Mímisbrunnr知恵の泉

marketing science // データと数理

マーケティングサイエンス

マーケティングサイエンスは、ひとことで言えば「顧客の行動と市場の反応を、データと数理でモデル化して打ち手を最適化する」分野です。勘や経験でなく、需要モデルで価格や広告の効果を測り、選択モデルで顧客の好みを推定し、実験で因果を確かめます。マーケティングを科学として扱います。

なぜ学ぶのか

  • 打ち手を数値で評価できる。価格・広告・販促の効果を市場反応モデルで定量化し、ROIで判断します。
  • 顧客の選好を推定できる。ロジット等の選択モデルで「何が選ばれるか」を確率として読み解きます。
  • 因果で意思決定できる。A/Bテストや因果推論で「本当に効いた施策」を見分けます。

こんな場面で役立つ

  • 価格設定需要の価格弾力性を推定し最適価格を求める。
  • 顧客生涯価値CLVを推定し獲得・維持コストを設計する。
  • セグメントクラスタリングで顧客を分け施策を出し分ける。
  • レコメンド協調フィルタリングで次に買う商品を予測する。

ここでは、真の選好や反応を仕込んだ擬似データを作り、需要・選択・効果をモデルで復元しながら確かめる方針です。マーケティングサイエンスの枠組みから、顧客価値の測定・需要と価格・市場反応モデル・選択モデル・セグメンテーション・実験と因果推論・レコメンデーションまでを、コピペで動く Python コードつきで全39ノートに体系化しました。統計・回帰の土台は統計検定サイト、効果の識別は因果推論サイト、推薦の機械学習は機械学習サイトへ相互リンクしています。

カリキュラム（全9章）

目次・インデックス

Phase 1 ── マーケティングサイエンスの枠組み

Phase 2 ── 顧客価値の測定

Phase 3 ── 需要と価格

Phase 4 ── 市場反応モデル

Phase 5 ── 顧客選好と選択モデル

Phase 6 ── セグメンテーション

Phase 7 ── 実験と因果推論

Phase 8 ── レコメンデーション

Phase 9 ── 発展トピック