修の目的

  • デジタルマーケティングの知識を身につけ、トレンドの変化にも対応できるようにしたい
  • Web広告やSEOへの理解が浅くパートナー企業との打合せにも困っているため、知識をつけ円滑なコミュニケーションができるようにしたい
  • マーケティングのデータ集計や分析の業務に時間がかかっているので、プログラムで自動化したい
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Webマーケティング
項目 内容
Webマーケティング概論
  • トリプルメディア
  • SEOとWeb広告
  • 主要なツール
Webマーケティング戦略
  • ターゲット選定
  • 競合・ニーズの分析
  • メディア選定
適切なSEO
  • 検索エンジンの歴史
  • Googleの方針
サーチコンソール
  • サーチコンソールの登録
  • 主要な機能と役割
SEOを考慮したページ制作1
  • クロールとインデックス
  • サイトマップ
  • ディレクトリ構造
SEOを考慮したページ制作2
  • マークアップ
構造化データ
  • 構造化データを利用するメリット
  • JSON-LDによる構造化データの実装
  • 実装の手順
コンテンツの品質
  • 品質に関するガイドライン
  • SEOにおける不正行為
SEO業者の選定
  • 業者に確認するべきこと
Web広告の基礎1
  • Web広告の種類と特徴
  • Google広告とYahoo広告
  • アカウントの作成
  • 掲載順位の仕組み
  • 入札単価調整の設定
Web広告の基礎2
  • 広告配信のケーススタディ
ディスプレイネットワーク
  • ディスプレイネットワークの広告
  • ターゲット設定
  • 動画広告
  • Google広告ツール
ソーシャルメディアマーケティング
  • インフルエンサーマーケティング
  • SNSの特徴
  • SNSの運用
Googleアナリティクス1
  • アクセス解析の目的
  • Google Analytics バージョン4(GA4)の概要
  • GA4導入時の注意点
  • GA4の初めての使い方
  • トラッキングコードの設定
  • カスタムイベントの登録
Googleアナリティクス2
  • Analitycsレポートの見方
  • コンバージョンの設定方法
  • レポート分析の進め方
  • ビジネスフロー全体から数字で考える
ABテスト
  • オプティマイズの使い方
  • 分析のポイント
データ分析基礎
項目 内容
Python基礎1
  • Anaconda(Jupyter Notebook)の使い方
  • プログラムの書き方
  • 基本文法
  • 演習:Pythonの基本文法1(変数、演算)
  • 演習:Pythonの基本文法2(リスト、辞書)
  • 演習:Pythonの基本文法3(繰り返し文、リスト、条件文)
Python基礎2
  • 関数
  • 演習:Pythonの基本文法4(関数)
  • クラス・インスタンスの概要
  • ファイルの読込みと書込み
  • 演習:Pythonの基本文法5(ファイル操作)
  • datetimeモジュール
  • 演習:Pythonの基本文法6(日時の扱い)
データ分析
  • データ分析とは
  • 演習:基本処理(変数、文字連結)
  • 演習:リストとループ処理の組み合わせ
  • 演習:関数
  • 演習:ファイルの読み書き
  • Pandasの利用
  • 演習:Pandasを用いた計算
データの取込みから集計までの流れ
  • データの読み込み
  • データの全体像を把握
  • データの結合(ユニオン、ジョイン)
  • データ検算と各種統計量の確認
  • データ集計(月別、商品別)
データの整形
  • データの揺れ
  • 揺れを補正(商品名、金額表記、日付)
  • 顧客名をキーに2つのデータを結合
  • 計算しやすく加工したデータで再計算
  • 演習:データの揺れあり/なしで集計する
データの可視化1
  • 顧客データの読み込みと整形
  • 顧客データの集計
  • 利用履歴データの集計
  • 顧客データと利用履歴データを組み合わせて分析
  • 演習:データを可視化して読み取れる情報
データの可視化2
  • 月別売上の推移を可視化
  • 売上からヒストグラムを作成
  • 都道府県別の売上を集計して可視化
  • 店舗を絞り込んで可視化
  • トグルボタンで地域データを抽出
  • 日付を指定してデータを抽出
仮説に基づいた分析
  • カスタマージャーニーを考えたデータ分析
  • 演習:キャンセル理由の仮説を考える
  • 仮説を検証
  • 特定店舗の売上を可視化(Excel、グラフ)
  • 演習:顧客の行動履歴から退会ユーザーと継続ユーザーの違いを分析
AIプログラミング
項目 内容
AIプログラミングに必要な数学知識
  • 線形代数
  • 微分積分
  • 確率・統計
  • ベクトル・行列
機械学習と深層学習の概念
  • AIの基礎
  • 機械学習のアルゴリズムの種類
  • 人工知能とWebの連携
推薦システム
  • 推薦アルゴリズムの種類
  • 推薦アルゴリズムの原理
  • 開発環境の構築
  • 役に立つライブラリ
  • 推薦システムの作成
  • 評価データの前処理
  • データの可視化
  • ピボットテーブルの作成
推薦システムの応用
  • 基本概念
  • 実装の流れ
  • 評価データの加工
  • モデルの訓練
  • 数値の加工
  • モデルの精度測定
  • 製品の推薦
機械学習
  • 機械学習の種類
  • 機械学習の流れ
テキスト分類
  • テキストライブラリの準備
  • テキストを数値に変換
  • TF-IDF値の計算
  • MeCabのインストール
  • TF-IDF値の計算
データの収集および整形
  • 学習モデルの構築
  • 学習モデルのテスト
  • Kerasのインストール
  • データ収集
  • ニューラルネットワーク
  • CNNの構造
  • CNNモデルの実装
  • モデルの訓練
  • 指定した画像を分類

時間数・日程

46時間
※カリキュラム内容や時間数のカスタマイズができますので、お気軽にご相談ください。
※開催日程は貴社のご要望をお伺いしご提案いたします。

料金体系

受講者数や時間数に応じて変動します。また、カリキュラム内容のカスタマイズや講師派遣などのご要望に応じて変動いたします。ご予算にあわせてのご提案もできますので、お気軽にお問い合わせください。

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受講形式

インターネット・アカデミーの研修は、さまざまな形式に対応しています。「基礎はeラーニングで演習は集合研修」「講師派遣とリモートを組み合わせる」など、複数の形式の併用もできますので、お気軽にご相談ください。

  • リモート集合研修
  • 実地での集合研修
  • 講師派遣
  • eラーニング

Web開発会社の開発・マネジメントのノウハウをカリキュラム化現場の実務が研修で学べる

インターネット・アカデミーのグループ会社ではWeb開発・Saasサービスを手掛けています。実務で用いられている開発ノウハウをカリキュラム化し、研修で還元しています。

理解度チェック・アセスメントなど学習効果を可視化できる学習管理システム(LMS)

インターネット・アカデミーの学習管理システム(LMS)では「研修後の知識定着度を可視化したい」「社内報告のためのアセスメントがほしい」など、研修担当者の悩みにこたえる機能を搭載。学習の進捗管理から、さまざまな角度からの研修効果測定が行えます。

  • 研修テーマごとに受講した社員の理解度をダッシュボードで確認できます。
  • テストの結果を元に社員ごとのスコアをグラフで可視化。社内の平均スコアとの比較もできます。
  • 受講態度や理解度といった講師からのフィードバックによる定性評価にも対応しています。

デジタルマーケティング系の研修を受けた企業からのコメント

ソフトバンク株式会社

今回の研修を100点満点でいえば90点ですね。正直、予想以上に役に立つ研修だと感じました。今まで曖昧だった専門用語が理解でき、ビジネスの中で活用できるようになりました。Webマーケティング以外の研修も、ぜひ受けたいと考えているくらいです。
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プレミアアンチエイジング株式会社

やはり、こちらの要望に合わせてカリキュラムをカスタマイズできる点が一番の決め手でした。研修内容において個人ワークを要所にちりばめていただき、研修最終日には実際のブランドのマーケティング戦略に関するプレゼンテーションの場を設けていただけたことは非常に良かったですね。
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株式会社 東北新社

弊社のGoogleアカウントを共有し、実務で私たちがアクセス解析をしているWebサイトのデータに沿って研修をしていただきました。それぞれが抱えていた課題への取り組み方についても具体的に細かく教えていただけて、とても有難かったです。
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助成金で費用負担を軽減

インターネット・アカデミーのIT研修では、要件を満たすことで厚生労働省の人材開発支援助成金が利用できます。研修費用に対する経費助成と、受講中の賃金に対する賃金助成の両方が支給されます。

この助成金制度ではいくつかのコースが用意されており、研修目的に合わせて使用できる制度をご提案いたします。

経費助成+賃金助成
※eラーニングの場合、賃金助成は支給されません。
DX人材育成の研修で使える
事業展開等リスキリング支援コース
  経費助成 賃金助成 年間限度額
中小企業 75% 960(1人1時間) 1億
大企業 60% 480(1人1時間) 1億
新卒研修など幅広いテーマの研修で使える
人材育成支援コース
  経費助成 賃金助成 年間限度額
中小企業 45% 760(1人1時間) 1000万
大企業 30% 380(1人1時間) 1000万円

助成金を使った研修の事例紹介や、貴社が研修を行った場合に支給される助成額シミュレーションも承っています。お気軽にご相談ください。

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IT研修・DX人材育成についてのご相談

法人サービスの電話お問合せ窓口
03-3341-3781
受付時間(平日・土日) 10時-21時

IT人材育成に精通したコンサルタントに無料でさまざまな相談をしていただけます。お気軽にご相談ください。

たとえばこんな相談ができます
  • 人材育成計画を立てるために人材育成の事例などをとりあえず聞きたい
  • 助成金の使い方や、支給額のシミュレーションを知りたい
  • 自社の業務や受講者のレベルにあったカリキュラムを提案してほしい

5/2(木)~5/5(日)まで休業となります。お問い合わせいただいた内容については、6日以降に順次ご連絡を差し上げます。

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