kaeken(嘉永島健司)のTech探究ブログ

主に情報科学/情報技術全般に関する知見をポストします。(最近は、特にData Science、機械学習、深層学習、統計学、Python、数学、ビッグデータ)

『リテールデータ分析入門』書誌情報

顧客の購買行動を測定したデータをリテールデータと呼びますが、

大規模なリテールデータに特化したRによる分析ノウハウが記載されている書籍です。

書誌情報

リテールデータ分析入門

上田隆穂/編著 田島博和/編著 奥瀬喜之/編著 斉藤嘉一/編著
出版社名    中央経済社
出版年月    2014年6月
ISBNコード   978-4-502-09630-3 
(4-502-09630-X)
税込価格    3,024円
頁数・縦    236P 21cm

目次概要

第1章 リテールデータを活用するにはどう考えればよいのか
第2章 データを俯瞰する
第3章 顧客とのリレーションシップをつくる
第4章 同時に購買されやすい商品を知る
第5章 重要な顧客を特定する
第6章 消費者の立場から価格を設定する
第7章 ブランド・ロイヤルティとストア・ロイヤルティを構築する
第8章 購買数量を把握する
第9章 価格とブランド・ロイヤルティがブランド選択に及ぼす影響を把握する

目次詳細

 まえがき
第1章 リテールデータを活用するにはどう考えればよいのか
1   リテール・サイエンスの進展
2   分析にあたっての本質的な課題
3   データ分析から仮説づくりのきっかけをどう生み出すか
4   たとえばPOSデータ分析レベルはどのように整理できるか?
5   新しいデータ分析としての定性データのテキスト・マイニング化(定量化)による分析
6   リテールデータの活用の方向性
第2章 データを俯瞰する
1   ID付きPOSデータとは何か
2   データを詳細に分析する前にしておくこと
3   データの特徴を可視化する
4   数値からデータの特徴をつかむ
5   データクリーニング
第3章 顧客とのリレーションシップをつくる
1   リレーションシップ・マーケティング
2   ID付きPOSデータに基づくリレーションシップ・マーケティングの実践
3   “リレーションシップ”と消費者心理
4   まとめ
第4章 同時に購買されやすい商品を知る
1   レシートデータ
2   ショッピングバスケット分析の考え方
3   Rによるショッピングバスケット分析
4   ショッピングバスケット分析の応用
5   同時購買を引き出す仕組みづくりに向けて
第5章 重要な顧客を特定する
1   デシル分析
2   RFM分析
3   デシル分析とRFM分析の発展
第6章 消費者の立場から価格を設定する
1   価格設定における消費者心理の重要性
2   消費者の価格反応―価格弾力性
3   消費者の値ごろ感―参照価格概念
4   消費者心理を踏まえた価格設定
5   まとめ
第7章 ブランド・ロイヤルティとストア・ロイヤルティを構築する
1   ブランドとは何か
2   ブランド・ロイヤルティをどのように捉えるのか
3   ストア・ロイヤルティをどのように捉えるのか
4   真のブランド・ロイヤルティとストア・ロイヤルティの構築に向けて
第8章 購買数量を把握する
1   価格の変化による購買数量の把握
2   価格弾力性と値引きの影響
3   複数のマーケティング変数の影響を把握する
第9章 価格とブランド・ロイヤルティがブランド選択に及ぼす影響を把握する
1   ブランド選択をモデル化する
2   2項ロジットモデルとロジスティック回帰分析
3   Rによる2項ロジットモデルの推定
4   多項ロジットモデル―選択肢が3つ以上のロジットモデル
5   まとめ
 
あとがき
索引